显变量中介效应有拟合度吗

不是。心理学结构方程模型显变量不是维度总分。显变量是指可以直接观测和度量的变量， 又称为标志变量

WTP不是显变量。WTP是WillingnesstoPay的缩写，意为愿意支付的价格。它是一种隐性变量，通常需要通过市场调查等方法来测量。在经济学中，WTP是指消费者愿意为某种商品或服务支付的最高价格。WTP通常受到多种因素的影响，例如个人收入、商品的品质和稀缺程度、市场竞争等。因此，WTP不是显变量。WTP的测量方法有很多种，例如问卷调查、实验室实验、市场观察等。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的测量方法，并结合其他因素进行分析和判断。

显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析： 1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。 2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M的取值分组,做 Y对 X的回归。 若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e的层次回归分析。

LCD1602中显示字符，是按ASCII码的格式输入的。所以，要显示一个变量的数值，需要将变量转换成ASCII码才行。以字符型变量为例，就是unsigned char 型的，为了方便写程序，显示变量的十六进制数。以十进制数显示也行，方法类似。以十六进制数为例：变量为：unsigned char x;要分离来高4位，再转换成ASCII码，再分离来低4位，转换成ASCII码。高4位=x/16+0x30; +0x30就是转换成ASCII码了，将这个转换后的ASCII码输入到LCD1602就行了。同理，低4位=x%16+0x30;

方法很多:1.直接输出：<script language="javascript">document.write(sName);</scritp> 2.使用innerHTML属性：<span id="span_name"></span><script language="javascript">document.getElementById("span_name").innerHTML=sName;</scritp>

结构方程模型的卡方检验显著：通过是否是潜变量分析，来看路径系数显著不显著。双变量分析是显变量分析，结构方程模型中，如果是潜变量分析，那就考虑了误差问题，因而，显著性会有差异。双变量分析类似一元回归，而结构方程模型分析，则类似多元回归。含义如果性别和化妆与否没有关系，四个格子应该是括号里的数（期望值，用极大似然估计55=100*110/200，其中110/200可理解为化妆的概率，乘以男人数100，得到男人化妆概率的似然估计），这和实际值（括号外的数）有差距，理论和实际的差距说明这不是随机的组合。

再回归分析里面有个block 分层回归

对，必需的! 问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果;

不一定，很多统计分析会给出标准化解，不需要事先使用Z分数

我们知道，在HART现场总线中，设备描述有多种项目（item），其中变量是很重要的一种。变量的定义，除了数据类型之外，还可能包括很多属性：显示/编辑格式显示格式指定主机应用程序如何显示变量的值，以及编辑格式指定宿主应用程序如何允许用户编辑变量。语法用于声明这些属性的是：DISPLAY_FORMATopt string ;EDIT_FORMATopt string ;显示格式和编辑格式字符串分别是ANSI C函数printf和scanf的转换说明符。格式说明符在显示之前应用于缩放值。最小/最大值最小值和最大值指定用户可以将变量将最小值和最大值与未标度值进行比较。从现场设备返回的数据不与相关的最小值和最大值。声明这些属性的语法为：MIN_VALUEopt expression ;MAX_VALUEopt expression ;变量的最小值和最大值可通过使用点符号的变量：variable-name . MIN_VALUEvariable-name . MAX_VALUE算术变量可以有多个最小值和最大值。例如变量的范围可能略高于零且略低于零，但不完全在零。在那里的时候是多个最小值和最大值，在关键字MINu VALUE后追加一个整数和MAXu值。后缀相同的最小值和最大值构成变量例如MIN_VALUE1 -10;MAX_VALUE1 -5;MIN_VALUE2 5;MAX_VALUE2 10;指定两个范围：一个从-10到-5，另一个从5到10。量程因子量程因子表示要显示的变量值不是现场设备。因此，宿主应用程序必须将返回的变量值乘以现场设备在显示前按比例因子显示。量程因子表示为：SCALING_FACTORopt expression ;缩放因子仅在显示变量值时应用。在所有其他情况下（例如，从方法访问变量或将其与最小/最大值进行比较时），该值保持不变与现场设备返回的未标度值相等，且形式相同。

第一，双变量分析是显变量分析，结构方程模型中如果是潜变量分析，那就考虑了误差问题，因而，显著性会有差异。第二，双变量分析类似一元回归，而结构方程模型分析则类似多元回归。二者原理不一样。（南心网 SPSS回归与结构方程模型分析）

第一，指标是定义建构的特征还是建构的外在表现。如果指标所定义的特征联合起来解释建构的意义，那么形成性模型是合适的。如果指标是由构念决定的，那么应选择反映性模型。换句话说，可以通过判断潜在构念的变化引起指标的变化还是指标的变化引...

