验证性因子分析PPT

1、关于验证性因子分析第一张，PPT共二十八页，创作于2022年6月一、基本原理结构方程模式(Structural Equation Models，简称SEM)，早期称为线性结构方程模式(Linear Structural Relationships，简称LISREL)或称为共变量结构分析(Covariance Structure Analysis)。 主要目的在于检验潜在变量(Latent variables) 和外显变量(Manifest variable, 又称观察变量)之关系与数个潜在变量间的因果关系。它结合了因素分析(factor analysis)与路径分析(path analysis

2、)，包涵测量与结构模式。第二张，PPT共二十八页，创作于2022年6月Amos统計模式统计模式结构模式測量模式理论建构间之关系理论建构与观察指标间之关系第三张，PPT共二十八页，创作于2022年6月潜在变量和外显变量外显变量（测量变量）可直接测量潜在变量不可直接测量的变量工作满意度：如何测量？您对自己的工作环境是否满意？在1-7分范围打分用一组问题来测量，构建测量模型X1X2X3X4123441312111二、基本概念第四张，PPT共二十八页，创作于2022年6月外生变量与内生变量外生变量（exogenous observable）是指那些在模型或系统中，只起解释变量作用的变量，即作为自变量存

3、在的部分。内生变量（endogenous variables）是指模型中被影响或解释的变量 无论外生变量还是内生变量都可能是潜在变量第五张，PPT共二十八页，创作于2022年6月常用图标潜变量或因子观察变量或指标单向影响/效应弧形：相关关系内生潜变量未被解释的部分测量误差 第六张，PPT共二十八页，创作于2022年6月模式组成1X1X22X3X43 Y1Y2423112測量模式结构模式測量模式測量模式第七张，PPT共二十八页，创作于2022年6月常用评价指标指标（侯杰泰列举39种）建议评价值Chi-SquareP0.05Chi-Square/df小于2RMSEA（近似误差均方根）小于0.08N

4、FI（normed fitindex，赋范拟合指数）大于0.90NNFI（非范拟合指数）大于0.90CFI（拟合指数）大于0.90IFI（递增拟合指数）大于0.90RFI（相对拟合指数）大于0.90SRMR（标准根均方残差）小于0.05AGFI（拟合优度指数）大于0.90PNFI（简约赋范拟合指数）大于0.50第八张，PPT共二十八页，创作于2022年6月三、实例分析在Amos中进行验证性因子分析的步骤1、绘制假设模型2、选取数据库3、选取变量4、潜变量命名5、选择报告数据6、检查相关设定7、执行分析8、查看分析结果第九张，PPT共二十八页，创作于2022年6月第十张，PPT共二十八页，创作于

5、2022年6月第十一张，PPT共二十八页，创作于2022年6月1、绘制假设模型第十二张，PPT共二十八页，创作于2022年6月2、选取数据库第十三张，PPT共二十八页，创作于2022年6月第十四张，PPT共二十八页，创作于2022年6月3、选取变量第十五张，PPT共二十八页，创作于2022年6月第十六张，PPT共二十八页，创作于2022年6月4、潜变量命名第十七张，PPT共二十八页，创作于2022年6月5、选择报告数据第十八张，PPT共二十八页，创作于2022年6月第十九张，PPT共二十八页，创作于2022年6月6、检查相关设定第二十张，PPT共二十八页，创作于2022年6月7、执行分析第二十一张，PPT共二十八页，创作于2022年6月8、查看分析结果第二十二张，PPT共二十八页，创作于2022年6月第二十三张，PPT共二十八页，创作于2022年6月参数值均达到显著，因素载荷recall2最高，cued1的0.610为最低。第二十四张，PPT共二十八页，创作于2022年6月卡方值/自由度要求2.卡方值第二十五张，PPT共二十八页，创作于2022年6月RMSEAModelRMSEALO 90HI 90PCLOSEDefault model.832.5841.110.000Independence model.769.