AMOS步步教程(超详细).docx

《AMOS步步教程(超详细).docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《AMOS步步教程(超详细).docx（27页珍藏版）》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -应用案例 1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型说明四个步骤；下面以一个争论实例作为说明，使用 Amos7 软件 2 进行运算， 阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型说明过程；一、模型构建的思路本案例在闻名的美国顾客中意度指数模型(ASCI) 的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构；依据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务中意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和说明；

2、二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI 模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象；它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度；它与顾客期望，感知价格和顾客中意有关，设计的模型见 表 7-1 ；模型中共包含七个因素(潜变量 )：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客中意、顾客埋怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合打算并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell ， 2000; 殷荣伍， 2000)；表 7-1设计的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超市形象质量

3、期望质量感知顾客埋怨感知价值顾客中意超市形象对质量期望有路径影响质量期望对质量感知有路径影响质量感知对感知价格有路径影响质量期望对感知价格有路径影响感知价格对顾客中意有路径影响顾客中意对顾客忠诚有路径影响超市形象对顾客中意有路径影响超市形象对顾客忠诚有路径影响顾客忠诚2.1 、顾客中意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情形、国外争论理论和其他行业实证结论，以及小范畴甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2 ；1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看；2本案例是在Amos7 中完成的；3见 spss 数据文件“处理后的数据.sav”；第 1 页，共 27 页

4、 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -表 7-2模型变量对应表潜变量内涵可测变量(一)超 市形象依据 MARTENSEN在固定电话、移动电话、超市等行业中的调查争论， 企业形象是影响总体中意水平的第 一要素， 这里将超市形象要素列为影响因素， 可以从以下几个方面进行观测；某超市总体形象的评判(a1)与其它超市相比的形象(a2)与其它超市相比的品牌知名度(a3)(二)质 量期望质量期望是指顾客在使用某超市产 品前对其的期望水平；顾客的质量期望会影响顾客价值， 而且质量期望仍会顾客感知造成影响. 仍有学者指出， 对于顾客

5、期望要素， 至少可以从整体感觉、 个性化服务、 牢靠性三个方面来观测； 结合上述因素， 可以从几个方面衡量对某超市的质量期望；购物前，对某超市整体服务的期望(a4)购物前，期望某超市商品的新奇程度达到的水平(a5)购物前，期望某超市营业时间支配合理程度(a6)购物前，期望某超市员工服务态度达到的水平(a7)购物前，期望某超市结账速度达到的水平( a8)(三)质 量感知质量感知和质量期望相对应，质量期望考虑的是在购买商品前的期望，质量感知是在购买商品后的实际感受； 可以从几个方面衡量；购物后，对某超市整体服务的中意程度(a9)购物后，认为某超市商品的新奇程度达到的水平(a10)购物后，认为超市营

6、业时间支配合理程度( a11)购物后，认为某超市员工服务态度达到的水平(a12)购物后，认为某超市结账速度达到的水平( a13)(四)感 知价值依据 ANDERSON和FOMELL(EUGENEW.ANDERSON &CLAESFOMELL，2000) 对美国顾客中意指数模型的进一步争论，认为对于顾客价值部分可以从性价比来 衡量；您认为某超市商品的价格如何(a14)与其他超市相比， 您认为某超市商品的价格如何(a15)(五)顾 客中意顾客中意一般可以从三个方面衡量， 一是可以从整体上来感觉；二是可以与消费前的期望进行比较，查找两者的差距； 三是可以与抱负状态下的感觉比较，查找两者的差距；因此，

7、可 以通过以下几个指标衡量；对某超市的总体中意程度(a16)和您消费前的期望比，您对某超市的中意程度(a17)和您心目中的超市比，您对某超市的中意程度(a18)(六)顾 客埋怨FORNE 和 WERNERFELT （1988 ）的争论成果， 认为顾客中意的增加会削减顾客的埋怨， 同时会增加顾客的忠诚， 当顾客不中意时， 他们往往会挑选埋怨； 对于埋怨的观测， 一般有您对某超市投诉的频率 （包括给超市写投诉信和直接向超市人员反映）(a19)您对某超市埋怨的频率（私下埋怨并未告知超市） (a20)第 2 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - -

