全模型结果解释Word格式文档下载.docx

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DANI=18NO=500MA=KM

KMSY

1

.681

.60.581

.01.10.071

.12.04.06.291

.06.06.01.35.241

.09.13.10.05.03.071

.04.08.16.10.12.06.251

.06.09.02.02.09.16.29.361

.23.26.19.05.04.04.08.09.091

.11.13.12.03.05.03.02.06.06.401

.16.09.09.10.10.02.04.12.15.29.201

.24.26.22.14.06.10.06.07.08.03.04.021

.21.22.29.07.05.17.12.06.06.03.12.04.551

.29.28.26.06.07.05.06.15.20.10.03.12.64.611

.15.16.19.18.08.07.08.10.06.15.16.07.25.25.161

.24.20.16.13.15.18.19.18.14.11.07.16.19.21.22.351

.14.25.12.09.11.09.09.11.21.17.09.05.21.23.18.39.481

MONY=9NE=3NX=9NK=3PH=SY,FRPS=SY,FITD=DI,FRTE=DI,FRBE=FU,FI

PALY

3（100）

3（010）

3（001）

PALX

FILY11LY42LY73LX11LX42LX73

VA1LY11LY42LY73LX11LX42LX73

PAGA

111

001

100

FRBE21

FRPS11PS22PS33PS23

OUSSSCMIND=3

FullModel

NumberofInputVariables18

NumberofY-Variables9

NumberofX-Variables9

NumberofETA-Variables3

NumberofKSI-Variables3

NumberofObservations500

CorrelationMatrix

VAR1VAR2VAR3VAR4VAR5VAR6

------------------------------------------------

VAR11.000

VAR20.6801.000

VAR30.6000.5801.000

VAR40.0100.1000.0701.000

VAR50.1200.0400.0600.2901.000

VAR60.0600.0600.0100.3500.2401.000

VAR70.0900.1300.1000.0500.0300.070

VAR80.0400.0800.1600.1000.1200.060

VAR90.0600.0900.0200.0200.0900.160

VAR100.2300.2600.1900.0500.0400.040

VAR110.1100.1300.1200.0300.0500.030

VAR120.1600.0900.0900.1000.1000.020

VAR130.2400.2600.2200.1400.0600.100

VAR140.2100.2200.2900.0700.0500.170

VAR150.2900.2800.2600.0600.0700.050

VAR160.1500.1600.1900.1800.0800.070

VAR170.2400.2000.1600.1300.1500.180

VAR180.1400.2500.1200.0900.1100.090

VAR7VAR8VAR9VAR10VAR11VAR12

VAR71.000

VAR80.2501.000

VAR90.2900.3601.000

VAR100.0800.0900.0901.000

VAR110.0200.0600.0600.4001.000

VAR120.0400.1200.1500.2900.2001.000

VAR130.0600.0700.0800.0300.0400.020

VAR140.1200.0600.0600.0300.1200.040

VAR150.0600.1500.2000.1000.0300.120

VAR160.0800.1000.0600.1500.1600.070

VAR170.1900.1800.1400.1100.0700.160

VAR180.0900.1100.2100.1700.0900.050

VAR13VAR14VAR15VAR16VAR17VAR18

VAR131.000

VAR140.5501.000

VAR150.6400.6101.000

VAR160.2500.2500.1601.000

VAR170.1900.2100.2200.3501.000

VAR180.2100.2300.1800.3900.4801.000

ParameterSpecifications

LAMBDA-Y

ETA1ETA2ETA3

------------------------

VAR1000

VAR2100

VAR3200

VAR4000

VAR5030

VAR6040

VAR7000

VAR8005

VAR9006

LAMBDA-X

KSI1KSI2KSI3

VAR10000

VAR11700

VAR12800

VAR13000

VAR14090

VAR150100

VAR16000

VAR170011

VAR180012

BETA

ETA1000

ETA21300

ETA3000

GAMMA

ETA1141516

ETA20017

ETA31800

PHI

KSI119

KSI22021

KSI3222324

PSI

ETA125

ETA2026

ETA302728

THETA-EPS

VAR1VAR2VAR3VAR4VAR5VAR6

293031323334

VAR7VAR8VAR9

353637

THETA-DELTA

VAR10VAR11VAR12VAR13VAR14VAR15

383940414243

VAR16VAR17VAR18

444546

NumberofIterations=13

LISRELEstimates（MaximumLikelihood）

LAMBDA-Y（Λy矩阵）

ETA1ETA2ETA3

VAR11.000----

VAR20.987----

（0.057）

17.419

VAR30.865----

（0.055）

15.856

