amos结构方程模型系数解读

? Amos模型设定操作

在使用AMOS进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。 1. 绘制潜变量

使用建模区域绘制模型中的潜变量，在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名。

2. 为潜变量设置可测变量及相应的残差变量

使用

绘制。在可测变量上点击右键选择Object Properties为可测变量命名。其中Variable Name

对应的是数据的变量名，在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。

3. 配置数据文件，读入数据

File——Data Files——File Name——OK。

4. 模型拟合

View——Analysis Properties——Estimation——Maximum Likelihood。

5. 标准化系数

Analysis Properties——Output——Standardized Estimates——因子载荷标准化系数。

6. 参数估计结果

Analyze——Calculate Estimates。红色框架部分是模型运算基本结果信息，点击View the Out

结构方程模型：

定义：

结构方程模型早期称为线性结构防城模型（Linear Structural Relationships，简称LISREL）或称为工变数结构分析（Coratiance Strucyure Analysis）。主要目的在于检验潜在变项之关系与数个潜在变项间的因果关系。【陈宽裕，《结构方程模型》-1996年11月】

结构方程模型（Structural·Equation·Modeling,SEM)是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术，广泛应用于经济学、心理学、社会学、管理学等领域的研究，是社会科学研究中的一个非常好的方法。 内容：

结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程（LV之间关系的方程，内部关系），以ACSI模型为例，具体形式如下：

测量方程 y＝Λyη+ε

y , x＝Λxξ

+εx=(1）

结构方程 η＝Bη+Гξ+ζ 或 （I-Β）η＝Гξ+ζ （2）

其中，η和ξ分别是内生LV和外生LV，y和x分别是和的MV，Λx和Λy是载荷矩阵，Β和Г是路径系数矩阵，ε和ζ是残差。

对这类模型进行参数估计，常使用偏最小二乘（Partial Least Square，PLS）和线性结构关系（LI

结构方程模型：

定义：

结构方程模型早期称为线性结构防城模型（Linear Structural Relationships，简称LISREL）或称为工变数结构分析（Coratiance Strucyure Analysis）。主要目的在于检验潜在变项之关系与数个潜在变项间的因果关系。【陈宽裕，《结构方程模型》-1996年11月】

结构方程模型（Structural·Equation·Modeling,SEM)是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术，广泛应用于经济学、心理学、社会学、管理学等领域的研究，是社会科学研究中的一个非常好的方法。 内容：

结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程（LV之间关系的方程，内部关系），以ACSI模型为例，具体形式如下：

测量方程 y＝Λyη+ε

y , x＝Λxξ

+εx=(1）

结构方程 η＝Bη+Гξ+ζ 或 （I-Β）η＝Гξ+ζ （2）

其中，η和ξ分别是内生LV和外生LV，y和x分别是和的MV，Λx和Λy是载荷矩阵，Β和Г是路径系数矩阵，ε和ζ是残差。

对这类模型进行参数估计，常使用偏最小二乘（Partial Least Square，PLS）和线性结构关系（LI

结构方程模型：

定义：

结构方程模型早期称为线性结构防城模型（Linear Structural Relationships，简称LISREL）或称为工变数结构分析（Coratiance Strucyure Analysis）。主要目的在于检验潜在变项之关系与数个潜在变项间的因果关系。【陈宽裕，《结构方程模型》-1996年11月】

结构方程模型（Structural·Equation·Modeling,SEM)是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术，广泛应用于经济学、心理学、社会学、管理学等领域的研究，是社会科学研究中的一个非常好的方法。 内容：

结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程（LV之间关系的方程，内部关系），以ACSI模型为例，具体形式如下：

测量方程 y＝Λyη+ε

y , x＝Λxξ

+εx=(1）

结构方程 η＝Bη+Гξ+ζ 或 （I-Β）η＝Гξ+ζ （2）

其中，η和ξ分别是内生LV和外生LV，y和x分别是和的MV，Λx和Λy是载荷矩阵，Β和Г是路径系数矩阵，ε和ζ是残差。

对这类模型进行参数估计，常使用偏最小二乘（Partial Least Square，PLS）和线性结构关系（LI

结构方程模型 课件

结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM)

20世纪——主流统计方法技术：因素分析 回归分析 20世纪70年代：结构方程模型时代正式来临

结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/因变量预测模型的参数估计。

结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。

结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假

结构方程模型 课件

结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM)

20世纪——主流统计方法技术：因素分析 回归分析 20世纪70年代：结构方程模型时代正式来临

结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/因变量预测模型的参数估计。

结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。

结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假

如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程

一、调节效应回归方程：

调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：

y=a+bx+cm+e 1） y=a+bx+cm+c’mx+e 2）

在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。 二、检验调节效应的方法有三种：

1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；

2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化?值）显著，则说明调节效应显著； 3.多元方差分

结构方程模型 课件

结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM)

20世纪——主流统计方法技术：因素分析 回归分析 20世纪70年代：结构方程模型时代正式来临

结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/因变量预测模型的参数估计。

结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。

结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假

1数据格式转换

因为Mplus只能打开ASCII格式的文件（.dat和.txt文件），所以常规的SPSS数据库的数据不能被读取，所以数据分析之前先要将sav格式另存为dat格式。另存为选项里有两类dat格式，一般可选用“以制表符分隔”，当数据量较大时，可选“固定ASCII格式”。这两类并没有明显特异的使用条件。

选择某一种dat格式后，“将变量名写入表格”这一项不要勾选。然后保存。一般将该数据文件和mplus语句文件放在一个文件夹。

2 打开mplus程序，建立新文件，即点击“new”。当然，新打开Mplus程序也会默认这个界面。

3 编辑命令。这是Mplus分析数据最核心的步骤

3.1 首先我们可以给该分析起个名字（该步骤可有可无），例如： TITLE: example

3.2 然后表明我们引用的数据库来自于哪里，也就是刚刚那个DAT文件。命令为： DATA: FILE IS C:\\Users\\dell\\Desktop\\MPLUS结构方程模型教程\\数据库.dat;

这里面需要注意的是： DATA: FILE IS （或者DATA: FILE=）是固定句式，是必要的。之后“C:\\Users\\dell\\Desktop\\MPLU

1数据格式转换

因为Mplus只能打开ASCII格式的文件（.dat和.txt文件），所以常规的SPSS数据库的数据不能被读取，所以数据分析之前先要将sav格式另存为dat格式。另存为选项里有两类dat格式，一般可选用“以制表符分隔”，当数据量较大时，可选“固定ASCII格式”。这两类并没有明显特异的使用条件。

选择某一种dat格式后，“将变量名写入表格”这一项不要勾选。然后保存。一般将该数据文件和mplus语句文件放在一个文件夹。

2 打开mplus程序，建立新文件，即点击“new”。当然，新打开Mplus程序也会默认这个界面。

3 编辑命令。这是Mplus分析数据最核心的步骤

3.1 首先我们可以给该分析起个名字（该步骤可有可无），例如： TITLE: example

3.2 然后表明我们引用的数据库来自于哪里，也就是刚刚那个DAT文件。命令为： DATA: FILE IS C:\\Users\\dell\\Desktop\\MPLUS结构方程模型教程\\数据库.dat;

这里面需要注意的是： DATA: FILE IS （或者DATA: FILE=）是固定句式，是必要的。之后“C:\\Users\\dell\\Desktop\\MPLU