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1、AMOS步步教程超详细AMOS步步教程(超详细)应用案例第一节模型设定 结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。 一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI

2、模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超市形象对质量期望有路径影响质量期望对质量感知有路径影响质量感知对感知价格

3、有路径影响质量期望对感知价格有路径影响感知价格对顾客满意有路径影响顾客满意对顾客忠诚有路径影响超市形象对顾客满意有路径影响超市形象对顾客忠诚有路径影响2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。表7-2 模型变量对应表潜变量内涵可测变量(一)超市形象根据Martensen在固定电话、移动电话、超市等行业中的调查研究，企业形象是影响总体满意水平的第一要素，这里将超市形象要素列为影响因素，可以从以下几个方面进行观测。某超市总体形象的评价(a1)与其它超市相比的形象(a2)与其

4、它超市相比的品牌知名度(a3)(二)质量期望质量期望是指顾客在使用某超市产品前对其的期望水平。顾客的质量期望会影响顾客价值，而且质量期望还会顾客感知造成影响.还有学者指出，对于顾客期望要素，至少可以从整体感觉、个性化服务、可靠性三个方面来观测。结合上述因素，可以从几个方面衡量对某超市的质量期望。购物前，对某超市整体服务的期望(a4)购物前，期望某超市商品的新鲜程度达到的水平(a5)购物前，期望某超市营业时间安排合理程度(a6)购物前，期望某超市员工服务态度达到的水平(a7)购物前，期望某超市结账速度达到的水平(a8)(三)质量感知质量感知和质量期望相对应，质量期望考虑的是在购买商品前的期望，质

5、量感知是在购买商品后的实际感受。可以从几个方面衡量。购物后，对某超市整体服务的满意程度(a9)购物后，认为某超市商品的新鲜程度达到的水平(a10)购物后，认为超市营业时间安排合理程度(a11)购物后，认为某超市员工服务态度达到的水平(a12)购物后，认为某超市结账速度达到的水平(a13)(四)感知价值根据Anderson和Fomell(EugeneW.Anderson&ClaesFomell，2000)对美国顾客满意指数模型的进一步研究，认为对于顾客价值部分可以从性价比来衡量。您认为某超市商品的价格如何(a14)与其他超市相比，您认为某超市商品的价格如何(a15)(五)顾客满意顾客满意一般可以

6、从三个方面衡量，一是可以从整体上来感觉；二是可以与消费前的期望进行比较，寻找两者的差距；三是可以与理想状态下的感觉比较，寻找两者的差距。因此，可以通过以下几个指标衡量。对某超市的总体满意程度(a16)和您消费前的期望比，您对某超市的满意程度(a17)和您心目中的超市比，您对某超市的满意程度(a18)表7-3 信度分析结果Reliability StatisticsCronbachs AlphaN of Items.89224另外，对问卷中每个潜变量的信度分别检验结果如表7-4所示。从表7-4可以看到，除顾客抱怨量表Cronbacas Alpha系数为0.255，比较低以外，其它分量表的Alph

7、a系数均在0.7以上，且总量表的Cronbachs Alpha系数达到了0.891，表明此量表的可靠性较高。由信度检验的结果可知顾客抱怨的测量指标的信度远低于0.7，因此在路径图中去掉顾客抱怨因子，即初始模型中包括6个潜变量、21个可测变量。表7-4 潜变量的信度检验 潜变量可测变量个数Cronbachs Alpha超市形象30.858质量期望50.889质量感知50.862感知价格20.929顾客满意30.948顾客抱怨30.255顾客忠诚30.7382数据的效度检验效度（validity）指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度，分为内容效度（content validity）、效标效

8、度（criterion validity）和结构效度（construct validity）三个主要类型。内容效度也称表面效度或逻辑效度，是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。准则效度又称效标效度、实证效度、统计效度、预测效度或标准关联效度，是指用不同的几种测量方式或不同的指标对同一变量进行测量，并将其中的一种方式作为准则（效标），用其他的方式或指标与这个准则作比较，如果其他方式或指标也有效，那么这个测量即具备效标效度。例如，是一个变量，我们使用、两种工具进行

