LISREL录入数据

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第一次用结构方程模型写文章，打算用LISREL跑现在准备数据录入
请问数据是录到excel里比较好还是spss里比较好？是将模型中所有构念的数据录入在一个总的数据表里，还是每个构念分别录一个数据表？
录入数据的时候还需要注意些什么问题？
谢谢！

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关键词：LISREL lisre isrel ISR 结构方程模型 excel 数据表 文章 模型

1.录入到excel或者SPSS都是可以的，一般我们的原始数据是保存在excel中的，可以稍微修改下格式录入到SPSS或者LISREL中。
2.通常所有的constructs是在一个表中的，不需要把每个construct的数据分开录在一个数据表中
3.录入数据的时候一般需要注意原数据有没有缺省值，有没有遗漏项等，注意把存在缺值的数据进行预处理，比如，按均值填入，或者把该行数据删除。另外，最好两个人分工录入数据，一个人负责报数据，一个人负责输入，这样可以避免一些人为失误带来的数据输入错误。
以上是我个人科研中的一点经验总结，仅供参考。
祝好

华农陈二雷 发表于 2014-12-15 17:18
1.录入到excel或者SPSS都是可以的，一般我们的原始数据是保存在excel中的，可以稍微修改下格式录入到SPSS或 ...

非常感谢您的解答！
现在写到方法部门，对结构方程模型信度效度检验还不是很清楚，初步的想法是：
step1  用spss做EFA，剔除因子负荷小的题项；
step2  对保留的题项做CFA，检查各条关于潜变量与题目之间的路径是否显著（p<0.05）以及路径系数是否大于0.50，同时检查模型的拟合度，使用χ2/df（小于3.0）、AGFI （>0.90）、CFI（>0.90）、 RMSEA （<0.07）与SRMR(<0.08)等指标。
step3  汇报内部一致性系数值
step4  关于效度的汇报不是特别清楚，不知道普遍需要汇报哪些效度？文章中有一个构念是潜变量，是否需要汇报聚合效度和区分效度？
请问以上步骤都做完之后，是否就可以了？还有遗漏的步骤吗？

另外，使用SEM进行中介效应的检验如何做？是做一个直接路径的模型的拟合值，再做一个间接路径的模型的拟合值，将两者进行比较就可以了吗？为什么看的有的文章在这之后又做了一个sobel检验？

您好！
总结一下你的问题大概是两个：汇报效度和sobel检验。
我所做的研究中所有构念均是潜变量，需要测量项帮助完成。你只有一个construct是潜变量，但我想方法也应该是一样的。
SEM中需要汇报两个效度，一个是区分效度，一个是聚合效度。
区分效度是指不同IV（自变量）和DV（因变量）的测量项（items）彼此可以很好地区分开，也就是说，items能够较好地被解释某一个IV或DV。
聚合效度是指，某一个IV或DV往往是几个items共同帮助测量的，这几个items要求彼此相关性要很高，可以很好地联系在一起，说明它们是共同测量某一个变量的。
至于具体多少才能算做比较好的效度，不同学科可能要求不一样。拿我所在的IS领域来说，聚合效度检验一般需要看观察loadings（要比较大，最好大于0.8）,CR（要比较大，最好大于0.8）, AVE(大于0.5), 和科隆巴赫alphal的值（大于0.7）。如果有多个测量项，还需要提供一份“因子负荷量和交叉因子负荷量”的报告，观察报告中每个测量变量与其潜在变量间具有较高的相关系数,而与其他潜在变量间的相关系数值则相对较低，这说明
测量模型具有好的内部一致性和区分性。
提供了区分效度和聚合效度的检验，一般就可以了。除非审稿专家很苛刻，让你提供其他方面的报告，这是后话。

检验中介效应，只比较两个模型的拟合值是否存在差异是不够的，因为存在差异并不代表差异显著，这类似于统计学中判断两个独立样本是否存在差异，不能因为各自样本中的数值并不一一对等就判断它们存在差异。所以需要检验中介效应是否显著，常用的办法是做sobel检验：通过报告z值检验(IV—>M)*(M—>DV)是否显著不等于0。但是这种方法不能判断中介效应是完全中介还是部分中介，只能判断中介效应显著与否。

使用SEM进行中介效应检验，我们IS领域常采取的做法是“三步走”论证（Baron & Kenny, 1986），跟你上文提到的过程很像，：首先做一个没有中介作用的模型，观察IV到DV是否显著（一般会是显著，否则原假设IV不成立）；加入了中介效应后，观察IV对M是否显著（一般是显著，否则IV对M显著的假设不成立）和M对DV是否显著（一般是显著，否则中介效应不存在），接着观察加入中介变量后的IV对DV是否显著（显著，部分中介；不显著，完全中介）

华农陈二雷 发表于 2014-12-17 12:14
您好！
总结一下你的问题大概是两个：汇报效度和sobel检验。
我所做的研究中所有构念均是潜变量，需要测量 ...

非常感谢您的耐心解答，很有用！谢谢！