spss+amos问卷数据一个半小时详细讲解结构方程模型实际案例运用，实证分析全

1.先做数据的预处理，保证变量的类型都是数字或者数值

2.影响关系类的实证分析框架

• 样本特征分布描述
• 信度分析，效度分析
• 相关分析
• 结构方程模型
• 异质性检验

分布描述：SPSS频率分析

• 信度分析：单个和总体量表

主要因素均通过量表的形式进行测量，因此对测量结果的数据质量进行检验是保证后续分析具有意义的重要前提。首选通过科隆巴赫系数信度检验分析各个维度的内部一致性，科隆巴赫系数越高，信度越高，至少大于0.6。0.6-0.7勉强可信，0.7-0.8，比较可信，0.8-0.9很可信。具体是什么标准要根据自己的研究来定。

• 效度分析：探索性和验证性。

验证量表的结构。需要处理数据，量表之外的变量可以不要，编码替换量表中的变量。

CFA：验证因子分析，不要画错模型，红色剪头亮起代表模型正确，模型适配度检验。通过样本数据去验证结构是否合适

各个量表单独做因子分析

做完CFA以后，检验量表的收敛效度AVE和组合信度CR。

区别效度检验：每个维度是不是单独测量到了自己所需要的信息

相关分析：各个变量之间的相关性

结构方程模型：

1.模型适配度检验

2.路径关系假设检验结果