9、测量。如果使用作为准则，并且和高度相关，我们就说也是具有很高的效度。当然，使用这种方法的关键在于作为准则的测量方式或指标一定要是有效的，否则越比越差。现实中，我们评价效标效度的方法是相关分析或差异显著性检验，但是在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，也使这种方法的应用受到一定限制。结构效度也称构想效度、建构效度或理论效度，是指测量工具反映概念和命题的内部结构的程度，也就是说如果问卷调查结果能够测量其理论特征，使调查结果与理论预期一致，就认为数据是具有结构效度的。它一般是通过测量结果与理论假设相比较来检验的。确定结构效度的基本步骤是，首先从某一理论出发，提出关于特质的假设，然后

10、设计和编制测量并进行施测，最后对测量的结果采用相关分析或因子分析等方法进行分析，验证其与理论假设的相符程度。在实际操作的过程中，前面两种效度（内容效度和准则效度）往往要求专家定性研究或具有公认的效标测量，因而难以实现的，而结构效度便于可以采用多种方法来实现：第一种方法是通过模型系数评价结构效度。如果模型假设的潜变量之间的关系以及潜变量与可测变量之间的关系合理，非标准化系数应当具有显著的统计意义。特别地，通过标准化系数可以比较不同指标间的效度。从表7-17可以看出在99%的置信度下所有非标准化系数具有统计显著性，这说明修正模型的整体结构效度较好。 第二种方法是通过相关系数评价结构效度。如果在理论

11、模型中潜变量之间存在相关关系，可以通过潜变量的相关系数来评价结构效度：显著的相关系数说明理论模型假设成立，具有较好的结构效度。第三种方法是先构建理论模型，通过验证性因子分析的模型拟合情况来对量表的结构效度进行考评。因此数据的效度检验就转化为结构方程模型评价中的模型拟合指数评价。对于本案例，从表7-16可知理论模型与数据拟合较好，结构效度较好。三、结构方程模型建模构建如图7.3的初始模型。图7-3 初始模型结构图7-4 Amos Graphics初始界面图第二节Amos实现一、Amos基本界面与工具打开Amos Graphics，初始界面如图7-4。其中第一部分是建模区域，默认是竖版格式。如果要

12、建立的模型在横向上占用较大空间，只需选择View菜单中的Interface Properties选项下的Landscape（如图7.5），即可将建模区域调整为横板格式。图7-2中的第二部分是工具栏，用于模型的设定、运算与修正。相关工具的具体功能参见书后附录二。图7-5 建模区域的版式调整图7-6 建立潜变量二、Amos模型设定操作1模型的绘制在使用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。相关软件操作如下：第一步，使用建模区域绘制模型中的七个潜变量（如图7-6）。为了保持图形的美观，可以使用先绘制一个潜变量

13、，再使用复制工具绘制其他潜变量，以保证潜变量大小一致。在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名（如图7-7）。绘制好的潜变量图形如图7-8。第二步设置潜变量之间的关系。使用来设置变量间的因果关系，使用来设置变量间的相关关系。绘制好的潜变量关系图如图7-9。图7-7 潜变量命名图7-8 命名后的潜变量图7-9 设定潜变量关系第三步为潜变量设置可测变量及相应的残差变量，可以使用绘制，也可以使用和自行绘制（绘制结果如图7-10）。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一项对应的是数据中的变量名（如图7-

14、11），在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。最终绘制完成模型结果如图7-12。图7-10 设定可测变量及残差变量图7-11 可测变量指定与命名图7-12 初始模型设置完成2数据文件的配置Amos可以处理多种数据格式，如文本文档（*.txt），表格文档（*.xls、*.wk1），数据库文档（*.dbf、*.mdb），SPSS文档（*.sav）等。为了配置数据文件，选择File菜单中的Data Files（如图7-13），出现如图7-14左边的对话框，然后点击File name按钮，出现如图7-14右边的对话框，找到需要读入的数据文件“处理后的数据.sav”,双击