8、- - - - - - - - - -两种方式，一种是比较正式的形式， 向超市提出正式埋怨，有换货， 退货等行为； 另一种是非正式的形式，顾客会宣扬， 形成群众对于该超市的口碑；您认为某超市对顾客投诉的处理效率和成效4( a21)(七)顾 客忠诚顾客忠诚主要可以从三个方面表达： 顾客举荐意向、 转换产品的意向、 重复购买的意向； 同时仍有学者指出顾客忠诚可以从顾客对涨价的容忍性、 重复购买性两方面衡量；综合上述因素，拟从以下几个方面衡量顾客忠诚；我会常常去某超市(a22)我会举荐同学和伴侣去某超市(a23)假如发觉某超市的产品或服务有问题后， 能以谅解的心态主动向超市反馈， 求得解决， 并且以

9、后仍会来超市购物 (a24)三、关于顾客中意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某高校校内的各类同学（包括全日制本科生、全日制硕士和博士争论生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的同学；调查采纳随机拦访的方式，并且为防止样本的同质性和重复填写，依据性别和被访者常常光顾的超市进行掌握；问卷内容包括7 个潜变量因子， 24 项可测指标， 7 个人口变量，量表采纳了Likert10 级量度，如对超市形象的测量：一、超市形象1 代表“特别差劲” ， 10 代表“特别好”1您对某超市总体形象的评判123456789102您认为与其它校内超市相比，某超市的形象如何123456789103您认为与其

10、它校内超市相比，某超市品牌知名度如何12345678910本次调查共发放问卷500 份，收回有效样本436 份；四、缺失值的处理采纳 表列删除法 ，即在一条记录中，只要存在一项缺失，就删除该记录；最终得到401 条数据，基于这部分数据做分析；五、数据的的信度和效度检验1数据的信度检验信度（ reliability ）指测量结果（数据）一样性或稳固性的程度；一样性主要反映的是测验内部题目之间的关系，考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质；稳固性是指用一种测量工具（譬犹如一份 问卷）对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的牢靠系数；假如问卷设计合理，重复测量的结 果间应当高度相关；由于

11、本案例并没有进行多次重复测量，所以主要采纳反映内部一样性的指标来测量数 据的信度；折半信度（ split-half reliability ）是将测量工具中的条目按奇偶数或前后分成两半，采 用 Spearman-brown公式估量相关系数，相关系数高提示内部一样性好；然而，折半信度系数是建立在两半问题条目分数的方差相等这一假设基础上的，但实际数据并不肯定满意这一假定，因此信度往往被低估；Cronbach 在 1951年提出了一种新的方法（Cronbachs Alpha 系数），这种方法将测量工具中任一条目结果同其他全部条目作比较，对量表内部一样性估量更为谨慎，因此克服了折半信度的缺点；本章采纳

12、SPSS16.0争论数据的内部4正向的，采纳Likert10 级量度从“特别低”到“特别高”第 3 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -一样性；在Analyze 菜单中挑选Scale 下的 ReliabilityAnalysis （如图 7-1），将数据中在左边方框中待分析 的 24 个题目一一选中， 然后点击，左边方框中待分析的24 个题目进入右边的items 方框中， 使用 Alpha模型（默认） ，得到图 7-2，然后点击ok 即可得到如表7-3 的结果，显示Cronbachs Alpha 系

13、 数 为 0.892 ，说明案例所使用数据具有较好的信度；图 7-1信度分析的挑选图 7-2信度分析变量及方法的挑选表7-3信度分析结果Reliability Statistics Cronbachs AlphaN of Items.89224另外，对问卷中每个潜变量的信度分别检验结果如表7-4 所示 5；从表 7-4 可以看到，除顾客埋怨量表5操作过程同前，不同的是在图7-14 中选入右边方框items 中是相应潜变量对应的题目；如对超市形象潜变量，只需要把a1、a2 和 a3 题目选入到右边方框items 中即可；第 4 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word

14、 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -Cronbacas Alpha 系数为 0.255，比较低以外， 其它重量表的Alpha 系数均在 0.7 以上，且总量表的CronbachsAlpha 系数达到了0.891，说明此量表的牢靠性较高；由信度检验的结果可知顾客埋怨的测量指标的信度远低于 0.7，因此在路径图中去掉顾客埋怨因子，即初始模型中包括表 7-4潜变量的信度检验潜变量可测变量个数6 个潜变量、21 个可测变量；Cronbachs Alpha超市形象30.858质量期望50.889质量感知50.862感知价格20.929顾客中意30.948顾客埋怨30.255顾

