SPSS潜变量间的回归分析

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同事定量分析遇到一个问题，需要做中介效应分析。即潜变量A通过潜变量B来影响潜变量C。其中，A具有10个测量条目，B具有五个测量条目，C也具有五个测量条目！
在SEM等软件中容易实现，但如何在SPSS软件中分析？

例如有10个测量题目的员工满意（A）、5个测量条目的员工忠诚（B）和5个测量条目的员工离职（C）。只有各测量题目得分，但无三个潜变量的得分。在SPSS回归中仅能看到直接测量条目及得分，如何输入各个潜变量的得分数据，或如何通过各个测量条目的得分算出三个潜变量的得分？

本人因不使用SPSS而使用其它软件分析，知诸位都是分析高手，故请懂SPSS专业人士指点，如何在SPSS软件回归分析中将员工满意度、员工忠诚等潜变量进行回归分析。

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关键词：SPSS 回归分析 潜变量 PSS spss软件 回归分析 测量 如何 软件 影响

用因子分析+回归分析。先从观测变量中提取因子，然后计算因子（潜在变量）得分。然后在因子得分之间做回归。

楼主学了结构方程模型，还不会SPSS中的回归分析，表示诧异

谢谢回答。但如果直接分析B与C间的关系，B和C都各只有五个观测变量，无法再提取公共因子，这该如何在SPSS中分析B和C这两个潜变量间的关系呢？因为在回归分析indepedent 和dependent 找不到B和C，只有B1,B2,B3等观测变量。多谢指导啦

中介效应检验，一般不要做因子分析了。除非你数据出现问题，就要考虑因子分析、转轴、删除题项等。
若数据没有什么问题，并且“员工满意——忠诚——离职倾向”这种理论模型都N成熟了，量表再沿用前人发展的就不必再做因子分析，你先在数据中计算，把变量整合，即每个测量题目加权平均为潜变量分数。
如果只是做中介效应分析，在SPSS中，回归分析，做阶层回归。
第一步，导入因变量离职倾向，然后导入第一层控制变量即人口信息变量，第二层员工满意
第二步，导入因变量员工忠诚，然后同上
第三步，导入因变量离职倾向，然后导入第一层控制变量即人口信息变量，第二层员工满意和员工忠诚

第一步X显著，第二步X显著，第三步M显著。
即具有中介效应

没接触过SPSS，今天同事突然问我，我也搞不清楚的。求指导。

我感觉可能要进行多个观测变量与一个公共因子的分析获得其得分，就作为这个潜变量的分值

db0189 发表于 2012-9-1 19:35
中介效应检验，一般不要做因子分析了。除非你数据出现问题，就要考虑因子分析、转轴、删除题项等。
若数据 ...

谢谢高手指导。但是将每个测量题目进行加权平均，例如忠诚度5个测量题目，是简单平均法还是用因子分析提取一个公因子得到因子得分，哪个更好呢？

你有空还是看看统计学的因子分析原理吧！

602dxz 发表于 2012-9-1 19:16
用因子分析+回归分析。先从观测变量中提取因子，然后计算因子（潜在变量）得分。然后在因子得分之间做回归。 ...

您好，怎样利用spss因子分析计算潜变量的得分？急求！跪谢！如下面旋转成分矩阵，怎么计算潜变量A和B的得分呢？谢谢！
     1     2    3    4   5   6  7  8  9  
A1   .748
A2   .649
A3   .743
B1         .770
B2         .737
B3         .698