SPSS与AMOS的结合使用_详解ppt课件

.,SPSS的AMOS系統,一、操作步驟二、結果輸出三、結果製表與解釋,.,SPSS的AMOS系統,目前可以執行結構方程模型最有名的軟體，主要有LISREL模型，與SPSS的外掛軟體AMOS，SAS系統內也包含SEM的功能。AMOS則提供相當友善的圖形介面，以圖形來直接建立結構方程模型，它可以讀取SPSS的資料檔，兩者可以相整合。可以直接上網下載使用此試用的AMOS學生版，請上,.,表14-2變數定義關係表,.,AMOS操作步驟,（一）開啟資料檔（DataFiles）（二）繪製結構方程模型（三）輸入變數名稱（四）建立因果關係圖（五）設定輸出結果與執行計算（六）顯示SEM運算結果,.,圖14-4AmosGraphics主視窗,.,（一）開啟資料檔（DataFiles）,圖14-5DataFiles對話框,.,（二）繪製結構方程模型,在AMOS路徑圖中，潛在變數以橢圓形框表示，而觀察變數則是以長形方框表示之。故在路徑分析中，因為沒有潛在變數，故千萬不要出現橢圓形框；透過工具視窗中的圖示按鍵，可輕易的在模型繪製區中建立CFA模型。,圖14-6SEM模型的繪製,.,圖14-7SEM模型的旋轉,按鍵後，可令其所屬的觀測變數及誤差變數順時鐘旋轉至使用者理想的位置，若覺得模型中有些圖框或路徑不符所需，則可用來加以消除，類似橡皮擦的功能加以消除。至於影印機當然就代表可複製各種圖樣。調整圖形可利用圖示按鍵，配合（卡車）圖示按鍵，可作變數整組的移動；按鍵可調整變數圖框的大小。,.,圖14-8SEM模型調整後的結果,.,（三）輸入變數名稱,點擊圖示按鍵可得VariablesinDataset（資料組內變數）視窗，此時該視窗中，將顯示出資料檔裡的變數名稱及其標籤。,圖14-9VariablesinDataset視窗,.,圖14-10潛在變數命名與ObjectProperties對話框,潛在變數由於是抽象構念，無法表示在VariablesinDataset視窗中，故潛在變數的命名必須點擊圖示按鍵，再點擊欲命名的潛在變數圖框。,.,（四）建立因果關係圖,內生變數須設定一誤差項，點選圖示後，完成誤差項的設定。由潛在變數指向觀測變數的單向箭頭中，系統會將最初指標的路徑係數固定為1，目的是以其作為衡量的基準。,.,（五）設定輸出結果與執行計算,可透過圖示按鍵，設定所需的輸出結果或估計值，點選該按鍵後會出現AnalysisProperties（分析屬性）對話框，選擇Output表單可勾選需要的輸出結果。路徑圖繪製完成並設定輸出結果後可執行模型運算，點擊圖示按鍵即開始執行估計值運算。可將路徑圖複製到剪貼簿上。在按下估計值計算時，有時會出現nvariableisunnamed，此時只要將未加上變數名稱的變數框加上變數名稱即可，但有時全部的變數名稱皆已設定變數名稱，但仍出現此訊息，此時，您可以按一下鍵以縮小路徑圖，可能就會發現在隱藏的地方出現未命名的變數框，將之加以刪除後再執行估計值計算。,.,圖14-12完整的結構方程模型繪製完成圖,.,圖14-13AnalysisProperties對話框,.,（六）顯示SEM運算結果,圖14-14模型分析資訊視窗,.,圖14-15估計值顯示視窗,.,圖14-16模型路徑圖與未標準化估計值,.,圖14-17模型路徑圖與標準化估計值,此AMOS輸出可將它貼在Word上，此圖稍作修改即可變成告的一部份。可先將所有觀測變數的衡量誤差加以刪除，留下衡量模型與因果模型的係數即可。此外，可將SAFE、CON、WILL等潛藏變數，直接在英文字上貼上中文，這可完成中文化工作。