AMOS結構方程模型修正演示文稿

AMOS結構方程模型修正演示文稿目前一頁\總數四十八頁\編于十點AMOS結構方程模型修正目前二頁\總數四十八頁\編于十點摘要1.修正思路2.修正指標3.案例摘要4.案例修正5.最優(yōu)展示目前三頁\總數四十八頁\編于十點模型擬合指數和系數顯著性檢驗固然重要，但對于數據分析更重要的是模型結論一定要具有理論依據，換言之，模型結果要可以被相關領域知識所解釋。因此，在進行模型修正時主要考慮修正后的模型結果是否具有現實意義或理論價值，當模型效果很差時可以參考模型修正指標對模型進行調整。當模型效果很差時，研究者可以根據初始模型的參數顯著性結果和Amos提供的模型修正指標進行模型擴展（ModelBuilding）或模型限制（ModelTrimming）。模型擴展是指通過釋放部分限制路徑或添加新路徑，使模型結構更加合理，通常在提高模型擬合程度時使用；模型限制是指通過刪除或限制部分路徑，使模型結構更加簡潔，通常在提高模型可識別性時使用。Amos提供了兩種模型修正指標，其中修正指數（ModificationIndex）用于模型擴展，臨界比率（CriticalRatio）用于模型限制。一、修正思路目前四頁\總數四十八頁\編于十點修正指數（ModificationIndex）修正指數用于模型擴展，是指對于模型中某個受限制的參數，若容許自由估計（譬如在模型中添加某條路徑），整個模型改良時將會減少的最小卡方值。使用修正指數修改模型時，原則上每次只修改一個參數，從最大值開始估算。但在實際中，也要考慮讓該參數自由估計是否有理論根據。若要使用修正指數，需要在AnalysisProperties中的Output項選擇ModificationIndices項（如圖-1）。其后面的ThresholdforModificationIndices指的是輸出的開始值。二、修正指標圖-1修正指數計算目前五頁\總數四十八頁\編于十點2.臨界比率（CriticalRatio）

臨界比率用于模型限制，是計算模型中的每一對待估參數（路徑系數或載荷系數）之差，并除以相應參數之差的標準差所構造出的統(tǒng)計量。在模型假設下，CR統(tǒng)計量服從正態(tài)分布，所以可以根據CR值判斷兩個待估參數間是否存在顯著性差異。若兩個待估參數間不存在顯著性差異，則可以限定模型在估計時對這兩個參數賦以相同的值。若要使用臨界比率，需要在AnalysisProperties中的Output項選擇CriticalRatioforDifference項（如圖-2）。二、修正指標圖-2臨界比率計算目前六頁\總數四十八頁\編于十點結構方程模型分析過程可以分為模型構建、模型運算、模型修正以及模型解釋四個步驟。下面以一個研究實例作為說明，使用Amos7軟件進行計算，重點闡述在實際應用中結構方程模型的修正過程。

三、案例簡要目前七頁\總數四十八頁\編于十點1.模型構建的思路

本案例在著名的美國顧客滿意度指數模型(ASCI)的基礎上，提出了一個新的模型，并以此構建潛變量并建立模型結構。根據構建的理論模型，通過設計問卷對某超市顧客購物服務滿意度調查得到實際數據，然后利用對缺失值進行處理后的數據進行分析，并對文中提出的模型進行擬合、修正和解釋。過程。

2.潛變量和可測變量的設定本文在繼承ASCI模型核心概念的基礎上，對模型作了一些改進，在模型中增加超市形象。它包括顧客對超市總體形象及與其他超市相比的知名度。它與顧客期望，感知價格和顧客滿意有關，設計的模型見表-1。模型中共包含七個因素(潛變量)：超市形象、質量期望、質量感知、感知價值、顧客滿意、顧客抱怨、顧客忠誠，其中前四個要素是前提變量，后三個因素是結果變量，前提變量綜合決定并影響著結果變量。三、案例簡要目前八頁\總數四十八頁\編于十點.三、案例簡要超市形象質量期望質量感知感知價值顧客滿意顧客抱怨顧客忠誠設計的結構路徑圖基本路徑假設超市形象對質量期望有路徑影響質量期望對質量感知有路徑影響質量感知對感知價格有路徑影響質量期望對感知價格有路徑影響感知價格對顧客滿意有路徑影響顧客滿意對顧客忠誠有路徑影響超市形象對顧客滿意有路徑影響超市形象對顧客忠誠有路徑影響表-1設計的結構路徑圖和基本路徑假設

