LISREL做CFA模型及修正,手把手教会你.docVIP

运行LISEREL Windows Application File→Import External Data in Other Formats（导入外部数据）→右击变量名，Define Variables（定义变量） 完成上述操作后点击save保存数据（注意数据应保存在系统盘，否则可能得不出结果） Statistics→output options...（输出选项，选择Save to fi.. 、LISREL system data、Save the transformed data to...。输入与之前文件名一致名字的cov、dsf文件（如下图中test1.cov、test1.dsf），Covariances：协方差） 得到协方差矩阵 接下来进行CFA Flie→New→Path Diagram→保存（同名文件test1.pth) Setup（定义相关设定）→Title and comments（一般不用定义）→选择next，至Group names（一般也不用定义）→next至Labels，如下图（左侧Observed Variables：观测变量即观测指标；右侧Latent Variables：潜变量） →选择Add/Read variables （得下图，在Add/Read variables中选择PRELIS System Flie） 选择Browse...→打开test1.psf→OK 选择Add latent Variables（添加潜变量，手输），如下图 得到 点击next进入Data（Statistics中选择Covariances，File中选择External ASCII Data，File Browse... 中选择同名cov文件，Number of中输入样本数量） 点击OK 作图 Setup→Build LISREL Syntax→ → 选择estimates（估计值）中：Standardized Solution 注：对于Standardized Solution值的删减标准无一定说法，但一般应当高于0.6、0.7。如果观测指标不多，可适当降低标准。一般最少也应大于0.5。上图中对于较小的0.34应删除这条路径，删除后再运行程序一次。如果有多条路径要删除，应当一条一条删。 完成删减路径工作后，查看模型拟合系数Output→ Fit indices（拟合指数），如下图： 以上CFA完成 接下来结构方程模型分析 File→new→选择Path Diagram，如下图 保存为test2.pth Setup（定义相关设定）→Title and comments（一般不用定义）→选择next，至Group names（一般也不用定义）→next至Labels，如下图（左侧Observed Variables：观测变量即观测指标；右侧Latent Variables：潜变量） →选择Add/Read variables （得下图，在Add/Read variables中选择PRELIS System Flie） 选择Browse...→打开test1.psf→OK 选择Add latent Variables（添加潜变量，手输），如下图 得到 点击next进入Data（Statistics中选择Covariances，File中选择External ASCII Data，File Browse... 中选择同名cov文件，Number of中输入样本数量） 点击OK 绿色：外生潜变量；灰色：外生观测变量（外生观测指标） 黄色：内生潜变量；蓝色：内生观测变量（内生观测指标） 系统均默认为外生变量，在Y下选中，转化为内生观测变量，在Eta下选中转化为内生潜变量 作图，与CFA一样，得到下图 其中，选择Estimate中T-values，从最小的开始，用以删路径。一般T值的绝对值应当大于1.96，才说明显著水平达到0.05，用一个*表示。另，大于2.58用**表示，大于 用***表示。 选择Estimate中modification indices（修正系数，MI值：增加某条路径所减少的卡方值，从大的开始），用以增加路径。但一定要有理论依据，一般不随便增加。 T值最小值开始用以删路径，MI值最大值开始用以增加路径。无论增、减路径都得一条一条进行。 根据T值依次删除两条路径后（在其中最好保存语法）得到下图： 上图表明SPEE对MARK影响系数为0.45，EFFE对FINA影响系数为0.24。 根据MI值添加路径（①根据数值大小；②理论依据），后运行 以上结构修正完成，接下来输出相关指标数据： 选择Total Effects and Indirect Effects（总体影响和间接影响）、Standardi