张伟豪AMOS培训视频1和2笔记.docx

1、张伟豪AMOS培训视频1和2笔记obcn路径EstimateS.EC.RP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0.5930.1384.297*H1a接受0.523人才识别 人才环境0.5580.1224.574*H1b接受0.519人才评估 人才环境0.6310.1095.790*H1c接受0.592人才政策 人才环境0.3920.1322.970*H1d接受0.353人才协调 人才环境0.4570.0984.663*H1e接受0.413人才需求 科技创新0.5230.1433.657*H2a接受0.498人才识别 科技创新0.3120.1522.053*H2b接受0.280

2、人才评估 科技创新0.5730.0956.032*H2c接受0.534人才政策 科技创新0.6080.1195.109*H2d接受0.586人才协调 科技创新0.5530.1284.320*H2e接受0.512人才环境 科技创新0.5810.1085.380*H3接受0.569CR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

3、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）factor loading，或者测量权重measurement weight，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，

4、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。