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我论文写的是某种特质对某因变量的影响研究，经过文献综述，各位学者提出了这种特质的很多具体特质，我选取了其中提到比率最高的4个特质来分析，当然学者们提出的具体特质更多，有的多达9个，我选取的是学者们理论中的重合部分。不过这些特质也并没有什么成熟的量表，量表是我根据每个特质的维度提出的。

我的假设直接是具体特质1对因变量是正向影响的，具体特质2对因变量是正向影响，以此类推到4……很简单的假设。

我对实证分析也不咋懂，之前发帖有人指导我应该用验证性因子分析，不过我还是不太理解，这样的模型和假设按照常用的spss分析步骤“信效度--因子分析--相关分析--回归”可以么还是必须得使用结构方程呢？

请大家帮忙解答吧……谢啦……

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关键词：探索性因子分析 验证性因子分析 验证性因子 因子分析 验证性 因变量 论文 模型 影响

直接按照你的方法来就行。不一定非要用结构方程。

zhanghui123 发表于 2011-10-4 15:20
直接按照你的方法来就行。不一定非要用结构方程。

哦？是么？我怕分析的效果会不好呢……不过您这样说，我的担心减轻了一点……谢谢您~周围同学也大都是新手，刚开始学习spss，对于这方面也是模棱两可的意见，我都不知道去找谁请教，谢谢您回复我~~

一般步骤就是
多元回归方法：1.信度效度检验→2.因子分析（旋转负荷矩阵后看看因子负荷）→3.求出各个因子的因子得分→4.因子得分进行回归
结构方程模型方法：1.信度效度检验→2.因子分析（旋转负荷矩阵后看看因子负荷）→3.结构方程建模
不过要注意你的样本量是否充足，变量是否都服从多元正态分布，这一点比较容易被忽视。如果变量不都是正态分布那就推荐你用结构方程模型
因为AMOS一类的软件都是用的最大拟然法，相比之下比普通最小二乘法对非正态性的容忍要好点。当然还有就是直接用偏最小二乘法，它不要求变量的分布。

看看。。。。

602dxz 发表于 2011-10-4 15:56
一般步骤就是
多元回归方法：1.信度效度检验→2.因子分析（旋转负荷矩阵后看看因子负荷）→3.求出各个因子 ...

按照你说的，我检验了一下变量正态分布的情况，不理想，都是偏态分布，我统计知识学的差，不知道偏态分布是不是也可以允许呢？
还有，我的样本量不大，只有200个样本，35个题项，刚刚符合要求而已……

你这个情况蛮尴尬的，你有35个观测变量。如果用结构方程模型的话，200个样本是识别不了的。但是如果用普通二乘法来做多元回归，根据你数据的非正态程度估计误差会很大。你要么增大样本量（350以上），同时将那些非正态很厉害的变量去除（将观测变量减到25左右）保证SEM可以识别，然后用SEM做（AMOS软件的话用最大拟然法或者GLS法来做）。要么就用偏最小二乘法来回归这个不要求变量服从正态分布。

路过，学习了，谢谢

学习，学习……

也没必要做结构方程模型吧。就用SPSS做的话，先做一下项目分析，删除一些不好的题项。再做四因子下题项的相关，删除收敛效度和区分效度不明显的题项，接着做探索性因素分析，看看能不能分四维，各题项的因子载荷。再分析信效度-算四因子的得分-相关-回归。结果应该差不多了。