【求助】AMOS标准化路径系数大于1，删除1个变量后解决怎么回事儿？

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我在运行amos之后出现了标准化路径系数大于1的问题，并且一个残差的方差为负。我的模型设计如下。
其中感知有用性和感知易用行的相关系数大于1，我将感知有用性删除了之后，解决了问题，请问是什么原因？是不是我这两个变量的观测变量设置比较相近的原因，或者观测指标少？另外我的模型中潜变量个数是不是有点儿多？谢谢！

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关键词：标准化路径系数 路径系数 amos 大于1 AMO 模型设计

路径图.doc (190 KB)

2016-2-17 12:21:38 上传

1163046528 发表于 2016-2-17 12:22

变量确实偏多，拟合一般比较差。出现上述问题的一般原因是，模型界定出错，即本来没有关系却设定为因果。

bfzldh 发表于 2016-2-17 14:14
变量确实偏多，拟合一般比较差。出现上述问题的一般原因是，模型界定出错，即本来没有关系却设定为因果。

谢谢您的回答，我的模型是根据技术接受理论构建的，根据学者的研究添加了一些变量。变量多是不是添加的多了，有些不显著是不是可以删了呢？试过删除感知有用性变量（理论里原有的，好像不能删吧）或者删除一些不显著的路径后解决了问题，但是有些是理论上该有的，不能删吧？谢谢~

1163046528 发表于 2016-2-17 18:12
谢谢您的回答，我的模型是根据技术接受理论构建的，根据学者的研究添加了一些变量。变量多是不是添加的多 ...

模型拟合的关键在测量模型，首先要确保测量模型质量高。之后是结构模型，根据我的经验，结构模型中路径的剔除对拟合情况影响不大，即，即使不显著也可以保留，你可以根据你的研究内容作出取舍。

bfzldh 发表于 2016-2-17 18:55
模型拟合的关键在测量模型，首先要确保测量模型质量高。之后是结构模型，根据我的经验，结构模型中路径的 ...

谢谢，请问我测量模型的信度和收敛效度都良好，但是区分效度不好，感知有用性和感知易用性的相关系数大于1了，是不是不同潜变量的观测变量相关性太高了，而且有的潜变量只有2个观测变量是不有点少？

bfzldh 发表于 2016-2-17 18:55
模型拟合的关键在测量模型，首先要确保测量模型质量高。之后是结构模型，根据我的经验，结构模型中路径的 ...

还想问下一般一个模型中几个潜变量比较好？每个潜变量设几个观测变量能使收敛和区分效度都良好呢？     我现在模型中网站质量是分了四个维度测量的，若不分开而是作为一个变量考虑，能减少4个潜变量，剩下7，8个是不是会好一些？谢谢~

1163046528 发表于 2016-2-17 21:10
还想问下一般一个模型中几个潜变量比较好？每个潜变量设几个观测变量能使收敛和区分效度都良好呢？     我 ...

每个潜变量设3个观测变量最佳，两个也可以。潜变量数量的话，根据我的经验四五个潜变量就已经不少了。

1163046528 发表于 2016-2-17 21:02
谢谢，请问我测量模型的信度和收敛效度都良好，但是区分效度不好，感知有用性和感知易用性的相关系数大于 ...

区分效度我不熟

linearity造成的haywood case.删除一个变量就没有了linearity.