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1、进入AMOS
这是每次进入AMOS必做的，lt是解析当前系统所有信息，供后面查询使用2、查看告警
alt是查看当前告警，lga查看历史告警
3、检测双栈IP接入
按步骤进行即可
4、在ping IP时，如发现当前的IP为no answer，则要对相应的双栈板子进行重启
5、双栈板子重启步骤
1）查看板子信息cabx
2）差板子的索引
3）重启
4）重启参数
5）重启进程查看pol
6）重启后效果查看
6、查看邻区（注：只能在RNC下查看）命令及步骤
1）进入对应的RNC下
2）Lget utrancell=基站名utranrelation
7、录制邻区log的命令与步骤
1）l+ log名
2）lget utrancell=基站名utranrelation
3）l-
（当录制完以后，去TOTALCMD.EXE中找，左边为下载的文件，右边是本地PC，只要把左边的拖到右边就可以了）
8、基站重启命令及步骤
1）进入基站，查看告警
发现有一个基站告警，需要重启基站
2）重启基站
3）查看重启进程（pol），并在重启后继续查看告警，看告警是否消失
9、查看传输质量pdiff（后面为0的表示传输良好）
10、。
AMOS教程(详细版)介绍AMOS是一种基于矩阵的结构方程建模（SEM）技术。
它是一个统计软件，主要用于建立结构模型并分析研究数据。
该软件主要针对复杂数据集，如多元数据、大规模数据集、纵向数据和多水平结构等。
AMOS可描绘和分析数据之间的关系和因果关系，因此是许多社会科学研究者所证明的有效工具。
下面是AMOS的详细教程。
下载和安装AMOS由IBM SPSS Statistics提供技术支持。
安装AMOS之前，您需要先安装IBM SPSS Statistics，因为AMOS作为IBM SPSS Statistics的插件。
首先，在IBM SPSS Statistics的官方网站上下载安装程序，然后按照安装程序指示进行操作。
安装完成后，您需要从IBM SPSS Statistics的菜单中启动AMOS。
AMOS界面AMOS的界面与IBM SPSS Statistics的界面类似。
它由菜单栏、工具栏、变量视图、路径图和输出窗口组成。
变量视图：该视图显示所有变量及其属性。
您可以在变量视图中创建、编辑和删除变量，定义变量类型、标签和值标准化等。
路径图：该图形显示模型的路径或关系，通常称为SEM模型。
您可以在路径图上添加、移动和删除变量和路径等，以便更改模型结构。
输出窗口：该窗口用于显示所有输出结果，包括模型拟合度、系数、标准误差、置信区间和偏差等。
新建模型要创建新的结构方程模型，您需要执行以下步骤：1.单击文件菜单，然后单击新建。
2.在新建对话框中，选择结构方程模型，并指定模型名称。
3.单击“确定”以创建新模型。
4.从变量视图中选择变量并将其拖动到路径图中。
建立路径建立路径是AMOS中最基本的任务之一。
您可以执行以下步骤：1.单击结构菜单，然后选择添加路径。
2.在路径对话框中，选择要添加路径的变量和它们之间的关系（例如直接效应和间接效应）。
3.指定路径的名称和标签。
4.单击“确定”以添加路径。
添加参数当您已经建立了路径后，您需要添加参数，以描述变量和路径之间的关系。
A m o s使用技巧(作图篇)标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KIIAmos画出的图像往往并不符合要求，框框太大，变量之间的距离太远，太占空间。
以下是调整技巧：1. 打开Amos的AG（Amos Graphics）程序准备画图。
在窗口的左侧会看到如下的三列图标，这些图标在各个对应的菜单中（如File，Edit等）也能找到。
2. 画板长宽调整：点击View-Interface Properties-Landscape-Apply即可，程序默认的是立着的长方形画板。
3. 画潜变量和测量变量：点击，然后在画板上点击一次出现一个椭圆，在连续点击，就会给椭圆加上相应的测量变量和残差变量框框。
4. 点击可以将途中的测量变量的位置上下左右地移动。
5. 点击可以把图中固定路径的位置改变，可以放在第一个或者最后一个。