15、客忠诚30.7382数据的效度检验效度（ validity ）指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度，分为内容效度（content validity ）、效标效度（ criterion validity ）和结构效度（construct validity ）三个主要类型；内容效度也称表面效度或规律效度，是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性；对内容效度常采纳规律分析与统计分析相结合的方法进行评判；规律分析一般由争论者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求；准就效度又称效标效度、实证效度、统计效度、猜测效度或标准关联效度，是指用不同的几种测量方式或不同的指标对同一变量进行

16、测量，并将其中的一种方式作为准就（效标），用其他的方式或指标与这个准就作比较，假如其他方式或指标也有效，那么这个测量即具备效标效度；例如，X 是一个变量，我们使用 X1 、 X2 两种工具进行测量；假如使用X 1 作为准就，并且X1 和 X 2 高度相关，我们就说X 2 也是具有很高的效度；当然，使用这种方法的关键在于作为准就的测量方式或指标肯定要是有效的，否就越比越差；现实中，我们评判效标效度的方法是相关分析或差异显著性检验，但是在调查问卷的效度分析中，挑选一个合适的准就往往特别困难，也使这种方法的应用受到肯定限制；结构效度也称构想效度、建构效度或理论效度，是指测量工具反映概念和命题的内部结

17、构的程度，也就是说假如问卷调查结果能够测量其理论特点，使调查结果与理论预期一样，就认为数据是具有结构效度的；它一般是通过测量结果与理论假设相比较来检验的；确定结构效度的基本步骤是，第一从某一理论动身，提出关于特质的假设，然后设计和编制测量并进行施测，最终对测量的结果采纳相关分析或因子分析等方法进行分析，验证其与理论假设的相符程度；在实际操作的过程中，前面两种效度（内容效度和准就效度）往往要求专家定性争论或具有公认的效标测量，因而难以实现的，而结构效度便于可以采纳多种方法来实现：第一种方法是通过模型系数评判结构效度；假如模型假设的潜变量之间的关系以及潜变量与可测变量之间的关系合理，非标准化系数应

18、当具有显著的统计意义；特殊地，通过标准化系数6 可以比较不同指标间的效度；从表7-17 可以看出在99%的置信度下全部非标准化系数具有统计显著性，这说明修正模型的整体结构效度较好；其次种方法是通过相关系数评判结构效度；假如在理论模型中潜变量之间存在相关关系，可以通过潜变量的相关系数来评判结构效度：显著的相关系数说明理论模型假设成立，具有较好的结构效度；第三种方法是先构建理论模型，通过验证性因子分析的模型拟合情形来对量表的结构效度进行考评；因此数据的效度检验就转化为结构方程模型评判中的模型拟合指数评判；对于本案例，从表7-16 可知理论模型与数据拟合较好，结构效度较好；6关于标准化系数的说明见本

19、章第五节；第 5 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -六、结构方程模型建模构建如图 7.3 的初始模型；e101a10e9 1 a91e111a11e121a12e13 1a13e5 1 a5e4 1 a41e6 1 a6e7 1 a7e8 1 a8e1 1a1 1e2 1 a2e3 1 a3质量感知1质量期望1超市形象z1z2e14 e151a1411a151感知价格z31e171a171e16 e18a16 11a18顾客中意z41e231e221e24a23 a22 1a241顾客忠诚z5图

20、7-3初始模型结构图 7-4Amos Graphics 初始界面图第 6 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -7其次节Amos实现一、 Amos基本界面与工具打开 Amos Graphics ，初始界面如图7-4；其中第一部分是建模区域，默认是竖版格式；假如要建立的模型在横向上占用较大空间，只需挑选View 菜单中的 Interface Properties 选项下的 Landscape（如图 7.5），即可将建模区域调整为横板格式；图 7-2 中的其次部分是工具栏，用于模型的设定、运算与修正；相关

21、工具的具体功能参见书后附录二；图 7-5建模区域的版式调整二、 Amos模型设定操作图 7-6建立潜变量7 这部分的操作说明也可参看书上第七章其次节:Amos 实现；第 7 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -1模型的绘制在使用 Amos 进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以防止不必要的返工；相关软件操作如下：第一步，使用建模区域绘制模型中的七个潜变量（如图7-6 ）；为了保持图形的美观，可以使用先绘制一个潜变量，再使用复制工具绘制

