AMOS教程：结构方程模型分析实战

"AMOS教程详细版.pdf" 是一份关于如何使用AMOS软件进行结构方程模型（SEM）分析的教程。这篇教程通过一个实际的研究案例来阐述模型构建、运算、修正和解释的过程。 在结构方程模型分析中，首先需要进行模型设定。模型构建分为四个步骤：模型构建、模型运算、模型修正和模型解释。在这个例子中，研究人员基于美国顾客满意度指数模型(ACSI)提出了一个新的模型，涉及超市顾客购物服务满意度。他们设计了问卷收集数据，并对缺失值进行了处理，以便在AMOS7中进行分析。 模型构建的思路是基于理论模型，这个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。其中，超市形象是新增的变量，反映了超市的整体形象和知名度，它与顾客期望、感知价格和满意感有关。模型中，前四个变量作为前提，影响后三个结果变量。 潜变量和可测变量的设定是模型的关键部分。例如，超市形象由顾客对超市的整体评价和与其他超市比较的知名度构成。每个潜变量都有相应的可测变量，这些变量具体化了潜变量的内涵，如质量期望可能通过询问顾客对超市服务质量的期待来度量。 路径图和基本路径假设描述了变量间的因果关系。比如，超市形象影响质量期望，质量期望影响质量感知，而质量感知和质量期望都影响感知价格，进而影响顾客满意度，最终影响顾客忠诚度。此外，超市形象也直接影响顾客满意度和忠诚度。 模型变量对应表列出了各个潜变量所包含的具体观测变量，这些变量是通过对研究对象进行甄别调查后确定的，旨在反映潜变量的各个方面。例如，超市形象可能包括顾客对超市的外观、服务人员态度等多方面的评价。 AMOS教程的这部分内容深入浅出地介绍了如何运用AMOS软件进行结构方程模型分析，通过实际案例帮助读者理解模型构建和数据分析的过程，对于学习和应用SEM方法是非常有价值的参考资料。