组间系数差异检验的结果怎么看

组间系数差异检验的结果怎么看,第1张

组间系数差异检验的结果:直接看最后一个表的Sig(双侧),可以看到是.000,说明差异显著,一般Sig值小于.05就可以认为是显著了,这个配对T检验的结果表达的时候就说E1和E2在.01水平上差异显著即可。

SEM(包括AMOS)是通过比较男女样本的拟合度之差别来比较两组回归系数之间的等同性。不过,SEM的这种做法是有代价的:它将一个总样本分成两个小样本,结果是降低了Power of Analysis (统计分析效力),从而在没有降低犯Type I的误差的同时又提高了犯Type II误差。

无效假设

显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率(P)水平的选择。所谓“无效假设”,就是当比较实验处理组与对照组的结果时,假设两组结果间差异显著,即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后,如发现两组间差异是抽样引起的,则“无效假设”成立,可认为这种差异为不显著(即实验处理无效)。

P=P(|t|>0.8796)=2*P(t>0.8796),这个t分布的自由度是50。所以这样你就可以查表得到P了。

这是双边的P,如果是单边的话P=P(t>0.8796)。

SEM就是输入相关矩阵或协方差矩阵,结合1个或多个构想的可能模型,统计软件(如Mplus、Lisrel)帮你算出拟合指数,输出各路径参数、拟合指数等,可以用于修正和比较模型。想了解SEM推荐侯杰泰老师的《结构方程模型及其应用》(现在不再版,只有影印版) 。CFA也是SEM(结构方程模型)的一种,但不是完整SEM;路径分析也是SEM的一个特例,但前者是对显变量,后者对潜变量。实际上SEM是很多统计方法(如t检验、方差分析、回归分析等)的特例,而SEM具有更准确的误差估计和信度指标。因为CFA可以检验量表结构,所以往往先做CFA,如果拟合不好,说明量表信效度不高,就难以做之后的分析。中介和调节检验有不同的方法,可以基于SEM对潜变量做分析,也可以化潜为显做层次回归(用SPSS)。要了解中介和调节,推荐温忠麟老师的文章,比如05年发在《心理学报》上的《调节效应与中介效应的比较和应用》,温忠麟老师的书《调节效应与中介效应分析》。看到你的标签里有“家庭关系”,你是做发展教育方向的吧!你所说的这些:SEM、中介调节都是统计前沿,发展教育也用得很多,但建议先多阅读文章和书,了解了原理再使用。


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