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剛才發現推文有點誤解你的數字了。你指的是.19到.28以及.31到.42的Squared correaltion coefficients的數值。我原本以為你指的是.44到.53以及.55到.65的Factor loadings。 我比較好奇的是,為什麼你要報Squared correlation coefficients。 因為這個部分是屬於measurement part的部分,為什麼不是報導Factor loadings。 從Factor loadings來看,雖然.44到.53沒有很高,但我個人覺得還是可以接受。 關於error間的相關係數(.43和.29)的部分,絕對不可以和Factor loadings或是Squared correlation coefficients加起來。因為代表的是不同的意涵。 Factor loadings代表的是你在意的潛在變項(PU)解釋觀察變項(PU1~PU4)的能力; error間的相關係數代表的是,觀察變項(PU1~PU4)無法被潛在變項(PU)解釋的地方中, 彼此間的相關性。 ※ 引述《orangejase (FFFF)》之銘言: : [軟體程式類別]: : 請填入軟體程式類別 例如SAS、SPSS、R、EVIEWS...等 : AMOS : [程式問題]: : 資料處理、迴歸、敘述統計、logistic、probit...等 : AMOS依MI修正模型後 : R^2變很小,不知道如何解讀 : [軟體熟悉度]: : 請把以下不需要的部份刪除 : 低(1~3個月) : 根據不同熟悉度 : 板上高手可以給予你不同指導 : 新手或許需要的還是語法的熟悉 : 而其他部分則可能往往是盲點上的點破 : [問題敘述]: : 各位前輩好 : 小弟日前在跑AMOS,因為chi-square很高 : 所以看了書之後,根據了MI表修正了模型 : 將幾個error項建立了關係 : 但是建立關係之後,解釋力卻下降了 : 是因為建立關係之後要把兩個加起來嗎? (這是我一廂情願的想法=_=) : 1.修正前 http://imgur.com/O6LDY : 2.修正後 http://imgur.com/NRfwe : 因為我依照書上的教法去建立之後 : 不曉得要怎麼去說明這個 : 懇請各位前輩指導 --



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◆ From: 114.39.165.21
1F:推 orangejase:我懂了~~感謝您的指導:)) 04/30 15:42
2F:推 orangejase:但是這在R^2標準(0.5)好像就過不去了? 04/30 18:56
3F:→ orangejase:R^2 是等於因素負荷的平方嗎? 04/30 18:56
4F:→ sk2allwin:是的,是Factor loadings的平方。 04/30 19:41
5F:推 orangejase:所以我的R^2會因為為了讓CHI-SQUARE下降也跟著下降了.. 04/30 22:03
6F:→ sk2allwin:是可以這麼說沒錯 04/30 22:26







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