目前九頁\總數四十八頁\編于十點2.1.顧客滿意模型中各因素的具體范疇參考前面模型的總體構建情況、國外研究理論和其他行業(yè)實證結論，以及小范圍甄別調查的結果，模型中各要素需要觀測的具體范疇，見表-2。三、案例簡要目前十頁\總數四十八頁\編于十點.潛變量內涵可測變量超市形象根據MARTENSEN在固定電話、移動電話、超市等行業(yè)中的調查研究，企業(yè)形象是影響總體滿意水平的第一要素，這里將超市形象要素列為影響因素，可以從以下幾個方面進行觀測。某超市總體形象的評價(a1)與其它超市相比的形象(a2)與其它超市相比的品牌知名度(a3)質量期望質量期望是指顧客在使用某超市產品前對其的期望水平。顧客的質量期望會影響顧客價值，而且質量期望還會顧客感知造成影響.還有學者指出，對于顧客期望要素，至少可以從整體感覺、個性化服務、可靠性三個方面來觀測。結合上述因素，可以從幾個方面衡量對某超市的質量期望。購物前，對某超市整體服務的期望(a4)購物前，期望某超市商品的新鮮程度達到的水平(a5)購物前，期望某超市營業(yè)時間安排合理程度(a6)購物前，期望某超市員工服務態(tài)度達到的水平(a7)購物前，期望某超市結賬速度達到的水平(a8)質量感知質量感知和質量期望相對應，質量期望考慮的是在購買商品前的期望，質量感知是在購買商品后的實際感受?？梢詮膸讉€方面衡量。購物后，對某超市整體服務的滿意程度(a9)購物后，認為某超市商品的新鮮程度達到的水平(a10)購物后，認為超市營業(yè)時間安排合理程度(a11)購物后，認為某超市員工服務態(tài)度達到的水平(a12)購物后，認為某超市結賬速度達到的水平(a13)感知價值根據ANDERSON和FOMELL(EUGENEW.ANDERSON&CLAESFOMELL，2000)對美國顧客滿意指數模型的進一步研究，認為對于顧客價值部分可以從性價比來衡量。您認為某超市商品的價格如何(a14)與其他超市相比，您認為某超市商品的價格如何(a15)顧客滿意顧客滿意一般可以從三個方面衡量，一是可以從整體上來感覺；二是可以與消費前的期望進行比較，尋找兩者的差距；三是可以與理想狀態(tài)下的感覺比較，尋找兩者的差距。因此，可以通過以下幾個指標衡量。對某超市的總體滿意程度(a16)和您消費前的期望比，您對某超市的滿意程度(a17)和您心目中的超市比，您對某超市的滿意程度(a18)顧客抱怨FORNE和

WERNERFELT（1988）的研究成果，認為顧客滿意的增加會減少顧客的抱怨，同時會增加顧客的忠誠，當顧客不滿意時，他們往往會選擇抱怨。對于抱怨的觀測，一般有兩種方式，一種是比較正式的形式，向超市提出正式抱怨，有換貨，退貨等行為；另一種是非正式的形式，顧客會宣傳，形成群眾對于該超市的口碑。您對某超市投訴的頻率（包括給超市寫投訴信和直接向超市人員反映）(a19)您對某超市抱怨的頻率（私下抱怨并未告知超市）(a20)您認為某超市對顧客投訴的處理效率和效果(a21)顧客忠誠顧客忠誠主要可以從三個方面體現：顧客推薦意向、轉換產品的意向、重復購買的意向。同時還有學者指出顧客忠誠可以從顧客對漲價的容忍性、重復購買性兩方面衡量。綜合上述因素，擬從以下幾個方面衡量顧客忠誠。我會經常去某超市(a22)我會推薦同學和朋友去某超市(a23)如果發(fā)現某超市的產品或服務有問題后，能以諒解的心態(tài)主動向超市反饋，求得解決，并且以后還會來超市購物(a24)

[1]正向的，采用Likert10級量度從“非常低”到“非常高”表-2

模型變量對應表目前十一頁\總數四十八頁\編于十點問卷調研的對象為居住在某大學校內的各類學生（包括全日制本科生、全日制碩士和博士研究生），并且近一個月內在校內某超市有購物體驗的學生。調查采用隨機攔訪的方式，并且為避免樣本的同質性和重復填寫，按照性別和被訪者經常光顧的超市進行控制。問卷內容包括7個潛變量因子，24項可測指標，7個人口變量，量表采用了Likert10級量度，如對超市形象的測量：