22、其他潜变量，以保证潜变量大小一样；在潜变量上点击右键挑选Object Properties，为潜变量命名（如图7-7 ）；绘制好的潜变量图形如图7-8；其次步设置潜变量之间的关系；使用来设置变量间的因果关系，使用来设置变量间的相关关系；绘制好的潜变量关系图如图7-9 ；图 7-7潜变量命名图 7-8命名后的潜变量第 8 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -图 7-9设定潜变量关系第三步为潜变量设置可测变量及相应的残差变量，可以使用绘制，也可以使用和自行绘制（绘制结果如图7-10）；在可测变量上点击右

23、键挑选Object Properties，为可测变量命名；其中VariableName 一项对应的是数据中的变量名（如图7-11），在残差变量上右键挑选Object Properties 为残差变量命名；最终绘制完成模型结果如图7-12；图 7-10设定可测变量及残差变量第 9 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -图 7-11可测变量指定与命名图 7-12初始模型设置完成2数据文件的配置Amos 可以处理多种数据格式，如文本文档（*.txt ），表格文档（ *.xls 、*.wk1 ），数据库文档（

24、*.dbf 、*.mdb ）， SPSS 文档（ *.sav）等；为了配置数据文件，挑选File 菜单中的 Data Files（如图 7-13），显现如图7-14 左边的对话框，然后点击 File name 按钮， 显现如图7-14 右边的对话框， 找到需要读入的数据文件“处理后的数据.sav”, 双击文件名或点击下面的“打开”按钮，最终点击图7-14 左边的对话框中“ok”按钮，这样就读入数据了；图 7-13数据配置第 10 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -图 7-14数据读入第三节模型拟合

25、一、参数估量方法挑选模型运算是使用软件进行模型参数估量的过程；Amos供应了多种模型运算方法供挑选8；可以通过点击View 菜单在 Analysis Properties （或点击工具栏的）中的 Estimation 项挑选相应的估量方法；本案例使用最大似然估量（Maximum Likelihood ）进行模型运算，相关设置如图7-15；图 7-15参数估量挑选二、标准化系数假如不做挑选，输出结果默认的路径系数（或载荷系数）没有经过标准化，称作非标准化系数；非标准化系数中存在依靠于有关变量的尺度单位，所以在比较路径系数（或载荷系数）时无法直接使用，因此需要进行标准化；在Analysis Pro

26、perties 中的 Output 项中挑选 Standardized Estimates 项（如图 7-26），即可输出测量模型的因子载荷标准化系数如表7-5 最终一列；8具体方法列表参见书后附录一；第 11 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -图 7.16标准化系数运算9标准化系数是将各变量原始分数转换为Z 分数 后得到的估量结果，用以度量变量间的相对变化水平； 因此不同变量间的标准化路径系数（或标准化载荷系数）可以直接比较；从表7-17 最终一列中可以看出：受“质量期望”潜变量影响的是“质量感

27、知”潜变量和“感知价格”潜变量；标准化路径系数分别为0.434和 0.244 ，这说明“质量期望”潜变量对“质量感知”潜变量的影响程度大于其对“感知价格”潜变量的影响程度；三、参数估量结果的展现图 7-17模型运算完成图Z9Z 分数转换公式为：iX iX ；s第 12 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -使用 Analyze 菜单下的 Calculate Estimates 进行模型运算（或使用工具栏中的），输出结果如图7-17；其中红框部分是模型运算基本结果信息，使用者也可以通过点击View th

28、e output path diagram （）查看参数估量结果图（图7-18）；图 7-18参数估量结果图Amos 仍供应了表格形式的模型运算具体结果信息，通过点击工具栏中的来查看；具体信息包括分析基本情形（ Analysis Summary ）、变量基本情形（Variable Summary）、模型信息（ Notes for Model ）、估量结果（ Estimates）、修正指数（ Modification Indices ）和模型拟合（ Model Fit ）六部分；在分析过程中，一般通过前三部分10明白模型， 在模型评判时使用估量结果和模型拟合部分，在模型修正时使用修正指数部分；四

29、、模型评判1路径系数 / 载荷系数的显著性参数估量结果如表7-5 到表 7-6，模型评判第一要考察模型结果中估量出的参数是否具有统计意义，需要对路径系数或载荷系数11 进行统计显著性检验，这类似于回来分析中的参数显著性检验，原假设为系数等于； Amos 供应了一种简洁便利的方法，叫做CR（ CriticalRatio ）；CR 值是一个 Z 统计量，使用参数估量 值与其标准差之比构成（如表7-5 中第四列）；Amos 同时给出了CR 的统计检验相伴概率p（ 如 表 7-5 中第五列），使用者可以依据p 值进行路径系数 / 载荷系数的统计显著性检验；譬如对于表7.5 中“超市形象”潜变量对“质量