,.,圖14-18AmosOutput視窗,.,圖14-19參數摘要表,.,圖14-20模型紀錄視窗,.,圖14-21未標準化的迴歸係數估計值,.,圖14-22標準化的迴歸係數估計值,.,圖14-23模型配合度指標摘要,.,表14-3行動加值服務的衡量模型分析表,.,表14-4行動加值服務的結構模型分析表,除了圖14-17與表14-3與表14-4外，所有AMOS還需報告卡方值與其它配合度的指標，在本例中，卡方值為37.668，df為17，P為.003，亦即模型不成立，此外，GFI為.885，AGFI為.757，皆代表觀察資料與理論模型並不配合。從表14-3的CFA模型中，只有使用意願的模型較佳。從表14-4的結構模型分析表中，可知兩個迴歸係數皆未達顯著水準，故而造成整個SEM模型並不配合的現象。在SEM模型中，模型不成立的情形相當普遍，除非研究主題是相當成熟的主題。,.,第四節路徑分析與結構方程模型範例,一、學生期末成績的路徑分析二、3G系統採用意願的路徑分析三、CRM系統採用意願的路徑分析四、其它範例五、孤立感的結構方程模型,.,圖14-24影響期末成績的飽和模型路徑圖(標準化估計),一、學生期末成績的路徑分析,.,表14-5學生期末成績的飽和模型路徑係數分析表,.,圖14-25影響期末成績的修正模型路徑圖(標準化估計),.,表14-6學生期末成績的修正模型路徑係數分析表,.,表14-7學生期末成績的飽和模型的效果分析表,飽和模型間接效果分析：上機時間期初成績-.816*.-.920.752電腦能力期末成績-.920*1.177-1.083上機時間期末成績（-.816*.730-.030*1.177）（-.816*-.920*1.177）.254,.,表14-8學生期末成績的修正模型的效果分析表,修正模型間接效果分析：上機時間期初成績-.816*.-.896.732電腦能力期末成績-.896*.686-.615上機時間期末成績-.816*-.896*.686.502,.,二、3G系統採用意願的路徑分析,圖14-26影響3G通訊系統採用意願的原始模型路徑圖(標準化估計),.,圖14-27影響3G通訊系統採用意願的修正模型路徑圖(標準化估計),.,表14-93G通訊系統採用意願的飽和模型路徑係數分析表,.,表14-103G通訊系統採用意願的飽和模型的效果分析表,.,圖14-28CRM績效的SEM研究架構,公司規模雖然不能直接影響CRM績效，但透過CRM實施程度，公司規模還是可以間接影響CRM績效。,三、CRM系統採用意願的路徑分析,.,表14-9CRM實施績效的結構模型分析表,.,表14-10CRM實施績效的結構模型分析表,.,圖14-29工作績效的迴歸分析圖,四、其它範例工作績效的路徑分析模型,.,四、其它範例工作績效的結構方程模型,圖14-30具有潛在變數的工作績效迴歸分析圖(1/2),.,圖14-30具有潛在變數的工作績效迴歸分析圖(2/2),迴歸係數輸出可知四個潛在變數的衡量模型皆成立。外生變數知識與價值觀對內生變數工作績效有顯著影響，但滿意度對績效則無顯著影響。,.,圖14-31學術表現與吸引力相互影響的非遞迴路徑模型(1/2),四、其它範例工作績效的結構方程模型,.,圖14-31學術表現與吸引力相互影響的非遞迴路徑模型(2/2),GPA愈高則學術表現愈佳、學術表現愈佳則表現愈有自信故愈有吸引力、評等愈高也愈有吸引力。至於，身高與體重對吸引力則沒有顯著影響。,.,圖14-32孤立感的結構方程模型圖,五、孤立感的結構方程模型,.,圖14-33修正指標的參考輸出,將eps1eps3加到模型中，至少可降低卡方值40.911，而形成模型B。,.,圖14-34未標準