AMOS分析技术：斜交验证性因⼦分析；介绍如何整理出能够 基础准备
上⼀篇⽂章我们介绍了验证性因⼦分析的概念和分析逻辑，以及通过验证性因⼦分析可以直接或间接的得到哪些问卷数据的信度与效度指标，⼤家可以点击下⽅的⽂章名称回顾：
自然界大事件今天草堂君要介绍如何使⽤AMOS进⾏斜交验证性因⼦分析，以及如何整理出能够⽤于⽂章发表的信度和效度结果。
直交与斜交模型
草堂君在上篇⽂章中介绍过，分析者根据实际分析背景可以假设潜在变量之间是相关或独⽴，如果潜在变量之间是相关的，那么这些潜在变量组成的测量模型应该进⾏斜交验证性因⼦分析；反之，潜在变量之间相互独⽴，则称为直交验证性因⼦分析。 跟着草堂君学习过spss因⼦分析功能（回顾：）的朋友应该还记得，在旋转按钮⾥，有最⼤⽅差法（直交，相互独⽴）、直接斜交法和最优斜交法等六种因⼦旋转⽅式，表⽰通过因⼦旋转，最终获得的因⼦
关系是相关还是独⽴，这与上⾯提到的直交和斜交的含义是⼀样的。不同之处在于，spss的因⼦分析是探索性的（探索性因⼦分析和验证性因⼦分析的区别可以回顾⽂章：）。
下⾯我们介绍如何⽤Amos软件进⾏斜交验证性因⼦分析，以及如何整理出能够⽤于⽂章发表的信度和效度结果。
案例分析
⼆⼗⼀世纪最贵的是⼈才，因此激励永远是企业管理中永恒的话题。恰当的激励员⼯，能够使企业在激烈的竞争中⽣存和发展。管理学中⼀般将激励措施分为物质激励、⽂化激励和发展激励，现在有⼀份通过“激励测量量表”，量表的设计结构包括三个潜在变量（物质激励、⽂化激励和发展激励），如下图所⽰，每个潜在变量都包括4个量表题项，分别表⽰潜在变量的⼀个细节维度。因为问卷数据遗失，只有12个量表题项（测量变量）数据之间的协⽅差和样本量（有效问卷数量），所以只能将协⽅差和样本量在spss中整理成下图的形式，Amos可以利⽤该SPSS协⽅差矩阵数据进⾏验证性因⼦分析（注意spss的数据格式）： (Amos模型⽂件和Spss数据⽂件都分享在QQ：134373751)
分析思路
如上⾯的Amos图所⽰，因为进⾏的是斜交验证性因⼦分析，所以需要在三个潜在变量之间建⽴双向联系。残差到测量变量（问卷题项变量）的路径系数为1，同时每个潜在变量到测量变量的四个路径系数中，有⼀个要设定为1，原因可以回顾⽂章：。
分析步骤
1、在Amos软件中绘制上⾯的测量模型图。
2、SPSS数据导⼊，并将spss数据中的变量拖到Amos测量模型相应的矩形中。这两个步骤在前⾯的Amos⽂章中已经介绍过很多次，本篇⽂章省略。⼤家可以在Amos数据分析导航页中到前⾯的⽂章阅读回顾。
2、输出结果选择。点击【Analysisproperties】按钮。
3、点击【Calculate estimate】按钮，进⾏测量模型拟合。
菲律宾与中国结果解释
1、模型结果。模型拟合成功，Default model前⾯的XX变成了OK。从下⽅斜交测量模型的验证性因⼦
分析结果可知，卡⽅值等于51.020，p值等于0.473，⼤于0.05，表⽰观察数据导出的⽅差协⽅差矩阵与假设模型导出的⽅差协⽅差矩阵不存在显著性差异。
2、点击【View Text】按钮，查看各项模型拟合结果。下图左侧为⾮标准化路径系数，右侧为标准化路径系数（因⼦载荷）。可以发现，所有的因⼦载荷的p 值都⼩于0.001（三颗星），说明三个潜在变量（物质激励，⽂化激励和发展激励）对测量变量（量表数据）的解释都是有意义的。
上表中，S.E代表标准误（回归抽样分布），C.R.表⽰临界⽐（Critical Ratio），C.R.值等于估计值除以标准误，例如物质激励对Q2的C.R.值等于13.185，等于0.922/0.070。C.R.值其实就是线性回归系数的t检验值，该值（或对应p值）如果落在拒绝域，表⽰回归系数与0之间存在显著性差异，⾃变量对因变量的影响是显著的。需要注意，临界⽐值（C.R.值）要与组合信度（Composite Reliability）区分开，两者都可以缩写成CR值。
3、潜在变量间的相关性。下⾯两张表是三个潜在变量间的协⽅差和相关系数。可以发现，三个潜在变量间是相关的，因此⽤斜交验证性因⼦分析是合适的。
4、⽅差表和R⽅表。下⽅左表是3个潜在变量与12个残差的标准化⽅差，可以发现15个标准化⽅差均为正数且达到0.05显著⽔平，表⽰模型没有界定错误（在原本没有相关的变量间建⽴相关）。右表为R⽅表，测量模型中，3个潜在变量解释12个测量变量（量表题项）可以看作12个⼀元线性回归⽅程，每个回归⽅程都会对应⼀个R⽅值（线性回归模型拟合度指标），该值其实就是标准化回归系数的平⽅，例如，Q12的标准化回归系数为0.827，⽽其R⽅值等于
0.827*0.827=0.685。
5、模型参数估计摘要表。可以根据上⾯的模型拟合结果，整理出模型参数摘要表，放⼊论⽂的正⽂中。
6、模型信效度表格。通过模型估计摘要表可以计算并整理出模型的效度和效度指标表。该表格的指标含义以及指标的计算过程已经在上篇⽂章中详细介绍，⼤家可以点击⽂章链接回顾：。
上表中的组合信度（CR）和平均⽅差萃取量（AVE）除了可以通过上⾯⽂章中的公式⾃⾏计算，有些⽹友设计了它们的⼩程序，只需输⼊因⼦载荷量即可直接输出CR值和AVE值。软件已经上传到QQ，需要的朋友可以前往下载。短跑技术
总结⼀下
通过斜交验证性因⼦分析，可以获取测量模型的信度和信度指标信息。本篇⽂章只简要介绍了模型拟合度的卡⽅值和p值，显⽰模型质量不错，没有具体介绍模型修正线索和其它拟合度指标，这些将在下⼀篇⽂章中介绍。本篇⽂章除了分享Amos测量模型⽂件和SPSS数据以外，还将分享CR和AVE的快速计算⼩程序。
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