VAR4--1.000--

VAR5--0.755--

（0.131）

5.781

VAR6--0.908--

（0.155）

5.865

VAR7----1.000

VAR8----1.268

（0.213）

5.939

VAR9----1.422

（0.248）

5.733

LAMBDA-X（Λx矩阵）

KSI1KSI2KSI3

VAR101.000----

VAR110.691----

（0.105）

6.609

VAR120.537----

（0.091）

5.931

VAR13--1.000--

VAR14--0.956--

（0.064）

15.025

VAR15--1.087--

（0.068）

15.906

VAR16----1.000

VAR17----1.207

（0.133）

9.062

VAR18----1.226

（0.135）

9.079

BETA（B矩阵：

描述内生潜变量之间因果路径系数的m×

n阶系数矩阵）

ETA1------

ETA20.015----

（0.052）

0.286

ETA3------

GAMMA（Γ矩阵：

描述内生潜变量与外生潜变量因果路径系数的m×

ETA10.3190.3400.194

（0.077）（0.063）（0.100）

4.1695.3811.942

ETA2----0.340

（0.092）

3.675

ETA30.162----

（0.050）

3.260

CovarianceMatrixofETAandKSI（内生潜变量及外生潜变量的协方差矩阵）

ETA1ETA2ETA3KSI1KSI2KSI3

ETA10.688

ETA20.0660.373

ETA30.0370.0500.200

KSI10.2310.0500.0900.554

KSI20.2590.0630.0130.0810.585

KSI30.1640.1090.0220.1380.1740.313

（外生潜变量估计变异数分别是0.554，0.585，0.313；

外生潜变量1与外生潜变量2的估计共变量为0.081；

外生潜变量1与外生潜变量3的估计共变量为0.138；

外生潜变量2与外生潜变量4的估计共变量为0.174）

KSI10.554

（0.094）

5.879

KSI20.0810.585

（0.035）（0.064）

2.2819.142

KSI30.1380.1740.313

（0.031）（0.031）（0.056）

4.4455.7015.621

（三个外生潜变量的变异及彼此的共变数（对角线以下）都达0.05显著水平）

ETA10.494

（0.053）

9.342

ETA2--0.335

（0.073）

4.563

ETA3--0.0420.186

（0.021）（0.049）

1.9493.803

（三个内生潜变量的变异及彼此的共变数（对角线以下）都达0.05显著水平）

SquaredMultipleCorrelationsforStructuralEquations

0.2820.1020.072

（是结构方程的R2，其数值表示内生潜变量可以被解释的变异。

由此处可知，三个内生潜变量可以被解释的变异百分比各约是28.2%，10.2%，7.2%。

以1分别减去这三个数，即可计算三个ζ值，在20页将报告）

SquaredMultipleCorrelationsforReducedForm

ReducedForm

ETA20.0050.0050.343

（0.017）（0.018）（0.089）

0.2850.2853.847

THETA-EPS（y变量的测量误差矩阵）

0.3120.3300.4850.6230.7850.689

（0.035）（0.035）（0.039）（0.074）（0.063）（0.068）

8.8319.29512.6048.46212.55210.145

VAR7VAR8VAR9

0.8000.6780.595

（0.062）（0.069）（0.078）

12.9019.7637.657

SquaredMultipleCorrelationsforY-Variables（y变量的R2，也是内生潜变量各观察指标的信度，要求所有潜变量各观察指标的信度都在0.5以上，以1分别减去这9个数，即可以得到测量变量的误差ε，见上↑）

0.6880.6700.5150.3740.2130.309

SquaredMultipleCorrelationsforY-Variables

0.2000.3220.405

THETA-DELTA（x变量的测量误差矩阵）

VAR10VAR11VAR12VAR13VAR14VAR15

0.4460.7350.8400.4150.4650.309

（0.080）（0.060）（0.060）（0.038）（0.039）（0.038）

5.54412.15914.09810.81611.8468.177

VAR16VAR17VAR18

0.6870.5440.529

（0.054）（0.054）（0.054）

12.79210.0829.752

SquaredMultipleCorrelationsforX-Variables（y变量的R2，也是外生潜变量各观察指标的信度，要求所有潜变量各观察指标的信度都在0.5以上，以1分别减去这9个数，即可以得到测量变量的误差ε，见上↑）

0.5540.2650.1600.5850.5350.691

SquaredMultipleCorrelationsforX-Variables

0.3130.4560.471

GoodnessofFitStatistics

DegreesofFreedom=125

MinimumFitFunctionChi-Square=292.514（P=0.00）以ML法估计，采用这个

NormalTheoryWeightedLeastSquaresChi-Square=278.686（P=0.00）

EstimatedNon-centralityParameter（NCP）=153.686

90PercentConfidenceIntervalforNCP=（109.136;

205.971）

卡方自由度比值小于3

MinimumFitFunctionValue=0.586

PopulationDiscrepancyFunctionValue（F0）=0.308

90PercentConfidenceIntervalforF0=（0.219;

0.413）

RootMeanSquareErrorofApproximation（RMSEA）=0.0496

90PercentConfidenceIntervalforRMSEA=（0.04