15、文件名或点击下面的“打开”按钮，最后点击图7-14左边的对话框中“ok”按钮，这样就读入数据了。图7-13 数据配置 图7-14 数据读入第三节模型拟合一、参数估计方法选择模型运算是使用软件进行模型参数估计的过程。Amos提供了多种模型运算方法供选择。可以通过点击View菜单在Analysis Properties（或点击工具栏的）中的Estimation项选择相应的估计方法。本案例使用最大似然估计（Maximum Likelihood）进行模型运算，相关设置如图7-15。图7-15 参数估计选择二、标准化系数如果不做选择，输出结果默认的路径系数（或载荷系数）没有经过标准化，称作非标准化系数。

16、非标准化系数中存在依赖于有关变量的尺度单位，所以在比较路径系数（或载荷系数）时无法直接使用，因此需要进行标准化。在Analysis Properties中的Output项中选择Standardized Estimates项（如图7-26），即可输出测量模型的因子载荷标准化系数如表7-5最后一列。图7.16 标准化系数计算标准化系数是将各变量原始分数转换为Z分数后得到的估计结果，用以度量变量间的相对变化水平。因此不同变量间的标准化路径系数（或标准化载荷系数）可以直接比较。从表7-17最后一列中可以看出：受“质量期望”潜变量影响的是“质量感知”潜变量和“感知价格”潜变量；标准化路径系数分别为0.4

17、34和0.244，这说明“质量期望”潜变量对“质量感知”潜变量的影响程度大于其对“感知价格”潜变量的影响程度。三、参数估计结果的展示图7-17 模型运算完成图使用Analyze菜单下的Calculate Estimates进行模型运算（或使用工具栏中的），输出结果如图7-17。其中红框部分是模型运算基本结果信息，使用者也可以通过点击View the output path diagram（）查看参数估计结果图（图7-18）。图7-18 参数估计结果图 Amos还提供了表格形式的模型运算详细结果信息，通过点击工具栏中的来查看。详细信息包括分析基本情况（Analysis Summary）、变量基本

18、情况（Variable Summary）、模型信息（Notes for Model）、估计结果（Estimates）、修正指数（Modification Indices）和模型拟合（Model Fit）六部分。在分析过程中，一般通过前三部分了解模型，在模型评价时使用估计结果和模型拟合部分，在模型修正时使用修正指数部分。四、模型评价1路径系数/载荷系数的显著性参数估计结果如表7-5到表7-6，模型评价首先要考察模型结果中估计出的参数是否具有统计意义，需要对路径系数或载荷系数进行统计显著性检验，这类似于回归分析中的参数显著性检验，原假设为系数等于。Amos提供了一种简单便捷的方法，叫做CR（Cri

19、tical Ratio）。CR值是一个Z统计量，使用参数估计值与其标准差之比构成（如表7-5中第四列）。Amos同时给出了CR的统计检验相伴概率p（如表7-5中第五列），使用者可以根据p值进行路径系数/载荷系数的统计显著性检验。譬如对于表7.5中“超市形象”潜变量对“质量期望”潜变量的路径系数（第一行）为0.301，其CR值为6.68，相应的p值小于0.01，则可以认为这个路径系数在95%的置信度下与0存在显著性差异。表7-5 系数估计结果未标准化路径系数估计S.E.C.R.PLabel标准化路径系数估计质量期望-超市形象0.3010.0456.68*par_160.358质量感知-质量期望0

20、.4340.0577.633*par_170.434感知价格-质量期望0.3290.0893.722*par_180.244感知价格-质量感知-0.1210.082-1.4670.142par_19-0.089感知价格-超市形象-0.0050.065-0.070.944par_20-0.004顾客满意-超市形象0.9120.04321.389*par_210.878顾客满意-感知价格-0.0290.028-1.0360.3par_23-0.032顾客忠诚-超市形象0.1670.1011.6530.098par_220.183顾客忠诚-顾客满意0.50.14.988*par_240.569a1-

21、超市形象10.927a2-超市形象1.0080.03627.991*par_10.899a3-超市形象0.7010.04814.667*par_20.629a5-质量期望10.79a4-质量期望0.790.06112.852*par_30.626a6-质量期望0.8910.05316.906*par_40.786a7-质量期望1.1590.05919.628*par_50.891a8-质量期望1.0240.05817.713*par_60.816a10-质量感知10.768a9-质量感知1.160.06517.911*par_70.882a11-质量感知0.7580.06811.075*par

