AMOS解析：惠顿研究中潜变量模型的输出详解

AMOS输出解读与分析文档主要关注在社会心理学领域中，特别是通过对惠顿研究的实例来深入理解AMOS软件在结构方程模型（SEM）中的应用，特别是处理潜在变量和自相关回归的能力。惠顿的研究涉及到三个潜变量，分别是社会疏离感、无力感和无价值感，这些潜变量通过观察变量如无力感量表和无价值感量表的得分来度量。另一个潜变量SES（社会经济地位）则由教育年限和邓肯的社会经济指数决定。 文档首先介绍了AMOS软件的操作步骤： 1. 数据导入：用户需通过File/Open功能加载惠顿提供的数据文件，图形模式在此过程中扮演关键角色，允许用户通过添加形状（如椭圆、方框和箭头）构建模型。 2. 模型识别：由于初始模型中潜变量的方差和关联系数依赖于其测量单位，必须明确指定潜变量的测量尺度。这涉及到为潜变量设置回归系数或方差，以及处理误差项。设置误差项的路径为1，同时为一个从潜变量到观测变量的路径设为1，作为测量尺度的体现，以便模型能够获得唯一解。这个过程确保模型的识别性。 3. 模型解释：完成模型设定后，点击工具栏中的计算估计按钮执行分析。输出结果将包括相关系数、标准差和均值，这些信息有助于研究人员了解变量之间的关系及其稳定性。在浏览文本部分，输出将以蓝色字体标注，这部分内容是对AMOS输出的具体解读。 文档中提到的Example6，ModelA展示了如何进行探索性分析，考察社会疏离感与社会经济地位（SES）之间的关系，以及这两个变量如何通过无力感和无价值感中介。通过这种方法，研究者不仅可以揭示变量间的关系，还能评估中介效应的重要性。 这个文档提供了一个实用的指南，帮助用户理解和利用AMOS进行复杂的社会科学数据分析，特别是在处理潜变量和自相关性方面。阅读和理解这个文档对于从事相关领域研究或使用AMOS工具的人来说是非常有价值的。