30、期望”潜变量的路径系数（第一行）为0.301 ，其 CR 值为 6.68 ，相应的 p 值小于 0.01 ，就可以认为这个路径系数在95%的置信度下与0 存在显著性差异；10分析基本情形（ Analysis Summary ）、变量基本情形（Variable Summary）、模型信息（ Notes for Model ）三部分的具体介绍如书后附录三；11潜变量与潜变量间的回来系数称为路径系数；潜变量与可测变量间的回来系数称为载荷系数；第 13 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -表 7-5系数估量

31、结果未标准化路径系数估量S.E.C.R.PLabel标准化路径系数估量质量期望-超市形象0.3010.0456.68*par_160.358质量感知-质量期望0.4340.0577.633*par_170.434感知价格-质量期望0.3290.0893.722*par_180.244感知价格-质量感知-0.1210.082-1.4670.142par_19-0.089感知价格-超市形象-0.0050.065-0.070.944par_20-0.004顾客中意-超市形象0.9120.04321.389*par_210.878顾客中意-感知价格-0.0290.028-1.0360.3par_23-

32、0.032顾客忠诚-超市形象0.1670.1011.6530.098par_220.183顾客忠诚-顾客中意0.50.14.988*par_240.569a112-超市形象10.927a2-超市形象1.0080.03627.991*par_10.899a3-超市形象0.7010.04814.667*par_20.629a5-质量期望10.79a4-质量期望0.790.06112.852*par_30.626a6-质量期望0.8910.05316.906*par_40.786a7-质量期望1.1590.05919.628*par_50.891a8-质量期望1.0240.05817.713*par

33、_60.816a10-质量感知10.768a9-质量感知1.160.06517.911*par_70.882a11-质量感知0.7580.06811.075*par_80.563a12-质量感知1.1010.06915.973*par_90.784a13-质量感知0.9830.06714.777*par_100.732a18-顾客中意10.886a17-顾客中意1.0390.03430.171*par_110.939a15-感知价格10.963a14-感知价格0.9720.1277.67*par_120.904a16-顾客中意1.0090.03331.024*par_130.95a24-顾客忠

34、诚10.682a23-顾客忠诚1.2080.09213.079*par_140.846注: “* ”表示 0.01 水平上显著，括号中是相应的 C.R 值，即 t 值；表 7-6方差估量方差估量S.E.C.R.PLabel超市形象3.5740.29911.958*par_25z22.2080.2439.08*par_26z12.060.2418.54*par_27z34.4050.6686.596*par_28z40.8940.1078.352*par_29z51.3730.2146.404*par_30e10.5840.0797.363*par_3112凡是 a+数字的变量都是代表问卷中相应

35、测量指标的，其中数字代表的问卷第一部分中问题的序号；第 14 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -e20.8610.0939.288*par_32e32.6750.19913.467*par_33e51.5260.1311.733*par_34e42.4590.18613.232*par_35e61.2450.10511.799*par_36e70.8870.1038.583*par_37e81.3350.11911.228*par_38e101.7590.15211.565*par_39e90.9

36、760.1227.976*par_40e113.1380.23513.343*par_41e121.9260.17111.272*par_42e132.1280.17612.11*par_43e181.0560.08911.832*par_44e160.420.0528.007*par_45e170.5540.0619.103*par_46e150.3640.5910.6160.538par_47e243.4130.29511.55*par_48e223.3810.28112.051*par_49e231.730.2526.874*par_50e140.9810.5621.7450.081pa

37、r_51注: “* ”表示 0.01 水平上显著，括号中是相应的 C.R 值，即 t 值；五、模型拟合评判在结构方程模型中，试图通过统计运算方法（如最大似然法等）求出那些使样本方差协方差矩阵S 与理论方差协方差矩阵的差异最小的模型参数；换一个角度，假如理论模型结构对于收集到的数据是合理的，那么样本方差协方差矩阵S 与理论方差协方差矩阵差别不大，即残差矩阵（S ）各个元素接近于 0，就可以认为模型拟合了数据；模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标；不同类别的模型拟合指数可以从模型复杂性、样本大小、相对性与肯定性等方面对理论模型进行度量；Amos 供应了多种模型拟合指数（如表表 7-7拟合指数指数名称评判标准