张伟豪AMOS培训视频1和2笔记.docx

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张伟豪AMOS培训视频1和2笔记

obcn路径

Estimate

S.E

C.R

P值

对应假设

假设检验结果

标准化路径系数

人才需求人才环境

0.593

0.138

4.297

**

H1a

接受

0.523

人才识别人才环境

0.558

0.122

4.574

**

H1b

接受

0.519

人才评估人才环境

0.631

0.109

5.790

**

H1c

接受

0.592

人才政策人才环境

0.392

0.132

2.970

**

H1d

接受

0.353

人才协调人才环境

0.457

0.098

4.663

**

H1e

接受

0.413

人才需求科技创新

0.523

0.143

3.657

**

H2a

接受

0.498

人才识别科技创新

0.312

0.152

2.053

**

H2b

接受

0.280

人才评估科技创新

0.573

0.095

6.032

**

H2c

接受

0.534

人才政策科技创新

0.608

0.119

5.109

**

H2d

接受

0.586

人才协调科技创新

0.553

0.128

4.320

**

H2e

接受

0.512

人才环境科技创新

0.581

0.108

5.380

**

H3

接受

0.569

CR为Z值，CR=estimate/S.E，该值大于1.96为显著。

SE为标准误，那什么是标准差什么是标准误？

简单说标准误就是几组标准差，是重复测量好几次，而标准差只是测量一次。

Estimate为非标准化系数，它表示：

如人才需求增加1个单位，人才环境增加0.593个单位。

而标准化系数表示：

如人才需求增加1个标准差，人才环境增加0.523个标准差。

论文中如果是问卷数据，推荐直接用标准化系数。

如果是普通的，带单位的，例如想知道投入1万块能打来多少的XX东西的增长，就看非标准化系数。

方框内数字代表因素负荷量（因子载荷量）factorloading，或者测量权重measurementweight，建议值为大于0.6，小于0.95,0.7为理想值，一般低于0.6要删除题目，（一个题构面最少要3个题目），最低不能低于0.5，被删除的题目说明缺乏题目信度。

在报告中显示为：

非标准化系数报告

只要是显著，一般无需删除题目，而第一个题目一般都为1，一般也不需要删除，但最终还要看标准化系数。

上半部分方框中代表各潜变量之间的关系，也就是路径假设，如果均为显著，则所提出的假设成立，AMOS只显示显著性低于0.001为***，其他均显示数字，只要低于0.05均为显著。

验证性分析即问卷是引用的别人的，此时因子负荷量大于0.6可接受，该题目可不删除；探索性分析即问卷是自己设计的，此时因子负荷量大于0.5就可以接受，该题目可不删除。

该项测量的是题目的信度。

红色方框上边为标准化路径系数，一般情况下只要非标准化是显著的，此数据就不需要看大小，只需要比较下和其他系数的大小就可以，看看谁的影响大。

建议最小要大于0.2，大于0.3为较为理想，以上最小的标准化路径系数为态度影响行为意图，为0.222，符合标准。

SMC该部分框内部分表示题目信度，是上图中标准化因子载荷值的平方，一般大于0.36即为有效，0.5以上为理想，可不删除该题目。

上面为三个变量（有用性、态度、行为意图）的有用性，大于0.19为small，大于0.33为中等，0.67为理想。

前面的数字为非标准化系数，一般应该表达为：

非标准化系数——***——（标准误）

模型拟合编写方法

点击title，然后点击空白处，在caption填写

写入如上语句

模型拟合的系数标准

报告中模型拟合度报告值出现的次数（次数多的需报告）

蓝色字体，CMIN卡方差异值和DF自由度一般不需要关注，样本越大，模型越复杂，这两个值会越高，但是学者建议CMIN/DF一般应小于3，表明模型拟合较好。