1、用SPSS可以进行SEM(结构方程模型)建模吗?
用AMOS才可以做结构方程模型
spss做不了SEM
2、请教:用stata如何做联立方程组(SEM)回归
这个内容太多了,这里说不完的
3、SEM结构方程模型是什么?
sem 结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟,可惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域,有时需处理多个原因、多个结果的关系,或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量),这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来,结构方程模型迅速发展,弥补了传统统计方法的不足,成为多元数据分析的重要工具。 结构方程模型分析:结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量,也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。
4、用stata做SEM结构方程,如何看拟合优度系数如GFI,AGFI等系数?
最好是大于0.9,甚至于大于0.95,这些拟合指标的临界值都是通过大量的数据模拟得到的,也就是说如果达不到这些指标,模型很可能就是误设模型,不过我也有看到一篇数据模拟的论文里提到当样本量小于500的时候,srmr是最合适的指标,如果小于0.05,可以肯定模型正确,若大于0.08,可以肯定是误设的(适用于数据正态时,偏态时大于0.11认为模型误设),而其他的拟合指标表现不稳定,那这个时候主要参考srmr就可以,其他的指标过得去就行,如果样本量大于1000,NNFI,CFI,IFI这些指标比较合适,0.95以上可以认为模型正确,0.85以下可以断定模型错误(适用于数据偏态时,正态时0.95以下即认为误设)
你自己根据自己的的数据情况看吧,对于你提到的指标,我相信90%的文献都说是0.9以上为标准的,这个经验值还是很可信的,如果你不是正在写论文,那完全可以接受这个结果,如果你一定想要结果好,那就要么好好处理处理数据,重新做一下结构方程的分析,要么就找到相关的文献支持,以表明你用0.9以下的指标数值是合理的
如果是论文答辩或者发论文,只是0.8过一些那很可能要被答辩老师或者审稿人质疑的,接近0.9应该还勉强可以
5、spss和amos区别
1、工作分工不同。
spss做前期数据描述和除结构线性模型外的多数统计工作,amos专做结构线性模型相关的统计。
2、使用对象不同。
对量表的区分效度(discrimination validity)检验时,发现有人用SPSS,主要是检验平均提取方差(Average variance extracted,AVE)与该因子与任何其他因子的共同方差(highest shared variance)的值。
而有人则用AMOS,检验修正指数(modification index,MI)的显著性,通过x2/df,NNFI,GFI,AGFI,CFI,RMSEA等拟合优度检验。
3、用途不同。
SPSS是探索性统计分析软件,AMOS是验证性统计分析软件。做探索性因素分析时用SPSS,探索性因素分析完成后,为了验证所得到的因子结构是否合理,就需要进行验证性因素分析。
现在的论文如果涉及因子分析的话,大多要求进行验证性因素分析,以及路径分析等等。这时候,AMOS就派上用场了,AMOS可以进行验证性因素分析、路径分析、群组分析等。
(5)sem方程扩展资料
SPSS操作功能:
1、参数检验:单样本、两独立样本、配对样本。
2、方差分析:单因素、多因素、协方差分析。
3、非参数检验:X2、二项式分布、K—S检验。
4、相关分析和线性回归分析。
5、聚类分析。
6、因子分析。
7、信度分析。以上的内容是经常用到的,尤其是相关分析和线性回归分析。
6、关于SEM结构方程数据的求助
首先要保证样本量,一般来说至少200,主要是为了得到稳定的参数估计结果,不够两百的话基本上你跟审稿人或者答辩老师也没法交代。 第二是所用数据协的方差-协方差矩阵要满足正定的条件,这个如果你不满足,使用软件时也往往会报错的,得不到参数...
7、学习sem结构方程模型 需要统计学或者数学基础吗
如果目标仅仅是掌握操作自己做一点应用研究,那么不需要多少的数学基础。
但若想要掌握好原理,需要比较强的专业基础的,起码统计学基础和线性代数是要比较熟悉的。
8、SEM方程中可以没有潜变量么
文章的意思是,爱因斯坦的方程限制了速度。如果爱因斯坦没有出生,是不是就没有这个限制了?是这个逻辑吗?
9、硕士毕业论文涉及sem结构方程模型,有了解amos的大神吗?
结构方程模型可以用SPSSAU。操作非常简单很容易上手,输出标准格式结果和结构图,针对每一步分析还会提供智能分析建议。