22、_80.563a12-质量感知1.1010.06915.973*par_90.784a13-质量感知0.9830.06714.777*par_100.732a18-顾客满意10.886a17-顾客满意1.0390.03430.171*par_110.939a15-感知价格10.963a14-感知价格0.9720.1277.67*par_120.904a16-顾客满意1.0090.03331.024*par_130.95a24-顾客忠诚10.682a23-顾客忠诚1.2080.09213.079*par_140.846注:“*”表示0.01 水平上显著，括号中是相应的C.R值，即t值。表7-6

23、方差估计方差估计S.E.C.R.PLabel超市形象3.5740.29911.958*par_25z22.2080.2439.08*par_26z12.060.2418.54*par_27z34.4050.6686.596*par_28z40.8940.1078.352*par_29z51.3730.2146.404*par_30e10.5840.0797.363*par_31e20.8610.0939.288*par_32e32.6750.19913.467*par_33e51.5260.1311.733*par_34e42.4590.18613.232*par_35e61.2450.105

24、11.799*par_36e70.8870.1038.583*par_37e81.3350.11911.228*par_38e101.7590.15211.565*par_39e90.9760.1227.976*par_40e113.1380.23513.343*par_41e121.9260.17111.272*par_42e132.1280.17612.11*par_43e181.0560.08911.832*par_44e160.420.0528.007*par_45e170.5540.0619.103*par_46e150.3640.5910.6160.538par_47e243.41

25、30.29511.55*par_48e223.3810.28112.051*par_49e231.730.2526.874*par_50e140.9810.5621.7450.081par_51注:“*”表示0.01 水平上显著，括号中是相应的C.R值，即t值。五、模型拟合评价在结构方程模型中，试图通过统计运算方法（如最大似然法等）求出那些使样本方差协方差矩阵与理论方差协方差矩阵的差异最小的模型参数。换一个角度，如果理论模型结构对于收集到的数据是合理的，那么样本方差协方差矩阵与理论方差协方差矩阵差别不大，即残差矩阵（）各个元素接近于0，就可以认为模型拟合了数据。模型拟合指数是考察理论结构模型对

26、数据拟合程度的统计指标。不同类别的模型拟合指数可以从模型复杂性、样本大小、相对性与绝对性等方面对理论模型进行度量。Amos提供了多种模型拟合指数（如表表7-7 拟合指数指数名称评价标准绝对拟合指数(卡方)越小越好GFI大于0.9RMR小于0.05，越小越好SRMR小于0.05，越小越好RMSEA小于0.05，越小越好相对拟合指数NFI大于0.9，越接近1越好TLI大于0.9，越接近1越好CFI大于0.9，越接近1越好信息指数AIC越小越好CAIC越小越好7-7）供使用者选择。如果模型拟合不好，需要根据相关领域知识和模型修正指标进行模型修正。需要注意的是，拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配

27、程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。拟合优度高的模型只能作为参考，还需要根据所研究问题的背景知识进行模型合理性讨论。即便拟合指数没有达到最优，但一个能够使用相关理论解释的模型更具有研究意义。第四节模型修正一、模型修正的思路模型拟合指数和系数显著性检验固然重要，但对于数据分析更重要的是模型结论一定要具有理论依据，换言之，模型结果要可以被相关领域知识所解释。因此，在进行模型修正时主要考虑修正后的模型结果是否具有现实意义或理论价值，当模型效果很差时可以参考模型修正指标对模型进行调整。当模型效果很差时，研究者可以根据初始模型的参数显著性结果和Amos提供的模型修正指标进行模型扩展（Model Building）或模型限制（Model Trimming）。模型扩展是指通过释放部分限制路径或添加新路径，使模型结构更加合理，通常在提高模型拟合程度时使用；模型限制是指通过删除或限制部分路径，使模型结构更加简洁，通常在提高模型可识别性时使用。Amos提供了两种模型修正指标，其中修正指数（Modification Index）用于模型扩展，临界比率（Critical Ratio）用于模型限制。二、模型修正指标1. 修正指数（Modification Index）图7-19 修正指