SPSS Amos软件中文教程《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》

AMOS是SPSS Statistics软件包中的结构方程（SEM）建模工具。《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》详细详解和演示结构方程模型多种分析方法和操作步骤，是一本AMOS与结构方程模型应用方面的指导读物。

《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》前半部介绍结构方程模型（SEM）的概念与AMOS Graphics窗口界面的基本操作；后半部以各项实例介绍AMOS Graphics在各项SEM模型中的应用。全书采用AMOS图像界面，没有复杂的SEM理论推导和语法，功能就是对利用AMOS进行结构方程模型的各项分析，每一个步骤都有详细的讲解和图示。这是一本“使用者界面”取向的书籍，即使是不懂传统SEM语法使用者，也能在短时间内学会用AMOS绘制各项SEM模型图，并将模型估计、模型识别判断、模型修正与模型验证，实际应用于自己的研究领域中。 

《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》的读者对象是结构方程模型分析方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师辅助参考。

 

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章 结构方程模型的基本概念

 

Section 1 结构方程模型的功能

 

Section 2 测量模型

 

Section 3 结构模型

 

Section 4 结构方程模型图中的符号与意义

 

Section 5 参数估计方法

 

Section 6 模型的概念化

 

Section 7 模型的修正

 

Section 8 模型的复核效化

 

Chapter 2 模型适配度统计量的介绍

 

Section 1 模型适配度检核指标

 

一、模型基本适配度

 

二、整体模型适配度指标（模型外在质量的评估）

 

三、模型内在结构适配度的评估（模型内在质量的检验）

 

四、模型统计检验力的评估

 

Section 2 模型识别的范例

 

一、正好识别模型

 

二、过度识别模型

 

三、低度识别模型

 

Chapter 3 amos graphics界面介绍

 

Section 1 amos graphics窗口的介绍

 

一、开启【amos graphic】应用软件

 

二、工具箱窗口的图像钮操作介绍

 

Section 2 图像钮综合应用

 

一、绘制个测量模型

 

二、绘制第二个测量模型

 

三、绘制第三个测量模型

 

Chapter 4 amos执行步骤与程序

 

Section 1 路径分析的程序与执行

 

一、建立路径模型图

 

二、开启数据文件

 

三、设定观察变量

 

四、设定误差变量的变量名称

 

五、设定文字报表要呈现的统计量

 

六、将路径模型图存盘与计算估计值

 

七、浏览模型的结果

 

Section 2  路径因果模型图的设定

 

一、外因变量间没有相关的设定

 

二、内因变量没有界定残差项

 

Section 3 饱和模型与独立模型

 

一、饱和模型

 

二、独立模型

 

Section 4 结构方程模型图

 

一、结构方程模型图的绘制步骤

 

二、执行结果的标准化参数估计值路径图

 

三、模型的平行检验

 

Section 5 结构模型与修正指标

 

一、模型a：初始模型

 

二、模型b：修正模型1

 

三、模型c：修正模型2

 

四、模型d：修正模型3

 

Section 6  单一文件多重模型的设定

 

Chapter 5  参数标签与测量模型

 

Section 1 参数标签的设定与样本的分析

 

一、更改群体名称与模型名称

 

二、开启数据文件选人指标变量

 

三、设定分析属性与计算估计值

 

四、增列模型变量或对象的参数标签名称

 

五、增列参数标签名称的模型估计结果

 

六、全体群体假设模型的修正

 

Section 2  群体的分析

 

一、分析男生群体

 

二、分析女生群体

 

Section 3  测量模型参数值的界定

 

一、测量模型假定模型

 

二、限定不同测量指标的路径参数a

 

三、低度辨识的模型

 

四、增列参数限制条件

 

五、误差变量的界定

 

六、测量模型的修正

 

七、测量模型参数标签名称的设定

 

Section 4  测量模型的平行测验检验

 

Section 5  多因子测量模型潜在变量的界定

 

一、初始模型

 

二、修正模型

 

三、斜交关系的测量模型

 

四、界定测量模型潜在变量间没有相关

 

五、潜在变量参数模型

 

六、单向度测量模型与多向度测量模型

 

Chapter 6 验证性因素分析

 

Section 1  一阶验证性因素分析——多因素斜交模型

 

一、假定模型

 

二、输出结果

 

Section 2  一阶验证性因素分析——多因素直交模型

 

一、假设模型

 

二、模型适配度摘要表

 

Section 3  二阶验证性因素分析

 

Section 4  一阶cfa模型多模型的比较

 

Section 5 一阶cfa模型测量不变性检验

 

一、描绘一阶cfa假设模型图

 

二、单一群组多个模型的设定

 

三、模型估计的结果

 

Chapter 5 路径分析的模型与效果

 

Section 1  路径分析的模型与效果

 

Section 2  路径分析模型——递归模型

 

一、研究问题

 

二、采用传统复回归求各路径系数

 

三、amos graphics的应用

 

四、模型图执行结构

 

五、文字报表输出结果

 

Section 3 饱和模型的路径分析

 

一、饱和模型假设模型图

 

二、参数估计的模型图

 

