潜变量分析的推断步骤始于明确研究目标,定义潜变量及其测量指标。例如,在心理学研究中,研究者可能希望探究“自尊”这一潜变量与学业成绩的关系,首先需要确定自尊的测量指标(如自我评价问卷)。随后,通过问卷调查或实验收集数据,并进行预处理以确保数据质量。接下来,根据数据特点选择适当的模型(如结构方程模型),使用统计软件(如SPSS、AMOS)进
2) 当分析潜变量交互作用时,关心的是结构方程的部分,当在多元回归中对显变量的交互作用求标准化解时,可以通过将X和M标准化再求得自变量标准分数的乘积项ZXZM。但是在潜变量交互作用中,ξ1(自变量X)和ξ2(调节变量M)都是潜变量,无法直接对其标准化以构建两个潜变量标准分数的乘积项。因此,要求Mplus软件输出模型...
1. 在结构方程中模型中可以加入辅助变量可以进行完整的多重中介效应分析。 2.辅助变量(auxiliary variable)是一个方差为0的潜变量(如下图虚线圆圈),由于辅助变量的方差为0,因此多重中介效应模型中,新增加的辅助变量不会影响原有参数的估计值、模型的拟合程度,所以赋值变量又被称为幽灵变量(phantom variable)。 3....
社会统计学进阶:潜变量分析(Amos SmartPLS), 视频播放量 60、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 狗熊课程库, 作者简介 ,相关视频:Amos纵贯性资料研究分析,专业能力制胜房地产工程管理工程经理进阶课,宸chen职业编曲进阶课程,开课
潜变量用于描述社会、教育、管理、医学与心理等研究领域中无法直接测量的指标,潜变量分析以其独特的思路发展成为现代统计学中重要的统计方法。针对研究人员在进行量化方法研究时,难以系统获取有关潜变量数据的统计技术,我们撰写了这本由浅入深、相对系统的学术性著作。全书共11章,包括潜变量数据概述及其质量评价、因子分...
主成分分析 主成分分析是因子分析中提取因子的一个重要技巧，它要做的事就是从一系列的变量中提取成分，每个成分我们都希望它能解释原始数据尽可能多的变异。记住一句话：成分是原始变量的线性组合。Components are linear combination of the original variables.在做主成分分析的时候我们会得到和变量一样多的成分，...
在社会科学和行为科学研究中,准确分析潜变量(即不可直接观测的变量)之间的调节效应是验证理论模型的重要环节。以下是当前学术界公认有效的四种分析方法及其应用要点:一、主流分析方法解析潜调节结构方程法(LMS)作为目前最受推崇的方法,LMS通过构建调节变量与自变量交互...
潜变量的调节效应分析方法通常使用结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）来进行。SEM是一种统计分析方法，用于研究多个变量之间的关系和潜在结构。在潜变量的调节效应分析中，通常会使用以下步骤：方法/步骤 1 确定研究模型：首先，需要明确研究的理论模型，并确定潜变量和观察变量之间的关系。潜变量是无法...
潜变量的调节效应分析方法 方法/步骤 1 多组比较法（Multi-Group Comparison Method）：将样本根据某个理论变量进行分组，然后在不同组别上比较潜变量间的差异。如果在不同组别上潜变量的路径系数有显著差异，说明潜变量存在调节效应。这种方法适用于样本分组明确的情况。2 多样本法（Multiple Sample Method）：对于...
进行潜变量相关性分析需要遵循特定流程。第一步是模型设定，明确观测变量如何反映潜变量，建立测量模型部分，同时构建潜变量之间的路径关系形成结构模型。观测变量通常需要三个及以上指标才能保证模型识别，每个潜变量对应的测量模型需符合理论预期，比如用问卷题目对应性格特质维度。第二步收集数据，样本量建议达到观测变量...