AMOS案例实践:验证性因子分析

原创 数据小兵  2021-04-14 09:09  阅读 3,759 次
数据小兵成长记

SPSS因子分析是探索性因子分析,你事先不知道内部结构,做完因子分析了才恍然大悟原来是有这么几个公因子,是这样的潜在结构。

验证性因子分析就不同了,在验证之前,你有预设模型结构,结构是你提出来的,然后我们做数据分析,看看数据所得结构是不是和预设模型匹配。

01

案例背景介绍

数据来自吴明隆老师《结构方程模型—AMOS的操作与应用》。某研究者编制一份“公立中学校长激励策略量表”,采用李克特5级量表填写,共有12题,三大维度(福利措施、健全组织、专业成长)。

请尝试做验证性因子分析,验证研究者所创建量表模型结构是否可以得到数据适配支持。

02

画模型图

AMOS做统计分析的第一件事,必须是画图,画出路径图,这是它的特色。画好模型图之后,绑定问卷数据。可以原始数据,也可以协方差矩阵。

03

方法与统计量

要求AMOS采用 maximum likelihood 方法对模型进行估计,在 output 中主要命令AMOS统计计算标准化估计值、多元相关R方、隐含及样本协方差矩阵、协方差、相关系数矩阵等统计结果。

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结构效度拟合指标

由上表可知,X2/df比值1.000,小于3的标准,RMSEA为0.034,小于0.06,适配理想。其他指标中GFI、AGFI、TLI、NFI、CFI值均大于0.9,综合认为模型拟合度良好。

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组合信度/聚敛效度

遗憾的是AMOS不能直接计算和提供CR(组合信度)及AVE(聚敛效度),这两个指标尚需我们用户自己计算得到。此外还有一个判别效度AVE开根号,也是需要自己计算。

实操中,也并不需要我们真的手工计算,有很多学者提供了小的计算工具,比如吴明隆老师图书中提供的小程序,比如张伟豪老师课程中提供的Excel计算模板,当然如果你愿意钻研,你也可以自己在excel中按照具体公式实现计算。

由上表可知,福利措施、健全组织、专业成长各变量对应各题目的因子荷载大于0.7(仅一个载荷接近0.7),说明研究者设计的题目能有效反映测量的模型变量。

而且我们看到组合信度CR均大于0.8,说明题项突出了维度构念的特质,具有内部一致性。

再看聚敛效度,各研究变量的平均方差变异AVE均大于0.5,总体上说明聚敛效度良好,符合要求,预设模型的内在质量理想。

本案例主要练习AMOS做验证性因子分析,暂不深入考虑模型校正问题。

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AMOS有关文章

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AMOS画图4:批量自动画双箭头图而不是自己手工绘制

本文完
文/图=数据小兵

参考资料:
吴明隆. 结构方程模型:AMOS的操作与应用[M]. 重庆大学出版社, 2010.

本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/2932
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