AMOS输出解读惠顿研究惠顿数据文件在各种结构方程模型中被当作经典案例,包括AMOS和LISREL
本文以惠顿的社会疏离感追踪研究为例详细解释AMOS的输出结果
AMOS同样能处理与时间有关的自相关回归
惠顿研究涉及三个潜变量,每个潜变量由两个观测变量确定
67疏离感由67无力感(在1967年无力感量表上的得分)和67无价值感(在1967年无价值感量表上的得分)确定
71疏离感的处理方式相同,使用1971年对应的两个量表的得分
第三个潜变量,SES(社会经济地位)是由教育(上学年数)和SEI(邓肯的社会经济指数)确定
AMOS在文件ex06-a
amw中提供惠顿数据文件
使用File/Open,选择这个文件
在图形模式中,文件显示如下
虽然这里是预定义模式,图形模式允许你给变量添加椭圆,方形,箭头等元素建立新模型2
潜变量的方差和与它关联的回归系数取决于变量的测量单位,但刚开始谁知道呢
比如说要估计误差的回归系数同时也估计误差的方差,就好像说“我买了10块钱的黄瓜,然后你就推测有几根黄瓜,每根黄瓜多少钱”,这是不可能实现的,因为没有足够的信息
如何告诉你“我买了10块钱的黄瓜,有5根”,你便可以推出每根黄瓜2块钱
对潜变量,必须给它们指定一个数值,要么是与潜变量有关的回归系数,要么是它的方差
对误差项的处理也是一样
一旦做完这些处理,其它系数在模型中就可以被估计
在这里我们把与误差项关联的路径设为1,再从潜变量指向观测变量的路径中选一条把它设为1
这样就给每个潜变量设置了测量尺度,如果没有这个测量尺度,模型是不确定的
有了这些约束,模型就可以识别了
注释:设置的数值可以是1,也可以是其它数,这些数对回归系数没有影响,但对误差有影响,在标准化的情况下,误差项的路径系数平方等于它的测量方差
模型设置完毕后,在图形模式中点击工具栏中计