SPSS因子分析是探索性因子分析，你事先不知道内部结构，做完因子分析了才恍然大悟原来是有这么几个公因子，是这样的潜在结构。
验证性因子分析就不同了，在验证之前，你有预设模型结构，结构是你提出来的，然后我们做数据分析，看看数据所得结构是不是和预设模型匹配。
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案例背景介绍
数据来自吴明隆老师《结构方程模型—AMOS的操作与应用》。某研究者编制一份“公立中学校长激励策略量表”，采用李克特5级量表填写，共有12题，三大维度（福利措施、健全组织、专业成长）。
请尝试做验证性因子分析，验证研究者所创建量表模型结构是否可以得到数据适配支持。
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画模型图
AMOS做统计分析的第一件事，必须是画图，画出路径图，这是它的特色。画好模型图之后，绑定问卷数据。可以原始数据，也可以协方差矩阵。
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方法与统计量
要求AMOS采用 maximum likelihood 方法对模型进行估计，在 output 中主要命令AMOS统计计算标准化估计值、多元相关R方、隐含及样本协方差矩阵、协方差、相关系数矩阵等统计结果。
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结构效度拟合指标
由上表可知，X2/df比值1.000，小于3的标准，RMSEA为0.034，小于0.06，适配理想。其他指标中GFI、AGFI、TLI、NFI、CFI值均大于0.9，综合认为模型拟合度良好。
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组合信度/聚敛效度
遗憾的是AMOS不能直接计算和提供CR（组合信度）及AVE（聚敛效度），这两个指标尚需我们用户自己计算得到。此外还有一个判别效度AVE开根号，也是需要自己计算。
实操中，也并不需要我们真的手工计算，有很多学者提供了小的计算工具，比如吴明隆老师图书中提供的小程序，比如张伟豪老师课程中提供的Excel计算模板，当然如果你愿意钻研，你也可以自己在excel中按照具体公式实现计算。
由上表可知，福利措施、健全组织、专业成长各变量对应各题目的因子荷载大于0.7（仅一个载荷接近0.7），说明研究者设计的题目能有效反映测量的模型变量。
而且我们看到组合信度CR均大于0.8，说明题项突出了维度构念的特质，具有内部一致性。
再看聚敛效度，各研究变量的平均方差变异AVE均大于0.5，总体上说明聚敛效度良好，符合要求，预设模型的内在质量理想。
本案例主要练习AMOS做验证性因子分析，暂不深入考虑模型校正问题。
from http://www.datasoldier.net/archives/2932
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