三、案例簡要一、超市形象1代表“非常差勁”，10代表“非常好”1您對某超市總體形象的評價123456789102您認為與其它校內超市相比，某超市的形象如何123456789103您認為與其它校內超市相比，某超市品牌知名度如何12345678910注：調查共發(fā)放問卷500份，收回有效樣本436份。目前十二頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要圖-3信度分析的選擇圖-4信度分析變量及方法的選擇目前十三頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要ReliabilityStatisticsCronbach'sAlphaNofItems.89224表-3信度分析結果潛變量可測變量個數Cronbach’sAlpha超市形象30.858質量期望50.889質量感知50.862感知價格20.929顧客滿意30.948顧客抱怨30.255顧客忠誠30.738表-4潛變量的信度檢驗

目前十四頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要圖-5初始模型結構圖-6AmosGraphics初始界面圖目前十五頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要圖-7建模區(qū)域的版式調整圖-8建立潛變量目前十六頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要圖-9潛變量命名圖-10命名后的潛變量目前十七頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要圖-11設定潛變量關系圖-12設定可測變量及殘差變量目前十八頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要圖-13可測變量指定與命名圖-14初始模型設置完成目前十九頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要圖-15數據配置圖-16數據讀入目前二十頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要圖-17參數估計選擇圖-18標準化系數計算目前二十一頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要圖-19模型運算完成圖圖-20參數估計結果圖目前二十二頁\總數四十八頁\編于十點未標準化路徑系數估計S.E.C.R.PLabel標準化路徑系數估計質量期望<---超市形象0.3010.0456.68***par_160.358質量感知<---質量期望0.4340.0577.633***par_170.434感知價格<---質量期望0.3290.0893.722***par_180.244感知價格<---質量感知-0.1210.082-1.4670.142par_19-0.089感知價格<---超市形象-0.0050.065-0.070.944par_20-0.004顧客滿意<---超市形象0.9120.04321.389***par_210.878顧客滿意<---感知價格-0.0290.028-1.0360.3par_23-0.032顧客忠誠<---超市形象0.1670.1011.6530.098par_220.183顧客忠誠<---顧客滿意0.50.14.988***par_240.569a1<---超市形象10.927a2<---超市形象1.0080.03627.991***par_10.899a3<---超市形象0.7010.04814.667***par_20.629a5<---質量期望10.79a4<---質量期望0.790.06112.852***par_30.626a6<---質量期望0.8910.05316.906***par_40.786a7<---質量期望1.1590.05919.628***par_50.891a8<---質量期望1.0240.05817.713***par_60.816a10<---質量感知10.768a9<---質量感知1.160.06517.911***par_70.882a11<---質量感知0.7580.06811.075***par_80.563a12<---質量感知1.1010.06915.973***par_90.784a13<---質量感知0.9830.06714.777***par_100.732a18<---顧客滿意10.886a17<---顧客滿意1.0390.03430.171***par_110.939a15<---感知價格10.963a14<---感知價格0.9720.1277.67***par_120.904a16<---顧客滿意1.0090.03331.024***par_130.95a24<---顧客忠誠10.682a23<---顧客忠誠1.2080.09213.079***par_140.846

[1]凡是a+數字的變量都是代表問卷中相應測量指標的，其中數字代表的問卷第一部分中問題的序號。表-5系數估計結果目前二十三頁\總數四十八頁\編于十點方差估計S.E.C.R.PLabel超市形象3.5740.29911.958***par_25z22.2080.2439.08***par_26z12.060.2418.54***par_27z34.4050.6686.596***par_28z40.8940.1078.352***par_29z51.3730.2146.404***par_30e10.5840.0797.363***par_31e20.8610.0939.288***par_32e32.6750.19913.467***par_33e51.5260.1311.733***par_34e42.4590.18613.232***par_35e61.2450.10511.799***par_36e70.8870.1038.583***par_37e81.3350.11911.228***par_38e101.7590.15211.565***par_39e90.9760.1227.976***par_40e113.1380.23513.343***par_41e121.9260.17111.272***par_42e132.1280.17612.11***par_43e181.0560.08911.832***par_44e160.420.0528.007***par_45e170.5540.0619.103***par_46e150.3640.5910.6160.538par_47e243.4130.29511.55***par_48e223.3810.28112.051***par_49e231.730.2526.874***par_50e140.9810.5621.7450.081par_51表-6方差估計目前二十四頁\總數四十八頁\編于十點三、案例簡要指數名稱評價標準[1]絕對擬合指數(卡方)越小越好GFI大于0.9RMR小于0.05，越小越好SRMR小于0.05，越小越好RMSEA小于0.05，越小越好相對擬合指數NFI大于0.9，越接近1越好TLI大于0.9，越接近1越好CFI大于0.9，越接近1越好信息指數AIC越小越好CAIC越小越好