6.点击，然后拖动椭圆，可以将椭圆调整到合适的大小。
7.点击和，可以将测量变量和残差变量移向椭圆，改变他们之间箭头的长度。
如果仅仅点击，只能调整某一个路径和图形。
8.点击和可以同时调整所有测量变量框的大小，以及残差变量框的大小。
9.点击和，上下或者左右拖动测量变量框，可以改变各个变量框之间的距离。
10.点击左边的，可以逐个选择目标，点击中间的一次选择全部图形，点击右边的放开所有选中的图形。
有时候只需要选中部分图形，点击左边图标之后，可以单击鼠标左键逐个选中，也可以按住鼠标左键，让鼠标箭头在要选中的图形上滑动即可。
11.如果不满意，点，叉掉便是。
12. 点击之后，在点击途中的任何变量框，可以对其进行命名。
一般多用于潜变量的命名或因变量残差的命名。
13.导入数据，点击，然后点击File Names，选中文件之后，点击OK。
如果要看看数据文件，点View Data。
14.然后点击，刚才打开的文件中的所有变量名会出现，然后根据需要将其一一拖到相应的测量变量框中即可。
结构方程模型(AMOS)的操作与应用引言结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种统计分析方法，用于研究变量之间的因果关系。
AMOS是一个常用的SEM分析软件包，能够进行参数估计、模型拟合优度检验和模型比较等。
在本文中，我们将详细讨论AMOS的操作和应用，旨在帮助读者了解如何使用AMOS进行结构方程建模。
AMOS的基本操作安装和启动AMOS软件1.从官方网站下载AMOS软件安装文件，并按照提示安装。
2.启动AMOS软件。
数据准备1.将需要分析的数据整理为适合AMOS的格式，通常是CSV或SPSS格式。
2.导入数据到AMOS软件中。
构建模型1.选择适当的测量模型和结构模型形式。
2.在AMOS中使用拖放功能构建模型结构，包括添加变量、指定因子和路径等。
参数估计与模型拟合优度检验1.运行模型估计，AMOS将根据输入数据对模型参数进行估计。
2.根据估计的参数值和数据拟合情况，进行模型拟合优度检验。
常用的指标有卡方检验、根均方误差（RMSEA）和比较度指数（CFI）等。
模型修正与改进1.根据模型拟合指标的结果，如果模型拟合不佳，需要进行模型修正和改进。
2.在AMOS中，可以通过添加或删除路径、改变指定因子等方式来改善模型拟合。
结果分析与解释1.根据模型估计结果，进行结果分析和解释。
2.可以通过检查路径系数、因子载荷等参数来判断变量之间的关系强度和方向。
AMOS的高级应用多组比较1.在分析中，可能需要比较不同组别（如男性与女性）之间的结构模型是否等价。
2.在AMOS中，可以使用多组比较功能，通过比较不同组别的结构模型参数估计值和拟合指标来判断模型等价性。
中介效应分析1.中介效应分析用于探究一个因变量和一个自变量之间的关系是否通过中介变量而产生。
2.在AMOS中，可以使用路径分析方法进行中介效应分析，并通过拟合指标和参数估计值来判断中介效应的存在与大小。
多样本分析1.在某些情况下，需要对来自不同样本的数据进行比较和分析。
Amos软件操作1.模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos软件进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
2.模型构建的思路根据构建的理论模型，通过设计问卷对留学生学习汉语的学习动机、学习策略和焦虑调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
3.潜变量和可测变量的设定模型中共包含2个因素(潜变量)：学习动机、学习策略，7个可测变量：融入型动机、工具型动机、焦虑、记忆策略、认知策略、情感策略和社交策略。
4.关于调查数据的收集本次问卷调研的对象为不同国家的留学生5.缺失值的处理采用表列删除法，即在一条记录中，只要存在一项缺失，则删除该记录。
数据的的信度和效度检验1）．数据的信度检验信度（reliability）指测量结果（数据）一致性或稳定性的程度。
一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系，考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
