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有的说每个观察变量最好有 10 个样本,有的说 200 到 500 之间比较好。在 SEM 中,与
一般的研究方法相同,样本量越大越好,但是在 SEM 中,绝对指标卡方容易受到样本
量的影响,样本越大,越容易达到显著水平。
在结构方程建模中, 在观察变量到潜在变量的路径系数中, 必须规定一条为 1 做标准求
的其他路径系数和潜变量的值。潜变量之间就不用规定为 1 了。
内衍变量和观察变量都要有一个误差量 e 。
指标变量包括观察变量和误差变量
如何让绘图区变宽:可以在 view 里面的 interface properties 中点击 landscape
在进入模型检验之前,首先检验是否出现违反估计:
负的误差方差存在
标准化系数超过或太接近 1 (通常以 0.95 )
验证性因素分析
信度: 建构信度
等于标准化因素负荷量和的平方 / (标准化因素负荷量和的平方 +(1-标准化因素负荷量的平
方 )的和)
收敛效度: 平均方差抽取量: 是指可以直显示被潜在构念所解释的变异量有多少是来自测量
误差的, 平均方差变异量越大, 来自于测量误差越少, 即因子对于观察数据的变异解释越大,
一般是平均方差抽取量要大于 0.5,是一种收敛效度的指标。
等于标准化因素负荷量的平方之和 / 题目数目
验证性因素分析基本模型适配度检验摘要表 :
是否没有负的误差变异量 e1 e2 e3
因素负荷量(潜在变量与观察变量之间的标准化系数)是否介于 0.5 到 0.95 之间
Variances 是否没有很大的标准误 (路径系数的标准误 )
整体模型适配度检验摘要表 :
绝对适配度指数
卡方值, p 大于 0.05 ,说明数据本身的协方差矩阵和模型的协方差矩阵是匹配的。
RMR 值小于 0.05 ,
RMSEA小于 0.08 (小于 0.05 优良,若是小于 0.08 良好)
GFI 大于 0.90,适配优度
AGFI 大于 0.90 (调整后的适配度 )
增值适配度指数
NFI 大于 0.90
RFI 大于 0.90
IFI 大于 0.90
TLI(也称为 NNFI) 大于 0.90
CFI大于 0.90
简约适配度指数:
PGFI 大于 0.50
PNFI 大于 0.50
PCFI大于 0.50
CN 大于 200
卡方自由度比小于 2.0 ,或者小于 3.0
AIC 理论模型值小于独立模型值且二者同时小于饱和模型值
CAIC 同 AIC
验证性因素分析的内在质量参数表
所估计的参数均达到显著水平 w e
所有项目的信度均达到 0.50 以上
潜在变量的平均抽取变量大于 0.50
潜在变量的建构信度(组合信度、构念信度)大于 0.60
标准化残差的绝对值小于 2.58 (标准化残差:协方差矩阵的残差)
修正指标:
修正指标表中 MI 小于 5.0
是否符合正态性检验,检验是否有异常值。
根据 P2 的指标删除变异的 case,先删除一个,逐步检验删除后的 P2 值。
直接效果和间接效果
如何操作
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