Amos应用实例与操作PPT课件下载推荐.ppt

1、,Amosgraphics,步骤一绘制假设模型,1.2 进入Amos工作界面,工具栏,绘图区域,步骤一绘制假设模型,1.3 选择绘图工具,开始所有程序Amos17.0 Amos Graphics，看到上述工作界面。首先，单击工具栏选择Draw Latent Variables and Indicators工具，单击此按钮使它激活。,步骤一绘制假设模型,移动鼠标到绘图区，通过按住鼠标键绘制椭圆。一旦对绘制的椭圆感到满意，双击椭圆肖像。出现带两个观测因子的潜在变量。,1.4 绘制模型图,选择Rotate Indicators按钮，点击潜在变量的椭圆。两个指示因子和他们的残差顺时针旋转90度。再次点

2、击该肖像，指示因子再旋转90度。,步骤一绘制假设模型,1.5 技术细节图形旋转,选择工具的图标的注解：,单击一次选一个对象,选择全部对象,取消所选对象,步骤一绘制假设模型,也许潜在变量和观测变量靠得太近，或接近绘图区域的边缘，要向中间移动它们，点击Preserve Symmetries按钮。,接下来，点击红色车厢工具（Move Objects）。,步骤一绘制假设模型,1.5 技术细节调整图形位置,点击并拖动潜在变量和它的指示因子靠近Amos绘图区域的中间。,可以移动模型位置,步骤一绘制假设模型,1.5 技术细节 操作,继续单击Draw Latent Variables and Indicato

3、rs按钮。增加指示因子到三个，完成“主动控制”的三个观测变量及残差的模型绘制。,步骤一绘制假设模型,1.5 技术细节 增加观测变量,1.5 技术细节 模型复制,点击Preserve Symmetries按钮后，继续选择Copy按钮。,点击椭圆肖像后，直接拖动鼠标，可以完成的复制上述图像。,第一次互动,请一位同学上台在Amos软件中绘制上述图形。,2 选取数据库,将研究数据整理出适合SEM分析的数据库类型。最直接方便的是原始数据库（但要先清理数据库）。较简单的方法是直接取用测量变量的相关或协方差矩阵。,Amos可以识别的数据文件格式：AccessdBaseExcelFoxProLouts wkS

4、pss*.sav逗号分隔的文本文件,观测值正态检验,要将数据读入到Amos中，从File菜单选择Data Files。,步骤二选取数据库,2.1 数据库读取界面,点击FiLe Name定义数据库名。View Data按钮浏览外部应用程序的数据文件。,选起已经准备好的数据库：cfm6.sav（spss数据库）,步骤二选取数据库,2.2 选取数据文件,点击“打开”按钮，见如下界面。,单击“View data”按钮可以查看数据库（如果是sav数据电脑上必须安装spss软件），单击“ok”按钮后，继续给观测变量连上数据库和相应标签。,步骤二选取数据库,单击工具栏中“list variable data

5、 set”按钮，将会在绘图区显示如下对话框：,3 选取变量,依次把条目拖入相应方框后，得到下图:,观测变量,潜在变量,潜在变量,步骤三选取变量,4.1 对两个椭圆表的潜在变量命名为“主动控制行为”和“表现行为”。具体操作如下：右键单击椭圆肖像，弹出对话框后，选择“object properties”。,4 潜变量命名,4.2 残差的命名,单击菜单栏plugins name unobserved variables,5.1 单击“Analysis properties”按钮，进行分析选项设置。,5 选择报表数据,5.2 我们最关心的是“0utput”选项的设置。,步骤五选择报表数据,单击“dra

6、w covariances（double headed arrows）”，在两个潜变量之间建立相关链接关系。,6 检查相关设定,其他选项选择默认值。点击“calculate estimates”按钮，得到分析结果。,Chi-square=10.02 df=8,7 执行分析,第二次互动,请一名同学上讲台，首先绘制上图假设模型，其次选择数据库，选取变量并命名潜在变量后执行分析。,8 检视最终解参数估计图,9 报表解读,变量摘要显示模型中所有变量，观测变量有6个，非观测变量8个共有14个变量。,外生变量8个，内生变量6个。,模型记录,测量数据为21个，有13个参数被估计，因此自由度为8；卡方值（10

7、.158）与显著性。,参数估计报表,所有参数值均达到显著，因素载荷以干扰项的0.801最高，计划目标和自律项的0.610为最低。,模型拟合度分析,卡方值,卡方值/自由度要求2.,假设模型可以解释观测数据的比例，说明模型解释力。,假设模型与独立模型的非中央性差异，说明模型较虚无模型的改善程度。,模型拟合度分析,比较理论模型与饱和模型的差距，要求0.05,并且样本数和模型复杂程度影响。,10 模型拟合指数的报告,拟合卡方值（Chi-square）为10.158（P=0.254），CMIN/DF为1.270（CMIN为卡方值），未标准化假设模型整体残差RMR值为0.383；平均概似平均误根系数RMSEA=0.030；TLI=.991，NFI=.979，CFI=.995，GFI=989。上述数据显示:研究生时间管理行为模型具有理想的拟合度。,第三次互动,分享Amos软件的系列小技巧学习结构方程模型的参考资料等,