内容发布更新时间 : 2024/12/25 16:28:00星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

称作非标准化系数。非标准化系数中存在依赖于有关变量的尺度单位，所以在比较路径系数（或载荷系数）时无法直接使用，因此需要进行标准化。在Analysis Properties中的Output项中选择Standardized Estimates项（如图7-26），即可输出测量模型的因子载荷标准化系数如表7-5最后一列。

图7.16 标准化系数计算

标准化系数是将各变量原始分数转换为Z分数9后得到的估计结果，用以度量变量间的相对变化水平。

因此不同变量间的标准化路径系数（或标准化载荷系数）可以直接比较。从表7-17最后一列中可以看出：受“质量期望”潜变量影响的是“质量感知”潜变量和“感知价格”潜变量；标准化路径系数分别为0.434和0.244，这说明“质量期望”潜变量对“质量感知”潜变量的影响程度大于其对“感知价格”潜变量的影响程度。

三、 参数估计结果的展示

9

Z分数转换公式为：Z?Xi?X。

is?

图7-17 模型运算完成图

使用Analyze菜单下的Calculate Estimates进行模型运算（或使用工具栏中的），输出结果如图7-17。其中红框部分是模型运算基本结果信息，使用者也可以通过点击View the output path diagram（7-18）。

）查看参数估计结果图（图

图7-18 参数估计结果图

Amos还提供了表格形式的模型运算详细结果信息，通过点击工具栏中的

来查看。详细信息包括分析基本情况（Analysis Summary）、变量基本情况

（Variable Summary）、模型信息（Notes for Model）、估计结果（Estimates）、修正指数（Modification Indices）和模型拟合（Model Fit）六部分。在分析过程中，一般通过前三部分10了解模型，在模型评价时使用估计结果和模型拟合部分，在模型修正时使用修正指数部分。

四、 模型评价

1．路径系数/载荷系数的显著性

参数估计结果如表7-5到表7-6，模型评价首先要考察模型结果中估计出的参数是否具有统计意义，需要对路径系数或载荷系数11进行统计显著性检验，这类似于回归分析中的参数显著性检验，原假设为系数等于。Amos提供了一种简单便捷的方法，叫做CR（Critical Ratio）。CR值是一个Z统计量，使用参数估计值与其标准差之比构成（如表7-5中第四列）。Amos同时给出了CR的统计检验相伴概率p（如表7-5中第五列），使用者可以根据p值进行路径系数/载荷系数的统计显著性检验。譬如对于表7.5中“超市形象”潜变量对“质量期望”潜变量的路径系数（第一行）为0.301，其CR值为6.68，相应的p值小于0.01，则可以认为这个路径系数在95%的置信度下与0存在显著性差异。

表7-5 系数估计结果

未标准化标准化路径系数路径系

估计 S.E. C.R. P Label 数估计 质量期超市形望 <--- 象 0.301 0.045 6.68 *** par_16 0.358 质量感质量期知 <--- 望 0.434 0.057 7.633 *** par_17 0.434 感知价质量期格 <--- 望 0.329 0.089 3.722 *** par_18 0.244 感知价质量感格 <--- 知 -0.121 0.082 -1.467 0.142 par_19 -0.089 感知价超市形格 <--- 象 -0.005 0.065 -0.07 0.944 par_20 -0.004 顾客满超市形意 <--- 象 0.912 0.043 21.389 *** par_21 0.878 顾客满感知价意 <--- 格 -0.029 0.028 -1.036 0.3 par_23 -0.032 顾客忠超市形诚 <--- 象 0.167 0.101 1.653 0.098 par_22 0.183 顾客忠顾客满诚 <--- 意 0.5 0.1 4.988 *** par_24 0.569 a112 <--- 超市形1 0.927

10

分析基本情况（Analysis Summary）、变量基本情况（Variable Summary）、模型信息（Notes for Model）三部分的详细介绍如书后附录三。 11

潜变量与潜变量间的回归系数称为路径系数；潜变量与可测变量间的回归系数称为载荷系数。 12

凡是a+数字的变量都是代表问卷中相应测量指标的，其中数字代表的问卷第一部分中问题的序号。

象 超市形

a2 <--- 象 1.008 0.036 27.991 *** par_1 0.899

超市形

a3 <--- 象 0.701 0.048 14.667 *** par_2 0.629

质量期

a5 <--- 望 1 0.79

质量期

a4 <--- 望 0.79 0.061 12.852 *** par_3 0.626

质量期

a6 <--- 望 0.891 0.053 16.906 *** par_4 0.786

质量期

a7 <--- 望 1.159 0.059 19.628 *** par_5 0.891

质量期

a8 <--- 望 1.024 0.058 17.713 *** par_6 0.816

质量感

a10 <--- 知 1 0.768

质量感

a9 <--- 知 1.16 0.065 17.911 *** par_7 0.882

质量感

a11 <--- 知 0.758 0.068 11.075 *** par_8 0.563

质量感

a12 <--- 知 1.101 0.069 15.973 *** par_9 0.784

质量感

a13 <--- 知 0.983 0.067 14.777 *** par_10 0.732

顾客满

a18 <--- 意 1 0.886

顾客满

a17 <--- 意 1.039 0.034 30.171 *** par_11 0.939

感知价

a15 <--- 格 1 0.963

感知价

a14 <--- 格 0.972 0.127 7.67 *** par_12 0.904

顾客满

a16 <--- 意 1.009 0.033 31.024 *** par_13 0.95

顾客忠

a24 <--- 诚 1 0.682

顾客忠

a23 <--- 诚 1.208 0.092 13.079 *** par_14 0.846 注:“***”表示0.01 水平上显著，括号中是相应的C.R值，即t值。 表7-6 方差估计

方差估计 S.E. C.R. P Label 超市形象 3.574 0.299 11.958 *** par_25

z2 2.208 0.243 9.08 *** par_26