稳定性是指用一种测量工具（譬如同一份问卷）对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。
如果问卷设计合理，重复测量的结果间应该高度相关。
由于本案例并没有进行多次重复测量，所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。
Cronbach在1951年提出了一种新的方法（Cronbach's Alpha系数），这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较，对量表进行内部一致性估计。
2）．数据的效度检验效度（validity）指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度，分为内容效度（content validity）、效标效度（criterion validity）和结构效度（construct validity）三个主要类型。
内容效度也称表面效度或逻辑效度，是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性。
软件功能通过路径图浏览器，可以显示路径模型以及当前文件夹下所有路径模型的描述以及小图标通过简单的点击来选择程序的选项通过单击鼠标在路径图上直接创建新的变量一次点击查看不同的组或模型浏览数据文件内容创建具有观测变量和潜变量的结构方程模型(包括路径分析和纵向数据模型)利用两种方法指定候选模型：为每个候选模型设置一组参数相等的约束探索性方式应用SEM。
AMOS会尝试很多模型，同时基于AIC及BIC统计量比较模型，并给出最佳模型的建议拟合验证性因子模型，方差成分模型，变量中含有误差的模型，以及一般的潜变量模型分析均值结构以及多组数据：利用自动化设置迅速地制定并检验多组数据同时分析来自多个总体的数据把因子及回归分析合并到一个模型中同时拟合来节省时间同时分析多组模型：AMOS能够确定哪些模型是嵌套的并能够自动计算校验统计量将路径图转化为VB程序用自动生成的参数限制来拟合线性增长曲线模型进行市场细分研究估计每个类群或划分的大小进行混合回归分析和混合建模进行混合因子分析估计个体属于某类群的概率训练分类模型。
预先指定一些个体属于某个组，再利用模型对剩余的个体分类在多组模型中，限定一些模型参数在各族相等，同时其它参数可随不同组而变化软件特色使用回归归因创建单一完整的数据集。
使用随机回归归因或贝叶斯算法归因创建多个归因的数据集。
您还可以归因缺失值或潜在变量分数。
通过指定内容丰富的先验分布，改进估算。
利用可自动调整的底层“马尔可夫链蒙特卡尔理论(Markov chain Monte Carlo，MCMC)”计算方法。
以有序的分类数据和审查数据执行估算。
基于非数字数据创建模型，而无需将数字分数分配给数据。
使用审查数据，而无需进行除正常情况之外的假定。
使用拖放式绘图和编辑工具，快速构建图形模型。
创建真实反映复杂关系的模型。
使用观察到的或潜在的任何数字值来预测任何其他数字值。
使用非图形脚本编制功能快速运行大型的复杂模型，并生成略有区别的类似模型。
Amos画出的图像往往并不符合要求，框框太大，变量之间的距离太远，太占空间。
以下是调整技巧：1. 打开Amos的AG（Amos Graphics）程序准备画图。
在窗口的左侧会看到如下的三列图标，这些图标在各个对应的菜单中（如File，Edit等）也能找到。
2. 画板长宽调整：点击View-Interface Properties-Landscape-Apply即可，程序默认的是立着的长方形画板。
3. 画潜变量和测量变量：点击，然后在画板上点击一次出现一个椭圆，在连续点击，就会给椭圆加上相应的测量变量和残差变量框框。
4. 点击可以将途中的测量变量的位置上下左右地移动。
5. 点击可以把图中固定路径的位置改变，可以放在第一个或者最后一个。
6.点击，然后拖动椭圆，可以将椭圆调整到合适的大小。
7.点击和，可以将测量变量和残差变量移向椭圆，改变他们之间箭头的长度。
如果仅仅点击，只能调整某一个路径和图形。
