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张老师：问题一：请问在模型修正的过程中，可以增列哪几种类型变量之间的相关关系？（如外生潜变量之间的相关、同一构念测量指标测量误差之间的相关，还能增列哪些相关关系来修正模型？）

张老师：问题二：通过增列不同构念测量指标测量误差/残差之间的相关关系来修正模型的时候，不同构念测量指标测量误差/残差之间的相关关系（跨构念测量误差/残差）之间的相关关系）在实践中应该如何理解或者解释？能否举例说明？

人大经济论坛现在越来越厉害了！

请问张老师，在对模型进行修正的时候，是对模型进行简化，还是增加路径呢？

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张老师：问题三：当观测变量（指标）的数据非正态分布的时候，有哪些办法来处理非正态数据？处理办法有无什么顺序？

张老师：问题四：能否用一个具体例子详细解释项目打包方法的操作步骤？

张老师：测量模型的CFA是应该所有潜变量逐个做，还是合起来一起做？

问题1 MacKinnon  PRODCLIN2程式输入的是相關係數吗？在AMOS中，計算因數間相關係數的方法是什麼？
用MacKinnon  PRODCLIN2程式检验二因數無因果仲介，程式中需要 “Enter the Correlation”。在這裡，找Standardized Total Effects，看Service_Quality對LOY的值為0.539。

但是，如果我把這4個因子間的單箭頭拿掉，畫成雙箭頭，計算Correlation的值是0.526。

問題2      單個觀察變數做仲介，用哪種方法？

問題3    在做調節效應時，什麼時候用觀察變數的均值來做，什麼時候用潛變數來做？這兩種方式的作用有哪些區別？例1，在用觀察變數時，要看gender對CSmean和Loy的調節作用。
例2，在用潛變數時，舉的例子是看gender對SQ和LOY的調節作用。
  

多謝張老師！

問題4  如何做量表開發？請給些建議，多謝張老師！

1.调节变量MO的研究中CASE2（X连续，MO类别）中，如果MO不是2个类别而是3个类别（A,B,C），费雪Z转换1次只能处理2个类别，现在变成了3个，怎么算？（是不是A-B,A-C,B-C逐个比较？如果真这样，那要是5个类别，岂不要哭死）

2.调节变量MO的研究中CASE3,4（X随意，MO连续）中，高阶交互作用（X*M^2，非线性干扰效果）怎么算。如果直接放入，和XM貌似明显相关性太强，是单独放X*M^2，不放XM吗？

3.面对一个全新的领域，如果需要自己做各个潜变量的测量量表。应该怎么做？（我一般用EFA，利用多地域、多类别人群的数据。看看是否能稳定的抽出我想要的N类因子，删掉不稳定的。教科书上正规方法是“相关性分析”和“多维尺度分析”，案例是：OCB企业公民行为）------简单点说：假设我不知道TAM中“有用性”、“易用性”、“使用意愿”的量表，如何自己开发。

再补充一个比较具体的问题，请教张老师：
整合型技术接受模型，也就是UTAUT模型，是在TAM等模型的基础上发展出来的，但是其因变量(使用行为)只有两个测量题项，具体见下图所示，那么这种情况下是否用结构方程就不合适，因为潜变量的测量题项太少？而且"使用行为" 的测量模型的CFA也没法做，是吗？


但是这个理论模型中所有潜变量都是用的成熟量表，不知道下边要如何处理，请张老师给点建议，谢谢！

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坛友aningspring：
假设要了解潜变量之间的相关，每个潜变量者用我个指标或题目测量，一个常用的做法是对每个潜变量先用因子分析计算潜变量（即因子）与题目的关系（即因子负荷），进而得到因子得分，作为潜变量的观测值，然后再计算因子得分，作为潜变量之间的相关系数。这是两个独立的步骤。在结构方程中，请问张老师，这两步该如何最优处理呢？
您好:
在SEM的分析中是不計算因素分析,也不會分成兩個獨立的步驟進行,您講的其實是PLS的步驟,SEM是利用協方差矩陣進行整體模型的評估,與因子分數無關.但如果在SEM中想得到因子分數,可以用兩種方式取得:
1.在ANALYSIS PROPERTIES-->OUTPUT-->FACTOR SCORE WEIGHT取得每個題目的因子得分,在用SPSS將得分乘到每一題,再加總起來,蠻麻煩的,
2.較簡單的方法,是用插補法,在模型中可採用DATA IMPUTATION中的任何一種功能,分析後,所有的潛變量就會有因子得分出現在新的SPSS數據檔上面.
希望有幫助,

您好:
在SEM的分析中是不計算因素分析,也不會分成兩個獨立的步驟進行,您講的其實是PLS的步驟,SEM是利用協方差矩陣進行整體模型的評估,與因子分數無關.但如果在SEM中想得到因子分數,可以用兩種方式取得:
1.在ANALYSIS PROPERTIES-->OUTPUT-->FACTOR SCORE WEIGHT取得每個題目的因子得分,在用SPSS將得分乘到每一題,再加總起來,蠻麻煩的,
2.較簡單的方法,是用插補法,在模型中可採用DATA IMPUTATION中的任何一種功能,分析後,所有的潛變量就會有因子得分出現在新的SPSS數據檔上面.
希望有幫助,

您好:

其實在各個領域都有其習慣使用的軟件
金融方面用的統計軟件常看到的有EIVEW, STATA, R也是目前火紅的軟件
主要也是不用錢,但學習較為複雜
不過您想考統研所,這應該難不倒您

另外,AMOS主要以繪圖的方式進行
大概看一下操作手冊或坊間有不少的AMOS書
應該操作不會有問題
難的是其背後的統計原理
不論您用那個軟件,如果不懂其原理
都不會用的太好
不同的軟件如LISREL, MPLUS, EQS只是在功能及操作上略有不同
其原理是一模一樣的

您好:

其實這個問題用SPSS切入可能比較容易明白
以前SPSS分析時,先將每個潛變量進行CRONBACH'S ALPHA(信度)的分析
信度太低(0.6)表示潛變量不能用,ITEM TO TOTAL(<0.4)太低的題目要刪除
處理完每個構面後,再進行加總平均的動作,爾後再進行其它的推論統計
所以,在執行CFA時,也應該要每個潛變量逐次進行
當然也可以如您所說,可以把所有潛變量先畫在一起
但注意,不應該是建立相關,而應該是讓所有潛變量不相關
如此,才能求出各自的因子負荷量
如果建立潛變量的相關,因子負荷量變會受到別的因子的影響
而產生改變,因為SEM是完全訊息估計法(FIML)
所以如果合起來做,請勿建立相關