AMOS的使用手册(12)

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Itellin@163.com 与每个路径相关联的值是标准化的回归系数。这些值表示X改变一个标准差时Y 的改变量。(对应的非标准化系数表示X 改变一个单位时Y的改变量 )。

在变量上部，AMOS也输出表示因变量或中间变量的R2 。例如，Anomia67的是0.62。虽然在预设显示中AMOS非常有序地将系数布置好，但移动特殊的参数估计以便出现较少的堆积和更容易解释有时也是必须的。在输出图中要移动参数，使用Move Parameter工具。

在不需要的变量上选择工具和移动鼠标直到变量出现红色。然后在希望的地方点击并拖动鼠标以便参数显示的更适当。在现在的路径图中一个较好的选择是潜变量Alienation 1967的R2 为0 .39 。通常，它被SES到Alienation 1967的路径覆盖。通过路径对象的右边稍微拖动参数估计对象， 能看见0.39 没有被阻挡。

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Itellin@163.com AMOS的一个优良特征是它的高质量的绘图输出。复制它到剪贴板上，能得到这个输出。然后把它插入到字处理器中，例如微软Word 或PowerPoint。

模型有几个感兴趣的特征值得注意。首先包含潜在（非观测）变量和显在（观测）变量。其次，包括用单项箭头表示潜在变量间的因果关系，和相关系数或几个残差间双向关系。双向箭头分别表示连接e3 ， e5和 e4 ， e6。如上讨论，因为两个无价值感和无力感测量是一样的，是相同的研究参与者不同时间的测量。残差间相关系数说明附加的共享方差。

独立参数的显著性检验

AMOS输出也显示非标准和标准回归系数。非标准系数和相关检验统计量出现在下面。非标准回归系数表示自变量改变一个单位因变量或中间变量的改变量。例如，图中数据显示在SES中每增加1个单位， 1967年的疏离感下降-0.726。

这张表显示非标准估计，标准误 (简写为 S.E.), 和估计除以标准误 (临界比率，简写为 C.R. )。与检验是零的原假设关联的概值显示在P列。模型中的所有回归系数在0.01水平下与零有显著性差别。

标准估计允许评估结果变量对预测变量的相对贡献。拟合模型的标准估计显示如下。

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在这个例子中标准和非标准系数没有太大的差别，可能是因为单位是由调查测量项而来。相反，录入到相同模型不同测量尺度的变量输出的标准和非标准回归系数有明显的差别。

第六部分: 摘要:结论的实质性解释

一旦获得拟合良好的模型，与理论一致并提供统计意义显著的参数估计，必须按照研究问题对它进行解释，然后将结果摘录出来发布。

模型显著的特征包括1967和1971年的SES和疏远感的负相关系数，通过统计意义显著的非标准回归系数进行说明。标准系数揭示1967和1971年SES和疏远感有较强的相关。如所期待的一样，1967和1971的疏远感的相关性也很强。模型的测量部分也是相当好——最小R2 是0.46 (SEI)，对行为科学研究，这是一个合理值，其它R2 比较高，表示模型在测量项中占较大的方差比例。

值得注意的是即使这个模型拟合数据良好，提供理论一致性也是重要的，可能有其他相等的模型同样好地拟合数据。也许也有拟合数据比这个模型还好的非等价的替代模型。只要可能研究者应该严格检验和排除替代模型。

Hoyle ，Panter (in Hoyle, 1995) 和Hatcher (1994)提供怎样向杂志和教科书编写SEM结果的精彩讨论。 Hoyle 和 Panter 提供SEM的编写指导，而Hatcher给出提交给出版的学术性杂志的手稿的SEM分析结果的模拟范文。教科书的全部引用文档显示在后面的参考部分，通过UT图书馆系统可以获得。

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Itellin@163.com 在本课程中学到

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SEM是什么？在哪里找到SEM 资源。 SEM术语。

SEM的数学基础和它的假设。 怎么使用AMOS绘制模型。

怎么运行AMOS模型，评估几个AG和文本输出的关键成份，包括整体模型拟合和检验独立路径系数的统计量。 ?

怎么修正和重新定义一个非拟合模型。

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