急求助：路径所解释的方差（R2）值是怎么计算出来的

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看了一篇文章，作者列出了每个依变量的R2值，以及每条路径的系数和显著性，但他同时还给出了每个潜变量对它所对应的依变量的R2值。例如变量A到C的路径系数是0.294，变量B到C的路径系数是0.567，变量C的R2值是0.41.于是作者接着指出变量A可以解释变量C9%的方差，变量B可以解释变量C32%的方差，但没有说明这个结果是怎么来的。我用AMOS进行分析，没有看到关于变量与变量之间的R2值的结果，也百思不得其解作者究竟是怎么得出32%和9%的值的。请问各位高人能否指点一二。拜谢。
原文如下：
Next,  the path  significance  of each hypothesized association in the research model and variance explained  (R2  value)  by  each path  were  examined. Figure  3 shows the  standardized  path  coefficients and path  significances, as reported  by EQS.
Intention  to continue IS use was predicted  by satisfaction  (P = 0.57) and perceived  usefulness (P  = 0.29), which  explained 32% and 9% of  the  intention  variance respectively.

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关键词：急求助 significance respectively satisfaction Standardized 求助 方差 解释 路径

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根据图中的数据进行推算，每个自变量对结果变量的变异解释量等于其路径系数的平方。所给文献中的数值32%和9%是做了四舍五入处理后的结果，而不是路径系数的平方的原始值。

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