8.点击和可以同时调整所有测量变量框的大小，以及残差变量框的大小。
9.点击和，上下或者左右拖动测量变量框，可以改变各个变量框之间的距离。
10.点击左边的，可以逐个选择目标，点击中间的一次选择全部图形，点击右边的放开所有选中的图形。
有时候只需要选中部分图形，点击左边图标之后，可以单击鼠标左键逐个选中，也可以按住鼠标左键，让鼠标箭头在要选中的图形上滑动即可。
11.如果不满意，点，叉掉便是。
12. 点击之后，在点击途中的任何变量框，可以对其进行命名。
一般多用于潜变量的命名或因变量残差的命名。
13.导入数据，点击，然后点击File Names，选中文件之后，点击OK。
如果要看看数据文件，点View Data。
14.然后点击，刚才打开的文件中的所有变量名会出现，然后根据需要将其一一拖到相应的测量变量框中即可。
15.点击Plugins-name unobserved variables，可以给残差命名。
16.用单向箭头连接自变量和因变量，用双向箭头联系自变量，表示相关。
amos的操作要点Amos是一种功能强大的数据分析软件，它提供了许多操作要点，可以帮助用户进行数据处理和分析。
下面将介绍一些Amos的常用操作要点。
一、数据导入和整理Amos支持导入多种数据格式，如CSV、Excel等。
在导入数据时，可以选择合适的数据源，并设置变量类型和缺失值处理方式。
导入后，可以对数据进行清洗和整理，包括删除多余变量、处理缺失值、标准化数据等。
二、路径分析路径分析是Amos的核心功能之一，它可以帮助用户建立和评估结构方程模型。
在路径分析中，用户可以选择合适的变量，并设置路径的方向和强度。
Amos会根据数据自动计算模型的拟合度，并提供模型参数的估计结果和显著性检验。
用户可以通过修改路径，比较不同模型的拟合度，选择最佳模型。
三、因子分析因子分析是一种常用的数据降维方法，可以帮助用户发现变量之间的潜在结构。
在Amos中，用户可以选择合适的因子提取方法和旋转方法，得到最优的因子结构。
Amos还提供了因子载荷和因子得分等结果，帮助用户解释因子分析的结果。
四、多组比较Amos支持多组比较，可以比较不同样本或不同组之间的模型差异。
用户可以选择不同的样本或组，并比较模型的拟合度、参数估计和显著性检验等结果。
多组比较可以帮助用户了解不同群体的差异，发现影响因素的异同。
五、模型修正和改进在Amos中，用户可以根据模型拟合度和参数估计结果，对模型进行修正和改进。
用户可以添加或删除路径，修改变量之间的关系，以提高模型的拟合度。
Amos还提供了模型修正指数和模型改进指数，帮助用户评估模型的改善程度。
六、模型比较Amos支持不同模型之间的比较，可以通过比较不同模型的拟合度和参数估计结果，选择最佳模型。
用户可以使用信息准则（如AIC、BIC）或模型拟合度指标（如χ²、RMSEA）等进行模型比较。
Amos还提供了模型差异检验，帮助用户判断不同模型之间的显著性差异。
以上仅是Amos的一些常用操作要点，Amos还有更多功能和操作方法等待用户去探索和学习。
amos二阶模型操作方法Amos二阶模型是结构方程模型(SEM)的一种，它可以通过建立多个方程来分析多个因变量之间的关系。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Amos二阶模型进行实际操作。
第一步：收集数据在使用Amos二阶模型之前，您需要先收集数据。
您可以使用问卷、实验、采访等方法来获取数据。
确保您的数据样本足够大，并代表您所研究的人群。
第二步：建立模型在Amos中建立模型的第一步是创建一个新项目。
在这个项目中，您需要建立多个方程来分析多个因变量之间的关系。
您可以使用Amos的图形用户界面来建立模型，也可以使用语法编辑器来编写代码。
第三步：进行估计建立模型之后，您需要进行估计。
在Amos中，您可以使用最大似然估计、加权最小二乘估计和无信息最大似然估计等不同的估计方法。
第四步：进行模型拟合在进行估计之后，您需要检查模型的拟合程度。
在Amos中，您可以使用各种统计指标来评估模型的拟合程度，如χ²值、df值、RMSEA、CFI和TLI等。
第五步：进行模型修改如果您发现模型的拟合程度不理想，您需要进行模型修改。
