张伟豪AMOS培训视频10笔记.docx
- 文档编号:23825804
- 上传时间:2023-05-21
- 格式:DOCX
- 页数:12
- 大小:4.92MB
张伟豪AMOS培训视频10笔记.docx
《张伟豪AMOS培训视频10笔记.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《张伟豪AMOS培训视频10笔记.docx(12页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
张伟豪AMOS培训视频10笔记
交叉效度评估的方法
把上图中所有数据平均分成两群
打开转换——计算变量
在变量名称框输入random,在函数值栏选择全部,在下面函数和特殊变量选入RVBemoulli
双击选入,在()里填入0.5,意思是将所有数据平均分成两群,每群各占50%
最后一列就会出现random列
然后打开一个模型,添加一个分组group,将两个分组分别命名,代表刚才的随机两个组
分别命名为validation确定和calibration校正项
然后点击上边红框中这个按键
就会自动在左边红框区域新建5个模型,不用再手动添加
5个模型分别代表
第一个:
测量结构全等
第二个:
结构路径全等
第三个:
结构残差全等
第四个:
结构方差及协方差全等
第五个:
测量残差全等
然后选入数据,运行
然后打开output,查看最后的modelcomparison,主要看每一个的的第一行,P值应该大于0.05(因为我们希望所分开的两个模型差异不显著,所以模型才有交叉效度),如果p值稍微小于0.05,如第一行的为0.038,那就看TLI的值,这个值小于0.05则模型没有显著性差异。
因为p值是统计上的显著性,TLI是实物上的显著性,P值不显著代表可能有很小部分模型不重合,但是只要后边的TLI是0,就没有关系。
这种方式在理论模型的验证中必须用(也就是自己将两个以前学者的模型融合到一起,来看看这种模型的拟合度,也就是这种论文就是证明下新模型可用),其原理就是两个模型凑到一起你怎么知道还是可用的呢?
就需要统计数据来验证,理论上需要你再收集另一组同质数据来验证,但是这样太有难度,所以大多数人会用这种方法将自己的数据一分为二,来进行验证,但是也会经常不能通过,因为数据有问题就通不过。
所以一般需要300个以上的样本才能做,如果样本不足200个,就需要再收集另一组同质样本。
二因子成长模型的计算方式和流程(时间序列分析)
上图中是一个二因子成长模型,红框中的两个是两个变量,ICEPT是截距,SLOPE是斜率。
上面的y1/y2/y3/y4是一个题目不是四个,代表四个时间。
我们来分析下上图,学童在增加营养午餐后体重是否有显著增长,里面截距ICEPT是初始体重,斜率SLOPE是每两年(间隔是两年)增长的体重。
将数据中的四个数据放入模型
上图红框中的斜率的线所赋的值如果是线性则为1234,如果是U型的,那就是0,1,4,9,16.。
。
。
。
。
。
依据不同的类型编不同的数字
运行后看output,estimates里,第一个红框中,截距的估计值是21.989,代表学童一开始的初始平均体重是21.989公斤,斜率的估计值是1.362,代表每两年(两年测量一次)平均体重增长1.362公斤。
第二个红框中,协方差p值不显著,说明截距和斜率不相关,意思是并不是一开始就胖的学童长得就快,一开始瘦的学童长得就慢。
第三个红框中,方差,截距P值显著,说明一开始学童之间的体重差距够大,就是有显著差距,斜率P值不显著,就是说整个过程中大家长得速率都差不多,并没有谁长得比较快,谁长得比较慢。
如果还要比较男生和女生是否有差异,那就在下边加上性别,并且在截距和斜率的残差间画相关,因为截距和斜率变成了内生变量,因此要在残差上画相关。
运行后,红框中的截距-1.29,代表女生一开始就比男生重1.29,因为设的男生是1,女生是0,1-0是负数,因此是女生比男生中,如果是正数,那就是男生比女生重。
旁边斜率的值是-0.69,代表女生长的比男生快,因为男生是1,女生是0,1-0是负的,代表女生比男生快。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 张伟豪 AMOS 培训 视频 10 笔记