在默认设定中，显变量的截距在组间是等价的，潜变量的均值是自由估计的。Mplus是一款建模软件，能将多个潜变量模型综合在一个统一的分析框架里。它常见的处理模型有验证性因素分析（CFA）、探索性因素分析（EFA）、结构方程模型（SEM）、项目反应理论（IRT）等，当然还有其他的处理模型就不一一列举了。变量（VARIABLE）是Mplus必须存在的命令，其中USEVARIABLES是分析时所需要用到的变量。在SEM建模过程中经常会将一些变量当作控制变量，比如性别、年龄等人口学变量，以及其他一些已知的预测变量或解释变量。

关键词： spss中介效应结果分析 、中介效应分析、 spss中介效应检验分析 、 mplus中介效应分析 预览：中介效应分析方法 在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。虽然它们1 中介变量和相关概念 之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X 对的影响”、“因果链”的说法。为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。 1.1 中介变量的定义 考虑自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y ,则称M 为中介变量。例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。在这两个例子中,“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系: Y = cX + e1 (1) M = aX + e2 (2) Y = c"X + bM + e3 (3) e1 Y=cX+e1 M=aX+e2 e3 Y=c"X+bM+e3 图1 中介变量示意图 假设Y 与X 的相关显著,意味着回归系数c 显著(即H0 : c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M 。如何知道M 真正起到了中介变量的作用, 或者说中介效应(mediator effect ) 显著呢? 目前有三种不同的做法。 传统的做法是依次检验回归系数 。如果下面两个条件成立,则中介效应显著: (i) 自变量显著影响因变量；(ii) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显著影响它的后继变量。这是Baron 和Kenny 定义的(部分) 中介过程。如果进一步要求: (iii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显著, 变成了Judd和Kenny 定义的完全中介过程。在只有一个中介变量的情形,上述条件相当于(见图1) : (i) 系数c 显著(即H0 : c = 0 的假设被拒绝) ； (ii) 系数a 显著(即H0 : a = 0 被拒绝) ,且系数b 显著(即H0 : b = 0 被拒绝) 。完全中介过程还要加上: (iii) 系数c"不显著。 第二种做法是检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积ab 是否显著,即检验H0 : ab = 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显著 ,这种做法其实是将ab 作为中介效应。 第三种做法是检验c"与c 的差异是否显著,即检验H0 : c – c"= 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显著 。 1.2 中介效应与间接效应 依据路径分析中的效应分解的术语 ,中介效应属于间接效应(indirect effect) 。在图1 中, c 是X对Y 的总效应, ab 是经过中介变量M 的间接效应(也就是中介效应) , c"是直接效应。当只有一个自变量、一个中介变量时,效应之间有如下关系 c = c"+ ab (4) 当所有的变量都是标准化变量时,公式(4) 就是相关系数的分解公式。但公式(4) 对一般的回归系数也成立)。由公式(4) 得c-c"=ab ,即c-c"等于中介效应,因而检验H0 : ab = 0 与H0 : c-c"= 0 是等价的。但由于各自的检验统计量不同,检验结果可能不一样。 中介效应都是间接效应,但间接效应不一定是中介效应。实际上,这两个概念是有区别的。首先,当中介变量不止一个时,中介效应要明确是哪个中介变量的中介效应,而间接效应既可以指经过某个特定中介变量的间接效应(即中介效应) ,也可以指部分或所有中介效应的和。