在Amos中，您可以修改模型的结构和参数，以改善模型的拟合程度。
第六步：进行路径分析在进行模型修改之后，您需要进行路径分析。
路径分析可以帮助您理解不同变量之间的关系，并确定哪些变量对结果变量的影响最大。
第七步：进行模型比较您需要进行模型比较。
在Amos中，您可以比较不同模型的拟合程度，以确定哪个模型最好地描述了您所研究的数据。
您可以使用拟合指数和信息标准来比较不同模型的拟合程度。
结论Amos二阶模型是一种强大的数据分析工具，可以帮助您研究多个因变量之间的关系。
在使用Amos二阶模型之前，您需要收集足够的数据，并建立一个合适的模型。
您还需要进行估计、拟合、修改、路径分析和比较不同模型。
通过使用Amos二阶模型，您可以更好地理解和预测不同变量之间的关系，为您的研究提供有力支持。
结构方程模型amos的操作与应用结构方程模型（Structural Equation Model，简称SEM）是一种基于统计学原理的分析方法，用于探索变量之间的因果关系。
其中，AMOS是一款流行的结构方程模型软件，常用于数据分析、模型拟合和参数估计等。
本文将重点介绍AMOS的操作和应用。
首先，AMOS的操作非常简单易学。
用户只需在软件界面中拖拽变量图标并连接路径，即可构建模型的可视化图示。
同时，AMOS还提供了多种统计方法和模型评估指标，如路径系数（Path Coefficients）、标准化回归系数（Standardized Regression Weights）以及模型拟合度指标（Fit Indices）等，以帮助研究者对模型进行准确评估。
AMOS的应用范围非常广泛。
首先，结构方程模型可以用于验证理论模型的适配度，通过对观测变量和潜在变量之间的关系进行建模，研究者可以评估模型的质量和可靠性。
此外，SEM还可以用于探索和解释复杂的因果关系，从而深入理解研究对象的内在机制。
例如，在社会科学领域，可以通过SEM分析影响人们幸福感的因素，如收入、社交关系和工作压力等。
此外，AMOS还具有其他一些高级功能。
例如，它可以进行多组别分析，用于比较不同样本群体之间模型的差异。
此外，AMOS还支持结构方程模型的时序分析，可以用于研究变量之间的动态关系和变化趋势。
总而言之，AMOS作为一款强大的结构方程模型软件，在数据分析和建模领域发挥着重要作用。
它不仅操作简便，还提供了丰富的统计方法和评估指标，帮助研究者深入探索变量之间的因果关系，并验证理论模型的适配度。
通过AMOS的应用，我们可以更好地理解和解释研究对象的内在机制，为学术研究和实践应用提供支持。
AMOS使用指南
AMOS使用指南
一、引言
本文档旨在为用户提供AMOS软件的使用指南，包括软件介绍、安装步骤、功能说明、操作方法等方面的详细内容。
二、软件介绍
1、AMOS概述：对AMOS软件进行简要介绍，包括软件的主要功能和适用领域。
2、系统要求：列出AMOS软件的运行所需的硬件和软件环境要求，以及推荐配置。
三、安装步骤
1、AMOS软件：提供AMOS软件的，并介绍及安装方法。
2、安装AMOS软件：详细说明安装步骤，包括软件的解压、安装向导的操作等。
四、功能说明
1、模型设定：介绍AMOS软件中模型设定的功能，包括路径模型、结构方程模型等。
2、数据准备：详细介绍数据准备的方法，包括数据导入、数据清洗和转换等操作。
3、模型估计：解释AMOS软件中模型估计的原理和方法，包括最大似然估计、贝叶斯估计等。
4、模型分析：详细说明模型分析的功能，包括路径分析、因子分析、多组分析等。
5、结果解释：提供结果解释的方法和指南，包括路径系数解释、模型适配度指标等。
五、操作方法
1、菜单介绍：对AMOS软件中的各个菜单进行详细介绍，并说明各个菜单上的功能和操作方法。
2、快捷键：列出AMOS软件中常用的快捷键，方便用户进行快速操作。
六、附件
1、示例数据：提供一些示例数据供用户练习使用。
2、实例模型：给出一些已经建立好的模型示例，供用户进行参考和学习。
七、法律名词及注释
1、法律名词1：对涉及的第一个法律名词进行解释。
2、法律名词2：对涉及的第二个法律名词进行解释。
（根据文档中所涉及的具体法律名词进行补充）。
结构方程模型amos的操作与应用一、结构方程模型（SEM）简介结构方程模型（SEM）是一种统计分析方法，用于测试和验证复杂的理论模型。
