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AMOS路径图中的系数问题!急!急!急! [推广有奖]

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547585 发表于 2009-12-7 21:43:54 |AI写论文

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各位达人:
       本人做影响引子的验证性分析,用AMOS处理得出的路径图中,各个公因子之间的协方差系数都在0.01-0.03之间,不知道是否正常??
        我所看到的文章中都是0.2-0.5之间,很是着急!
        请求高人指点迷津
        谢谢了!!
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关键词:AMOS路径图 amos AMO 路径图 请求高人指点迷津 路径 amos 系数

沙发
shouyi123 发表于 2009-12-7 23:06:39
应该没有问题吧,主要是看模型的拟合情况,如果你使用的协方差系数,可以看看是否显著

藤椅
psyche2008 发表于 2009-12-8 00:58:32
首先谈下协方差概念,协方差是变量之间(如X和Y)离均差之积除以N,表示变量间的共变关系,如果变量之间具有不同单位,则分别除以标准差,抵消变量间单位不同的影响,此时就是相关系数,因此,协方差就是表示变量之间的共变程度,其值在-1~1之间,越接近零表示变量间的共变程度越弱,越接近1表示变量间共变关系越强,因此,潜变量间的协方差系数的大小表示潜变量之间的共变程度,并无特殊规定说一定要在某个区间才合理。另外,潜变量间的协方差系数可以通过output中的临界差异比率的选项来检验,检验标准为.05,p小于.05说明协方差显著,只看大小没有任何意义,因为有可能存在抽样误差。关于临界比率(C.R.值)可以在textoutput结果中的Estimates一项中看到。如下表:
Covariances: (Group number 1 - Default model)
                   Estimate     S.E.     C.R.        P      Label
F3 <--> F1   .649        . 057    11.367       ***    par_7
F3 <--> F2   .532        . 049    10.863       ***    par_8
F1 <--> F2   .597         .053    11.201       ***    par_9

其中F1、F2、F3代表3个潜变量,CR值(临界比率)的计算为(Estimate/S.E.),p为显著性(表中显著性为3星,表示P值小于0.001标准),label为默认卷标。

板凳
taochangwu 发表于 2009-12-15 09:33:54
看不懂啊,我是初学者

报纸
373236437 发表于 2009-12-15 18:58:13
psyche2008 发表于 2009-12-8 00:58
首先谈下协方差概念,协方差是变量之间(如X和Y)离均差之积除以N,表示变量间的共变关系,如果变量之间具有不同单位,则分别除以标准差,抵消变量间单位不同的影响,此时就是相关系数,因此,协方差就是表示变量之间的共变程度,其值在-1~1之间,越接近零表示变量间的共变程度越弱,越接近1表示变量间共变关系越强,因此,潜变量间的协方差系数的大小表示潜变量之间的共变程度,并无特殊规定说一定要在某个区间才合理。另外,潜变量间的协方差系数可以通过output中的临界差异比率的选项来检验,检验标准为.05,p小于.05说明协方差显著,只看大小没有任何意义,因为有可能存在抽样误差。关于临界比率(C.R.值)可以在textoutput结果中的Estimates一项中看到。如下表:
Covariances: (Group number 1 - Default model)
                   Estimate     S.E.     C.R.        P      Label
F3  F1   .649        . 057    11.367       ***    par_7
F3  F2   .532        . 049    10.863       ***    par_8
F1  F2   .597         .053    11.201       ***    par_9

其中F1、F2、F3代表3个潜变量,CR值(临界比率)的计算为(Estimate/S.E.),p为显著性(表中显著性为3星,表示P值小于0.001标准),label为默认卷标。
个人觉得,p值固然重要,但是如果协方差的绝对值太小了,更没太大意义,此规则适用路径系数、回归系数。我只是个初学者,大家觉得呢?

地板
akenn 发表于 2009-12-16 15:27:44
当然,系数最好是在.2 以上,但也不可过高,如果是.03的话,即使显著性可以,也不是很好,别人会提出疑义的,尤其是投稿的文章,很难被接受的,因为你的问卷和数据是有问题呀吧!

7
cyf0208 发表于 2009-12-23 18:49:03
这个模型太弱了

8
nivea123 发表于 2009-12-28 20:50:47
3楼讲得很好

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