通常可以做结构方程模型的软件包括Lisrel、Amos、Mplus、EQS以及R语言。最常用的就是这前三种。
有这种情况的,A年级(1、2、3)和B性别(1、2)作为自变量进行简单效应检验。其中开始你用年级A1水平上,B1和B2是否有显著性差异(A1B1、A1B2),然后A2B1、A2B2;A3B1、A3B2三个进行简单效应检验。最后判断到底是谁起主要影响。
交互作用显著而主效应不显著的情况一般比较少见,但是也是有的。这种情况就是说两个变量之间相互影响都不显著,但是两个变量交互作用显著,在这种情况下,不能单独讨论二者之间的简单影响作用,要深入讨论二者如何交互的。
扩展资料:
简单而言,与传统的回归分析不同,结构方程分析能同时处理多个因变量,并可以比较评价不同因果关系的理论模型。与传统的探索性因子分析不同,在结构方程模型中,我们可提出一个特定的因子结构,并检验它是否吻合数据。
通过结构方程多组分析,我们可了解不同组别 (如不同性别) 内各变量的关系是否保持不变,各因子的均值是否有显着差异。
国际上关于教育与心理统计的研究取得了快速的发展,结构方程模型可以说是其中发展较快,应用广泛的多元统计分析技术;在商业领域的品牌研究、顾客满意度研究等方向上也得到了广泛的应用。在我国,SEM研究方法还在管理学、经济学、医学及社会学研究等领域的应用也得到了快速的发展。
结构方程模型(SEM)是国际管理研究和其他社会科学研究中日益广泛采用的建模技术,每年的美国管理学会年会上都有专题教学和研讨。SEM越来越成为各类高层次学术刊物、高层次管理研究以及社会学和经济学等学科研究领域的必备方法。
参考资料来源:百度百科-spss
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