它可以通过测量多个变量之间的相互关系来探究因果关系和预测未知变量的值。
SEM可以在一个统一的框架内，同时考虑观察数据和潜在变量之间的关系，从而提供了一种更全面、更准确的数据分析方法。
二、AMOS软件简介AMOS（Analysis of Moment Structures）是一种结构方程建模软件，由SPSS公司开发。
它提供了一个用户友好的界面，使用户能够轻松地进行结构方程建模分析。
三、AMOS操作步骤1. 数据输入首先，在AMOS中加载数据文件。
可以使用Excel文件或SPSS数据文件格式。
确保所有变量都被正确地标记为观察变量或潜在变量。
2. 模型构建在AMOS中，用户可以使用图形界面来创建结构方程模型。
用户可以通过拖拽和连接图标来指定每个变量之间的关系，并添加测量误差项以考虑测量误差对结果的影响。
3. 参数估计在模型构建完成后，在AMOS中运行参数估计程序，该程序将为每个路径估计参数值。
AMOS使用最大似然估计（MLE）方法来确定模型参数。
4. 模型拟合度检验AMOS提供了多种统计指标来评估模型的拟合度，包括χ²检验、自由度、比率指数（CFI）、增量拟合指数（IFI）和标准化均方根误差（SRMR）。
这些指标可以帮助用户判断模型是否适合数据。
5. 结果解释在AMOS中，用户可以查看每个路径的参数估计值、标准误差和置信区间。
此外，用户还可以查看每个变量的测量误差项和潜在变量的因子载荷。
这些结果可以帮助用户解释模型。
四、应用案例以下是一个应用案例，展示如何使用AMOS进行结构方程建模分析。
研究问题：探究消费者对某品牌电子产品购买意愿的影响因素。
1. 数据收集收集了200名消费者对该品牌电子产品购买意愿的问卷调查数据，并将其录入Excel文件中。
2. 变量选择从问卷调查中选取了四个变量作为观察变量：价格敏感度、品牌忠诚度、产品特性满意度和购买意愿。
AMOS应用手册(超详细)1. 简介AMOS是一款功能强大的结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)软件，被广泛用于数据分析和统计建模。
本应用手册将介绍AMOS软件的基本操作和常用功能，帮助用户快速上手使用AMOS进行数据分析和模型建立。
2. 安装和配置2.2 打开AMOS软件，根据需要进行相关配置，例如设置默认语言、路径等。
3. 基本操作3.1 打开数据文件：点击菜单栏的"File"，选择"Open"，然后在弹出的窗口中选择要分析的数据文件。
3.2 添加变量：点击菜单栏的"Edit"，选择"Variables"，然后在弹出窗口中添加需要分析的变量及其属性。
3.3 设置模型：点击菜单栏的"Analyze"，选择"Structural Equation Modeling"，然后在弹出窗口中设置结构方程模型的参数。
3.4 运行模型：点击菜单栏的"Analyze"，选择"Estimation"，然后在弹出窗口中运行结构方程模型，并查看结果。
4. 常用功能4.1 模型拟合度分析：点击菜单栏的"Analyze"，选择"Model Fit"，然后在弹出窗口中查看模型拟合度指标。
4.2 参数估计与解释：点击菜单栏的"Analyze"，选择"Estimated Parameters"，然后在弹出窗口中查看参数估计值及其解释。
4.4 图表展示：点击菜单栏的"Graphs"，选择"Diagram"或"Path Diagram"，然后在弹出窗口中绘制模型的图表展示。
5. 注意事项5.1 输入正确的数据格式：在进行分析前，确保数据文件的格式正确，且变量的命名和类型与实际情况一致。
Amos软件操作
1.模型设定
结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos软件进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
2.模型构建的思路
根据构建的理论模型，通过设计问卷对留学生学习汉语的学习动机、学习策略和焦虑调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
3.潜变量和可测变量的设定
模型中共包含2个因素(潜变量)：学习动机、学习策略，7个可测变量：融入型动机、工具型动机、焦虑、记忆策略、认知策略、情感策略和社交策略。
