amos主要是通过画图的方式做模型,相对来说容易上手,lisrel可以画图也可以通过写语句完成模型。
相对而言lisrel的功能更强一些,不过对于一般的模型来说,用哪个都绰绰有余。而且lisrel更新速度太慢了,以后的发展可能不如amos以及其他结构方程软件(如mplus,非常推荐使用mplus,相对易学,功能很强,且更新快)
扩展资料:
Amos软件和结构方程模型(SEM)结构方程模型(SEM)是一种多元分析技术,它包含标准的方法,并在标准方法的基础上进行了扩展。这些方法包括回归技术、因子分析、方差分析和相关分析。Amos21.0让SEM变得容易。它拥有的直观的拖放式绘图工具,让您快速地以演示级路径图定制模型而无需编程。
参考资料来源:百度百科-Amos
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
结构方程模型(Structural Equation Mode血g, SEM) 可用于多种实用的场景,如多因变量分析、潜变量分析、中介变量分析等。它可以看作路径分析( Path Analysis)和验证性因子分析(Confrrmatory Factor Analysis) 的组合。(1)潜变量和显变量
在传统的广义线性模型中,各自变量或因变量都是通过“直接”测量或调查而获得的,但有些变量却是难以直接测得的,如学习能力、幸福指数、抑郁状态等。这种无法直接测得的变量称为潜变量(Latent Variables), 与此对应,可以直接测得的变量称为显变量(Observed Variables)。
(2)潜变量虽然无法直接获得,但却是存在的,而且在背后支配着显变量。例如,一名学生的考试成绩是可以直接观测的显变量,它可能是由学习能力这一潜变量决定的;再如,一个人的抑郁状态是潜变量,可能决定着他的“能否很快入睡""感到沮丧”等可直接回答的问题。
(1)潜变量与显变量之间是有一定关系的,如"焦虑”这一潜变量是如何支配“我睡不着觉”和"我心里觉得烦乱”这两个显变量的?
(2)在验证性因子分析中,通过以下模型将潜变量和显变量联系起来:
其中, X1,X2, …是显变量, F1,F2,··,Fm 是潜变量。各潜变量通过系数a11 、a21 等支配显变
量X1 、X2 等,而ε等则是无法解释的误差。
(3)如潜变量“焦虑"与显变量“我睡不着觉”和"我心里觉得烦乱”之间的关系可以表达为
(1)上述公式与线性模型的公式很相似。其实a1、a2等作为系数,其含义也与线性模型中差不多,如a1表示焦虑每增加1个单位,“我睡不着觉”的预期改变量; a2表示焦虑每增加1个单位,“我心里觉得烦乱"的预期改变量。
(2)不过与线性模型不同的是,在验证性因子分析中,该系数不叫回归系数,而被称为因子载荷(Factor Loading), 它反映了潜变量与显变量之间的关系。因子载荷越大,表明潜变量与显变量的关系越密切。
(3)在验证性因子分析中, 一个很关键的问题是确定潜变量,这一点是由专业知识来决定的。
例如:
路径分析可以探索(显)变量之间的直接和间接关系,验证性因子分析可以分析潜变量与显变量之间的(直接)关系,结构方程模型则将二者结合,可以同时分析带有潜变量的直接和间接关系。
下表是调查了100人的5个变量的协方差结构,目的是了解家庭状况对学生抑郁是否会有影响。
(1)假定家庭状况(潜变摄)用父母学历评分和家庭氛围评分(显变量)来体现,学生抑郁(潜变量)用学生情绪评分、学生认知评分和学生动机评分(显变量)来体现。并且假定路径为:家庭状况会影响学生的抑郁状态。
(2)最终我们得到的结构方程模型如下图所示。图中, f1表示潜变量家庭状况,f2表示潜变量学生抑郁。
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