[1]表格中給出的是該擬合指數的最優(yōu)標準，譬如對于RMSEA，其值小于0.05表示模型擬合較好，在0.05-0.08間表示模型擬合尚可（Browne&Cudeck，1993）。因此在實際研究中，可根據具體情況分析。表-7擬合指數目前二十五頁\總數四十八頁\編于十點對本章所研究案例，初始模型運算結果如表-8，各項擬合指數尚可。但從模型參數的顯著性檢驗（如表-9）中可發(fā)現可以看出，無論是關于感知價格的測量方程部分還是關于結構方程部分（除與質量期望的路徑外），系數都是不顯著的。關于感知價格的結構方程部分的平方復相關系數為0.048，非常小。

四、案例修正表-8常用擬合指數計算結果擬合指數卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結果1031.4(180)0.8660.8420.8660.1091133.4411139.3782.834目前二十六頁\總數四十八頁\編于十點四、案例修正表-9系數估計結果

[1]凡是a+數字的變量都是代表問卷中相應測量指標的，其中數字代表的問卷第一部分中問題的序號。未標準化路徑系數估計S.E.C.R.PLabel標準化路徑系數估計質量期望<---超市形象0.3010.0456.68***par_160.358質量感知<---質量期望0.4340.0577.633***par_170.434感知價格<---質量期望0.3290.0893.722***par_180.244感知價格<---質量感知-0.1210.082-1.4670.142par_19-0.089感知價格<---超市形象-0.0050.065-0.070.944par_20-0.004顧客滿意<---超市形象0.9120.04321.389***par_210.878顧客滿意<---感知價格-0.0290.028-1.0360.3par_23-0.032顧客忠誠<---超市形象0.1670.1011.6530.098par_220.183顧客忠誠<---顧客滿意0.50.14.988***par_240.569注:“***”表示0.01水平上顯著，括號中是相應的C.R值，即t值。目前二十七頁\總數四十八頁\編于十點另外，從實際的角度考慮，通過自身的感受，某超市商品價格同校內外其它主要超市的商品價格的差別不明顯，因此，首先考慮將該因子在本文結構方程模型中去除，并且增加質量期望和質量感知到顧客滿意的路徑。超市形象對顧客忠誠路徑先保留。修改的模型如圖-21。四、案例修正圖-21修正的模型二目前二十八頁\總數四十八頁\編于十點根據上面提出的圖-21提出的所示的模型，在Amos中運用極大似然估計運行的部分結果如表-10。四、案例修正表-10常用擬合指數計算結果擬合指數卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結果819.5(145)0.8830.8620.8840.108909.541914.2782.274目前二十九頁\總數四十八頁\編于十點從表-11和表-12可以看出，卡方值減小了很多，并且各擬合指數也都得到了改善，但與理想的擬合指數值仍有差距。該模型的各個參數在0.05的水平下都是顯著的，并且從實際考慮，各因子的各個路徑也是合理存在的。四、案例修正擬合指數卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結果1031.4(180)0.8660.8420.8660.1091133.4411139.3782.834擬合指數卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結果819.5(145)0.8830.8620.8840.108909.541914.2782.274表-11常用擬合指數計算結果表-12常用擬合指數計算結果目前三十頁\總數四十八頁\編于十點下面考慮通過修正指數對模型修正，通過點擊工具欄中的來查看模型輸出詳細結果中的ModificationIndices項可以查看模型的修正指數（ModificationIndex）結果，雙箭頭（“<-->”）部分是殘差變量間的協(xié)方差修正指數，表示如果在兩個可測變量的殘差變量間增加一條相關路徑至少會減少的模型的卡方值；單箭頭（“<---”）部分是變量間的回歸權重修正指數，表示如果在兩個變量間增加一條因果路徑至少會減少的模型的卡方值。比如，超市形象到質量感知的MI值為179.649，表明如果增加超市形象到質量感知的路徑，則模型的卡方值會大大減小。從實際考慮，超市形象的確會影響到質量感知，設想，一個具有良好品牌形象的超市，人們難免會對感到它的商品質量較好；反之，則相反。因此考慮增加從超市形象到質量感知的路徑的模型如圖-22。

