张伟豪AMOS培训视频1和2笔记.docx
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张伟豪AMOS培训视频1和2笔记
obcn路径
Estimate
S.E
C.R
P值
对应假设
假设检验结果
标准化路径系数
人才需求人才环境
0.593
0.138
4.297
**
H1a
接受
0.523
人才识别人才环境
0.558
0.122
4.574
**
H1b
接受
0.519
人才评估人才环境
0.631
0.109
5.790
**
H1c
接受
0.592
人才政策人才环境
0.392
0.132
2.970
**
H1d
接受
0.353
人才协调人才环境
0.457
0.098
4.663
**
H1e
接受
0.413
人才需求科技创新
0.523
0.143
3.657
**
H2a
接受
0.498
人才识别科技创新
0.312
0.152
2.053
**
H2b
接受
0.280
人才评估科技创新
0.573
0.095
6.032
**
H2c
接受
0.534
人才政策科技创新
0.608
0.119
5.109
**
H2d
接受
0.586
人才协调科技创新
0.553
0.128
4.320
**
H2e
接受
0.512
人才环境科技创新
0.581
0.108
5.380
**
H3
接受
0.569
CR为Z值,CR=estimate/S.E,该值大于1.96为显著。
SE为标准误,那什么是标准差什么是标准误?
简单说标准误就是几组标准差,是重复测量好几次,而标准差只是测量一次。
Estimate为非标准化系数,它表示:
如人才需求增加1个单位,人才环境增加0.593个单位。
而标准化系数表示:
如人才需求增加1个标准差,人才环境增加0.523个标准差。
论文中如果是问卷数据,推荐直接用标准化系数。
如果是普通的,带单位的,例如想知道投入1万块能打来多少的XX东西的增长,就看非标准化系数。
方框内数字代表因素负荷量(因子载荷量)factorloading,或者测量权重measurementweight,建议值为大于0.6,小于0.95,0.7为理想值,一般低于0.6要删除题目,(一个题构面最少要3个题目),最低不能低于0.5,被删除的题目说明缺乏题目信度。
在报告中显示为:
非标准化系数报告
只要是显著,一般无需删除题目,而第一个题目一般都为1,一般也不需要删除,但最终还要看标准化系数。
上半部分方框中代表各潜变量之间的关系,也就是路径假设,如果均为显著,则所提出的假设成立,AMOS只显示显著性低于0.001为***,其他均显示数字,只要低于0.05均为显著。
验证性分析即问卷是引用的别人的,此时因子负荷量大于0.6可接受,该题目可不删除;探索性分析即问卷是自己设计的,此时因子负荷量大于0.5就可以接受,该题目可不删除。
该项测量的是题目的信度。
红色方框上边为标准化路径系数,一般情况下只要非标准化是显著的,此数据就不需要看大小,只需要比较下和其他系数的大小就可以,看看谁的影响大。
建议最小要大于0.2,大于0.3为较为理想,以上最小的标准化路径系数为态度影响行为意图,为0.222,符合标准。
SMC该部分框内部分表示题目信度,是上图中标准化因子载荷值的平方,一般大于0.36即为有效,0.5以上为理想,可不删除该题目。
上面为三个变量(有用性、态度、行为意图)的有用性,大于0.19为small,大于0.33为中等,0.67为理想。
前面的数字为非标准化系数,一般应该表达为:
非标准化系数——***——(标准误)
模型拟合编写方法
点击title,然后点击空白处,在caption填写
写入如上语句
模型拟合的系数标准
报告中模型拟合度报告值出现的次数(次数多的需报告)
蓝色字体,CMIN卡方差异值和DF自由度一般不需要关注,样本越大,模型越复杂,这两个值会越高,但是学者建议CMIN/DF一般应小于3,表明模型拟合较好。