AMOS结构方程模型分析教程：从构建到解释

"AMOS步步教程(超详细).doc 是一份详细介绍了如何使用AMOS软件进行结构方程模型分析的教程。文档通过一个具体的超市顾客满意度研究案例，展示了模型构建、运算、修正和解释的全过程。" AMOS，全称Analysis of Moment Structures，是一款强大的图形用户界面（GUI）软件，用于估计结构方程模型（SEM）。SEM是一种统计方法，能够同时处理多个变量之间的复杂关系，包括因果关系和中介效应。在AMOS中，模型的构建通常包括潜变量和可测变量的设定。 1. **模型构建**: 在这个例子中，基于美国顾客满意度指数模型(ACSI)，模型被扩展以考虑超市形象的影响。模型包含了七个潜变量：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨和顾客忠诚。潜变量是不可直接观测的，而可测变量是可以观测的数据，如问卷调查的答案。 2. **潜变量与可测变量的设定**: - 超市形象由超市总体形象、与其他超市比较的形象和品牌知名度等可测变量构成。 - 质量期望、质量感知、感知价值分别通过相关的问题来度量。 - 结果变量包括顾客满意、顾客抱怨和顾客忠诚，它们受到前提变量的影响。 3. **路径设定**: 模型中定义了路径关系，例如超市形象影响质量期望，质量期望影响质量感知，进一步影响感知价格，最终影响顾客满意和忠诚。此外，超市形象也直接影响顾客满意和忠诚。 4. **模型运算**: 使用AMOS软件，可以通过输入实际的调查数据来运行模型，进行参数估计和假设检验。对于缺失值的处理，可能需要使用适当的插补方法，如多重插补，以确保数据的完整性。 5. **模型修正与解释**: 在运算后，AMOS会提供拟合指标，如χ²统计量、RMSEA（根均方误差近似）、CFI（比较拟合指数）和TLI（调整拟合指数），根据这些指标判断模型是否良好拟合。如果模型不拟合，需要通过删除、添加或调整路径来修正模型。最后，模型的解释是通过理解各路径系数的意义，揭示变量间的关系。 6. **具体范畴**: 表7-2列出了模型中各个潜变量的可测变量的具体内涵，比如超市形象的评价包括超市总体形象、与其他超市相比的形象和品牌知名度等具体问题。 AMOS教程通过实际案例详细阐述了如何使用该软件进行结构方程建模，从理论到实践，对于理解和掌握SEM方法非常有帮助。学习者可以按照这个步骤，根据自己的研究问题构建和分析模型。