四、案例修正目前三十一頁\總數四十八頁\編于十點圖-22修正的模型三四、案例修正目前三十二頁\總數四十八頁\編于十點根據上面提出的圖-22所示的模型，在Amos中運用極大似然估計運行的部分結果如表-13、表-14。四、案例修正擬合指數卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結果510.1(144)0.9360.9140.9370.080602.100606.9421.505表-13常用擬合指數計算結果

表-145%水平下不顯著的估計參數

從表-12和表-13可以看出，卡方值減小了很多，并且各擬合指數也都得到了改善，但與理想的擬合指數值仍有差距。EstimateS.E.C.R.PLabel顧客滿意<---質量期望-.054.035-1.540.124par_22顧客忠誠<---超市形象.164.1001.632.103par_21目前三十三頁\總數四十八頁\編于十點除上面表-14中的兩個路徑系數在0.05的水平下不顯著外，該模型其它各個參數在0.01水平下都是顯著的，首先考慮去除p值較大的路徑，即質量期望到顧客滿意的路徑。重新估計模型，結果如表-15。四、案例修正表-155%水平下不顯著的估計參數EstimateS.E.C.R.PLabel顧客忠誠<---超市形象.166.1011.652.099par_21從表-15可以看出，超市形象對顧客忠誠路徑系數估計的p值為0.099，仍大于0.05。并且從實際考慮，在學校內部，學生一般不會根據超市之間在形象上的差別而選擇堅持去同一個品牌的超市，更多的可能是通過超市形象影響超市滿意等因素進而影響到顧客忠誠因素?？紤]刪除這兩個路徑的模型如圖-23。目前三十四頁\總數四十八頁\編于十點根據上面提出的如圖-23所示的模型，在AMOS中運用極大似然估計運行的部分結果如表-16。四、案例修正擬合指數卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結果515.1(146)0.9360.9130.9360.080603.117607.7491.508表-16常用擬合指數計算結果圖-23修正的模型四目前三十五頁\總數四十八頁\編于十點從表-13和表-16可以看出，卡方值幾乎沒變，并且各擬合指數幾乎沒有改變，但模型便簡單了，做此改變是值得的。該模型的各個參數在0.01的水平下都是顯著的，另外質量感知對應的測量指標a11（關于營業(yè)時間安排合理程度的打分）對應方程的測定系數為0.278，比較小，從實際考慮，由于人大校內東區(qū)物美超市的營業(yè)時間從很長，幾乎是全天候營業(yè)在顧客心中，可能該指標能用質量感知解釋的可能性不大，考慮刪除該測量指標。修改后的模型如圖-24。四、案例修正圖-24修正的模型五目前三十六頁\總數四十八頁\編于十點根據上面提出的如圖-24所示的模型，在Amos中運用極大似然估計運行的部分結果如表-17。四、案例修正擬合指數卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結果401.3(129)0.9510.9300.9510.073485.291489.4801.213從表-16和表-17可以看出，卡方值減小了很多，并且各擬合指數都得到了較大的改善。該模型的各個參數在0.01的水平下都仍然是顯著的，各方程的對應的測定系數增大了。表-17常用擬合指數計算結果