4.关于调查数据的收集
本次问卷调研的对象为不同国家的留学生
5.缺失值的处理
采用表列删除法，即在一条记录中，只要存在一项缺失，则删除该记录。
数据的的信度和效度检验
1）．数据的信度检验
信度（reliability）指测量结果（数据）一致性或稳定性的程度。
一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系，考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
稳定性是指用一种测量工具（譬如同一份问卷）对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。
如果问卷设计合理，重复测量的结果间应该高度相关。
由于本案例并没有进行多次重复测量，所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。
Cronbach在1951年提出了一种新的方法（Cronbach's Alpha系数），这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较，对量表进行内部一致性估计。
Amos实现
一、Amos模型设定操作
1．模型的绘制
在使用Amos进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。
相关软件操作如下：
第一步，使用建模区域绘制模型中的2个潜变量。
为了保持图形的美观，可以使用先绘制一个潜变量，再使用复制工具绘制其他潜变量，以保证潜变量大小一致。
在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名。
绘制好的潜变量图形。
第二步设置潜变量之间的关系。
使用来设置变量间的因果关系，使用来设置变量间的相关关系。
绘制好的潜变量关系图。
第三步为潜变量设置可测变量及相应的残差变量(一定要设置残差)，可以使用绘制，也可以使用和自行绘制。
在可测变量上点击右键选择Object Properties，为可测变量命名。
其中Variable Name一项对应的是数据中的变量名，在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。
最终绘制完成模型结果。
2．数据文件的配置
Amos可以处理多种数据格式，如文本文档（*.txt），表格文档（*.xls、*.wk1），数据库文档（*.dbf、*.mdb），SPSS文档（*.sav）等。
为了配置数据文件，选择File菜单中的Data Files，出现对话框，然后点击File name按钮，会再出现一个对话框，找到需要读入的数据文件“处理后的数据.sav”,双击文件名或点击下面的“打开”按钮，最后点击对话框中“ok”按钮就读入数据了。
二、模型拟合
1.参数估计方法选择
模型运算是使用软件进行模型参数估计的过程。
Amos提供了多种模型运算方法供选择。
可以通过点击View菜单在Analysis Properties（或点击工具栏的）中的Estimation项选择相应的估计方法。
最常用的是利用最大似然估计（Maximum Likelihood）进行模型运算，相关设置如下图
参数估计选择
2.标准化系数
如果不做选择，输出结果默认的路径系数（或载荷系数）没有经过标准化，称作非标准化系数。
非标准化系数中存在依赖于有关变量的尺度单位，所以在比较路径系数（或载荷系数）时无法直接使用，因此需要进行标准化。
在Analysis Properties中的Output项中选择Standardized Estimates项（如下图），即可输出测量模型的因子载荷标准化系数。
标准化系数计算
3.参数估计结果的展示
使用Analyze菜单下的Calculate Estimates进行模型运算（或使用工具栏中的），使用者也可以通过点击View the output path diagram（）查看参数
估计结果图。
Amos还提供了表格形式的模型运算详细结果信息，通过点击工具栏中的来查看。
