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jason19203
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王小丽0125

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spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量。然而回归不同,回归的结果是综合所有进入回归方程的自变量对因变量的结果而成的,也就是说,在回归当中你所看到的相关,是在控制了其他进入回归方程的变量之后的。因此,普通相关与回归之中的回归系数会有比较大的差别。举个例子,比如你考查变量a,b,c之间的关系,如果你使用一般的相关,那么其结果呈现的是a和b的简单相关,b和c的简单相关,a和c的简单相关,每一个相关都只涉及到两个变量,而与第三个变量无关,但如果是回归,回归里a和b的相关是在减去c变量的效应之后的,b和c的相关是在减去a的效应后的,a和c的相关是减去b的效应后的。计算方法不同,得出的结果就不同。所以相关性分析时两变量关系不显著,回归分析却显著了这很正常。出现任何形式的不同都不奇怪

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ai我家小乖

临近毕业的小伙伴,是不是经常遇到这样令人崩溃的时候,好不容易求爹爹告奶奶的收集了无比珍贵的数据。正准备大干一场,导入数据,建好模型,AMOS却出现各种各样报错。 话不多说,直接上干货! 1 检查数据里面的缺失值,如有缺失值可以先填补,或者删除,或者对缺失值进行其他处理。 在view下面的analysis properties勾选estimate means and intercepts,需要注意的是,勾选之后无法输出RMR、 GFI、AGFI、PGFI指标。 2 做二阶的时候,画好图了运行不出来 双击箭头,parameters--regression weight—输入1 3 造成此种错误的原因是数据文件有一个变量名也为F1,将AMOS里面的F1重新命名,或者将spss的F1变量重命名再运行。 注意潜变量的名字不要和spss里面的变量名重复,否则就会出现此错误。 4 在AMOS里面,只要是因变量,也就是只要有箭头指向的变量,都需要加上残差。                                        正确模型 5 A1在数据文件里面没有对应的变量,需要检查模型图中的观测变量是否为数据文件里面对应的变量。 6 出现这个错误,大多数是由于数据未正确使用或者数据质量太差导致的,请再次检查数据是否正确使用。 7 这种情况需要具体问题具体分析,以下列举两种情况 某变量只有一个观测变量,做成了潜变量,换为显变量,也就是椭圆,改为方框。 某个潜变量的parameter没有固定为1,或者将某个潜变量的方差固定为1。 8 检查数据有没有缺失值 将数据文件存为spss格式的再导入AMOS运行 9 计算SRMR时常出现的错误,重新打开AMOS,在运行之前点击plugins-standardized RMR。多次运行不要关掉结果框。 10 检查数据文件里面是否将数据类型设为“字符串”,将数据类型改为“数字“再重新导入运行。 END

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enjoyduola

不知道您使用的Amos模型是潜变量模型还是路径模型,据我所知,路径模型的原理和SPSS一样,结果非常接近,但潜变量模型则不一定了。如果论文已经说明用Amos了,那么Amos没能通过,就不能说退而求其次,使用SPSS,因为Amos作为更为全面严谨的方法已经否决了研究假设,如果还用不严谨的方法去检验假设,显然说不通。

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