目前三十七頁\總數四十八頁\編于十點下面考慮通過修正指數對模型修正，e12與e13的MI值最大，為26.932，表明如果增加a12與a13之間的殘差相關的路徑，則模型的卡方值會減小較多。從實際考慮，員工對顧客的態(tài)度與員工給顧客結帳的速度，實際上也確實存在相關，設想，對顧客而言，超市員工結帳速度很慢本來就是一種對顧客態(tài)度不好的方面；反之，則相反。因此考慮增加e12與e13的相關性路徑。（這里的分析不考慮潛變量因子可測指標的更改，理由是我們在設計問卷的題目的信度很好，而且題目本身的設計也不允許這樣做，以下同。）重新估計模型，重新尋找MI值較大的，e7與e8的MI值較大，為26.230，（雖然e3與e6的MI值等于26.746，但它們不屬于同一個潛變量因子，因此不能考慮增加相關性路徑，以下同）表明如果增加a7與a8之間的殘差相關的路徑，則模型的卡方值會減小較多。這也是員工對顧客的態(tài)度與員工給顧客結帳的速度之間存在相關，因此考慮增加e7與e8的相關性路徑。四、案例修正目前三十八頁\總數四十八頁\編于十點重新估計模型，重新尋找MI值較大的，e17與e18的MI值較大，為13.991，表明如果增加a17與a18之間的殘差相關的路徑，則模型的卡方值會減小較多。實際上消費前的滿意度和與心中理想超市比較的滿意度之間顯然存在相關，因此考慮增加e17與e18的相關性路徑。重新估計模型，重新尋找MI值較大的，e2與e3的MI值較大，為11.088，表明如果增加a2與a3之間的殘差相關的路徑，則模型的卡方值會減小較多。實際上超市形象和超市品牌知名度之間顯然存在相關，因此考慮增加e2與e3的相關性路徑。四、案例修正目前三十九頁\總數四十八頁\編于十點重新估計模型，重新尋找MI值較大的，e10與e12的MI值較大，為5.222，表明如果增加a10與a12之間的殘差相關的路徑，則模型的卡方值會減小較多。但實際上超市的食品保險&日用品豐富性與員工態(tài)度之間顯然不存在相關，因此不考慮增加e10與e12的相關性路徑。另外,從剩下的變量之間MI值沒有可以做處理的變量對了，因此考慮MI值修正后的模型如圖-25。四、案例修正圖7-25修正的模型五目前四十頁\總數四十八頁\編于十點根據上面提出的如圖-25所示的模型，在Amos中運用極大似然估計運行的部分結果如表-18。四、案例修正擬合指數卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結果281.9(125)0.9720.9510.9720.056373.877378.4650.935表-18常用擬合指數計算結果

從表-17和表-18可以看出，卡方值減小了很多，并且各擬合指數都得到了較大的改善。該模型的各個參數在0.01的水平下都仍然是顯著的，各方程的對應的測定系數增大了。

目前四十一頁\總數四十八頁\編于十點下面考慮根據PairwiseParameterComparisons來判斷對待估計參數的設定，即判斷哪些結構方程之間的系數沒有顯著差異，哪些測量方程的系數之間沒有顯著差異，哪些結構方程的隨機項的方差之間沒有顯著差異，哪些測量方程的隨機項的方差之間的之間沒有顯著差異，對沒有顯著差異的相應參數估計設定為相等,直到最后所有相應的criticalratio都大于2為止。通過點擊工具欄中的來查看模型輸出詳細結果中的PairwiseParameterComparison項可以查看臨界比率（CriticalRatio）結果，其中par_1到par_46代表模型中46個待估參數，其含義在模型參數估計結果表（如表-8，-10）中標識。根據CR值的大小，可以判斷兩個模型參數的數值間是否存在顯著性差異。如果經檢驗發(fā)現參數值間不存在顯著性差異，則可以考慮模型估計時限定兩個參數相等。

四、案例修正目前四十二頁\總數四十八頁\編于十點如果是某兩個參數沒有顯著差異，并且根據經驗也是如此，則可在相應的認為相等的參數對應的路徑或殘差變量上點擊右鍵選擇ObjectProperties，然后出現如圖-11的選項卡，選擇parameters項，如圖-26，圖-27，圖-28。

四、案例修正圖-26對應因果路徑圖-27對應殘差變量圖-28對應相關系數路徑目前四十三頁\總數四十八頁\編于十點然后在Regressionweight,variance,covariane輸入相同的英文名稱即可。比如從圖-25修正的模型六輸出的臨界比率結果中發(fā)現絕對值最小的是par_44和par_45對應的-0.021，遠遠小于95%置信水平下的臨界值，說明兩個方差間不存在顯著差異。對應的是e22和e24的方差估計，從實際考慮，也可以認為它們的方差相差，則殘差變量e22和e24上點擊右鍵選擇ObjectProperties，出現如圖-29的選項卡，然后在ObjectProperties選項卡下面的variance中都輸入“v2”，最后關掉窗口即可設置e22和e24的方差相等。經過反復比較得到的結構方程模型如圖-30。四、案例修正目前四十四頁\總數四十八頁\編于十點四、案例修正圖-29設置e22和e24的方差相等圖-30修正的模型七目前四十五頁\總數四十八頁\編于十點根據上面提出的如圖-30所示的模型，在Amos中運用極大似然估計運行的部分結果如表-19。四、案例修正擬合指數卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結果295.9(146