详细信息包括分析基本情况（Analysis Summary）、变量基本情况（Variable Summary）、模型信息（Notes for Model）、估计结果（Estimates）、修正指数（Modification Indices）和模型拟合（Model Fit）六部分。
在分析过程中，一般通过前三部分了解模型，在模型评价时使用估计结果和模型拟合部分，在模型修正时使用修正指数部分。
三、模型评价
路径系数/载荷系数的显著性
模型评价首先要考察模型结果中估计出的参数是否具有统计意义，需要对路径系数或载荷系数进行统计显著性检验，这类似于回归分析中的参数显著性检验，原假设为系数等于。
Amos提供了一种简单便捷的方法，叫做CR（Critical Ratio）。
CR值是一个Z统计量，使用参数估计值与其标准差之比构成。
Amos 同时给出了CR的统计检验相伴概率p，使用者可以根据p值进行路径系数/载荷系数的统计显著性检验。
四、模型拟合评价
在结构方程模型中，试图通过统计运算方法（如最大似然法等）求出那些使样本方差协方差矩阵S与理论方差协方差矩阵∑的差异最小的模型参数。
换一个角度，如果理论模型结构对于收集到的数据是合理的，那么样本方差协方差矩阵
∑-）各个元素接近于0，S与理论方差协方差矩阵∑差别不大，即残差矩阵（S
就可以认为模型拟合了数据。
模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。
不同类别的模型拟合指数可以从模型复杂性、样本大小、相对性与绝对性等方面对理论模型进行度量。
Amos提供了多种模型拟合指数（如表）供使用者选择。
如果模型拟合不好，需要根据相关领域知识和模型修正指标进行模型修正。
模型拟合指数
需要注意的是，拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。
拟合优度高的模型只能作为参考，还需要根据所研究问题的背景知识进行模型合理性讨论。
即便拟合指数没有达到最优，但一个能够使用相关理论解释的模型更具有研究意义。
模型修正
五、模型修正的思路
模型拟合指数和系数显著性检验固然重要，但对于数据分析更重要的是模型结论一定要具有理论依据，换言之，模型结果要可以被相关领域知识所解释。
因此，在进行模型修正时主要考虑修正后的模型结果是否具有现实意义或理论价值，当模型效果很差时可以参考模型修正指标对模型进行调整。
当模型效果很差时，研究者可以根据初始模型的参数显著性结果和Amos提供的模型修正指标进行模型扩展（Model Building）或模型限制（Model Trimming）。
模型扩展是指通过释放部分限制路径或添加新路径，使模型结构更加合理，通常在提高模型拟合程度时使用；模型限制是指通过删除或限制部分路径，使模型结构更加简洁，通常在提高模型可识别性时使用。
Amos提供了两种模型修正指标，其中修正指数（Modification Index）用于模型扩展，临界比率（Critical Ratio）用于模型限制。
模型修正指标
1. 修正指数（Modification Index）
图7-19 修正指数计算
修正指数用于模型扩展，是指对于模型中某个受限制的参数，若容许自由估计（譬如在模型中添加某条路径），整个模型改良时将会减少的最小卡方值。
使用修正指数修改模型时，原则上每次只修改一个参数，从最大值开始估算。
但在实际中，也要考虑让该参数自由估计是否有理论根据。
若要使用修正指数，需要在Analysis Properties中的Output项选择Modification Indices项。
其后面的Threshold for Modification Indices指的是输出的开始值。
临界比率计算
2. 临界比率（Critical Ratio）
临界比率用于模型限制，是计算模型中的每一对待估参数（路径系数或载荷系数）之差，并除以相应参数之差的标准差所构造出的统计量。
在模型假设下，CR统计量服从正态分布，所以可以根据CR值判断两个待估参数间是否存在显著性差异。
若两个待估参数间不存在显著性差异，则可以限定模型在估计时对这两个参数赋以相同的值。
若要使用临界比率，需要在Analysis Properties中的Output项选择Critical Ratio for Difference项。
