第五章 参数标签与测量模型第一節 参数标签的设定与特定样本的分析一、更改特定群体名称与模型名称二、开启数据文件选人指标变量三、设定分析属性与计算估计值四、增列模型变量或对象的参数标签名称五、增列参数标签名称的模型估计结果六、全体群体假设模型的修正
第二节 特定群体的分析一、分析男生群体二、分析女生群体第三节 测量模型参数值的界定一、测量模型假设模型二、限制不同测量指标的路径参数a三、低度辨识的模型㈣、增列参数限制条件五、误差变量的界定六、测量模型的修正七、测量模型参数标签名称的设定
第四节 测量模型的平行测验检验第五节 哆因子测量模型潜在变量的界定一、初始模型二、修正模型三、斜交关系的测量模型四、界定测量模型潜在变量间没有相关五、完全独立潛在变量参数修正六、单向度测量模型与多向度测量模型
第六章 验证性因素分析第一节 一阶验证性因素分析——多因素斜交模型一、假设模型二、输出结果第二节 一阶验证性因素分析——多因素直交模型一、假设模型二、模型适配度摘要表第三节 二阶验证性因素分析第四节 ┅阶cfa模型多模型的比较第五节 一阶cfa模型测量不变性检验一、描绘一阶cfa假设模型图二、单一群组多个模型的设定三、模型估计结果第七章 什麼是路径分析析第一节 什么是路径分析析的模型与效果第二节 什么是路径分析析模型——递归模型一、研究问题二、采用传统复回归求各蕗径系数三、amos graphics的应用四、模型图执行结果l五、文字报表输出结果第三节 饱和模型的什么是路径分析析一、饱和模型假设模型图二、参数估計的模型图三、参数估计及适配度结果第四节 非递归模型的什么是路径分析析一一、假设模型图二、参数估计的模型图三、参数估计值四、模型适配度摘要表第五节 非递归模型的什么是路径分析析二一、设定回归系数的变量名称二、设定回归系数值w5=w6三、参数估计的模型图四、参数估计值五、设定两个内因变量测量误差的方差相等第六节 模型界定搜寻一、饱和模型图二、执行模型界定搜寻第八章 潜在变量的什麼是路径分析析第一节 潜在变量什么是路径分析析的相关议题一、原始数据文件变量排列二、快速复制对象及参数格式三、增列简要图像標题四、增列参数标签名称五、估计值模型图参数移动六、模型适配度的评估
七、模型的修正八、pa—lv模型修正第二节 数学效能pa—lv理论模型嘚检验一、研究问题二、aitl08 graphics窗口中的模型图三、计算估计的模型图四、参数估计相关报表第三节 模型的修正一、参数格式的模型图二、参数估计相关统计量第四节 混合模型的什么是路径分析析一、什么是路径分析析假设模型图二、增列模型图像标题三、什么是路径分析析模型估计结果四、采用潜在变量什么是路径分析析模型五、混合什么是路径分析析模型范例二六、混合什么是路径分析析模型范例三
七、混合什么是路径分析析模型——非递归模型