三、参数估计及适配度结果

 

Section 4 非递归模型的路径分析一

 

一、假设模型图

 

二、参数估计的模型图

 

三、参数估计值

 

四、模型适配度摘要表

 

Section 5 非递归模型的路径分析二

 

一、设定回归系数的变量名称

 

二、设定回归系数值w5=w6

 

三、参数估计的模型图

 

四、参数估计值

 

五、设定两个内因变量测量误差的方差相等

 

Section 6 模型界定搜寻

 

一、饱和模型图

 

二、执行模型界定搜寻

 

Chapter 8 潜在变量的路径分析

 

Section 1 潜在变量路径分析的相关议题

 

一、原始数据文件变量排列

 

二、快速复制对象及参数格式

 

三、增列简要图像标题

 

四、增列参数标签名称

 

五、估计值模型图参数移动

 

六、模型适配度的评估

 

七、模型的修正

 

八、pa—lv模型修正

 

Section 2  数学效能pa—lv理论模型的检验

 

一、研究问题

 

二、aitl08 graphics窗口中的模型图

 

三、计算估计的模型图

 

四、参数估计相关报表

 

Section 3  模型的修正

 

一、参数格式的模型图

 

二、参数估计相关统计量

 

Section 4 混合模型的路径分析

 

一、路径分析假设模型图

 

二、增列模型图像标题

 

三、路径分析模型估计结果

 

四、采用潜在变量路径分析模型

 

五、混合路径分析模型范例二

 

六、混合路径分析模型范例三

 

七、混合路径分析模型——非递归模型

 

Chapter 9 多群组分析

 

Section 1 多群组分析的基本理念

 

一、绘制男生群体路径分析模型图

 

二、开启数据文件及选择目标群组变量

 

三、开启数据文件界定观察变量

 

四、设定参数标签名称

 

五、设定群组名称

 

六、输出结果

 

七、女生群体的分析模型图

 

八、多群体分析

 

Section 2 多群组路径分析

 

一、绘制理论模型图

 

二、读取数据文件及观察变量

 

三、设定群体名称

 

四、界定群体的水平数值及样本

 

五、界定群体模型图的参数名称

 

六、界定输出格式

 

七、预设模型输出结果

 

Section 3 多重模型的设定

 

一、预设模型（未限制参数）

 

二、协方差相等模型

 

三、方差相等模型

 

四、路径系数相等模型

 

五、模型不变性模型

 

六、多个模型的输出结果

 

Section 4 多群组验证性因素分析

 

一、绘制理论模型图

 

二、读取数据文件及观察变量

 

三、设定群体名称

 

四、界定群体分组变量名称及其水平数值

 

五、设定多群组分析模型

 

六、输出结果

 

Section 5  多群组结构方程模型

 

一、绘制amos理论模型图

 

二、读取数据文件并设定群组变量及水平数值

 

三、设定多群组分析模型

 

四、群组模型执行结果

 

五、模型注解说明

 

Section 6 三个群组测量恒等性的验证

 

Section 7 多群组路径分析

 

一、绘制模型图与读人数据文件

 

二、增列群组及设定群组名称

 

三、设定两个群组数据文件变量与变量水平

 

四、执行多群组分析

 

五、计算估计值

 

六、输出结果

 

Chapter 8 多群组结构平均数的检验

 

一、spss数据文件

 

二、设定平均数参数

 

三、范例一模型a

 

四、范例一模型b

 

五、范例二模型a

 

六、范例二模型b

 

Section 1  结构理论平均数的操作程序

 

一、绘制理论模型与设定模型变量

 

二、增列群组与群组的变量水平数值

 

三、增列平均数与截距项参数标签

 

四、执行多群组分析程序

 

五、模型估计

 

Section 2  增列测量误差项间有相关

 

一、执行多群组分析

 

二、模型截距项、平均数相等模型评估

 

三、测量残差模型的修正

 

Section 3  结构平均数的因素分析

 

一、增列平均数与截距项参数标签

 

二、更改女生群体共同因素平均数的参数名称标签

 

三、设定多群组分析模型

 

四、输出结果

 

Chapter 11 sem实例应用与相关议题

 

Section 1 社会支持量表测量模型的验证

 

一、测量模型的区别效度

 

二、测量模型的收敛效度

 

Section 2  缺失值数据文件的处理

 

一、观察变量中的缺失值

 

二、增列估计平均数与截距项

 

三、数据取代

 

Section 3  sem模型适配度与参数估计关系

 

一、模型a：初始模型

 

二、模型b

 

Section 4  样本大小与适配度卡方值

 

一、样本数n为100

 

二、样本数n为300

 

三、样本数n为500

 

四、样本数n为700

 

五、样本数n为900

 

六、样本数n为1100

 

七、样本数n为1500

 

八、样本数n为2000

 

Chapter 12 典型相关分析与结构方程模型关系

 

Section 1  典型相关分析

 

一、cancorr语法指令

 

二、典型相关分析结果

 

Section 2  sem执行程序

 

一、典型变量

 

二、第二个典型变量

 

三、mimic分析结果

 

 

 

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