其次,在只有一个中介变量的情形,虽然中介效应等于间接效应,但两者还是不等同。中介效应的大前提是自变量与因变量相关显著,否则不会考虑中介变量。但即使自变量与因变量相关系数是零,仍然可能有间接效应。下面的人造例子可以很好地说明这一有趣的现象。设Y 是装配线上工人的出错次数, X 是他的智力, M 是他的厌倦程度。又设智力(X) 对厌倦程度(M) 的效应是0.707 ( =a) ,厌倦程度(M) 对出错次数( Y ) 的效应也是0.707( = b) ,而智力对出错次数的直接效应是20.50( = c′) 。智力对出错次数的总效应( = c) 是零(即智力与出错次数的相关系数是零) 。本例涉及效应(或相关系数) 的遮盖( suppression) 问题。由于实际中比较少见,这里不多讨论。但从这个例子可以看出中介效应和间接效应是有区别的。当然,如果修改中介效应的定义,不以自变量与因变量相关为前提,则另当别论。在实际应用中,当两个变量相关不显著时,通常不再进一步讨论它们的关系了。 2 中介效应分析方法 由于中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应 。从路径图(图1) 可以看出,模型是递归的( recursive) ,即在路径图上直线箭头都是单向的,没有反向或循环的直线箭头,且误差之间没有弧线箭头联系。所以,如果所有变量都是显变量,可以依次做方程(1) —(3) 的回归分析,来替代路径分析。就是说,如果研究的是显变量,只需要做通常的回归分析就可以估计和检验中介效应了。 无论是回归分析还是结构方程分析,用适当的统计软件都可以得到c 的估计u02c6cu02c6,cu02c6或cu02c6",以及相应的标准误。中介效应的估计是au02c6",u02c6,bu02c6bu02c6-c; a , b , c′的估计a 在显变量情形并且用通常的最小二乘回归估计时,这两个估计相等。在其他情形, u02c6比较直观,并且它等于间接效应的估计。除了报告中介效应的大小外,还u02c6b使用a u02c6/ (cu02c6) ) ,或者中介效应与直接效应之u02c6"+au02c6bu02c6b应当报告中介效应与总效应之比(a u02c6/cu02c6") , 它们都可以衡量中介效应的相对大小 。 u02c6b比(a 与中介效应的估计相比,中介效应的检验要复杂得多。下面按检验的原假设分别讨论。 2.1 依次检验回归系数 在三种做法中,依次检验回归系数涉及的原假设最多,但其实是最容易的。如果H0 : a = 0 被拒绝且H0 : b = 0 被拒绝,则中介效应显著,否则不显著。完全中介效应还要检验H0 : c"= 0 。检验统计量t等于回归系数的估计除以相应的标准误。流行的统计软件分析结果中一般都有回归系数的估计值、标准误和t 值,检验结果一目了然。这种检验的第一类错误率很小,不会超过显著性水平,有时会远远小于显著性水平。问题在于当中介效应较弱时,检验的功效很低。这容易理解,如果a 很小(检验结果是不显著) ,而b 很大(检验结果是显著) ,因而依次检验的结果是中介效应不显著,但实际上的ab 与零有实质的差异(中介效应存在) ,此时犯了第二类错误。做联合检验(原假设是H0 : a = 0 且b = 0 ,即同时检验a 和b 的显著性) ,功效要比依次检验的高。问题是联合检验的显著性水平与通常的不一样,做起来有点麻烦。 2.2 检验H0 : ab = 0 u02c6的标准误。目前至少有5 种以上的近似u02c6b检验H0 : ab = 0 的关键在于求出a 计算公式 。当样本容量比较大时(如大于500) ,各种检验的功效差别不大。值得在此介绍的是Sobel 根据一阶Taylor 展式得到的近似公式 sab = asb+ bsa2222 (5) u02c6的标准误。检验统计量是z = au02c6/ sab 。只有一个u02c6,bu02c6b其中, sa , sb 分别是a 中介变量的情形,LISREL输出的间接效应的标准误与使用这个公式计算的结果一致。在输出指令“OUT”中加入“EF”选项,会输出包括间接效应在内的效应估计、相应的标准误和t 值,这个t 值就是Sobel 检验中的z 值。 由于涉及到参数的乘积的分布,即使总体的X 、M 和Y 都是正态分布,并且 u02c6/sab 。u02c6b是大样本, z = a还是可能与标准正态分布有较大的出入。MacKinnon 等 人用该统计量但使用不同的临界值进行检验。在他们的临界值表中,显著性水平0. 05对应的临界值是0. 97 (而不是通常的1. 96 ,说明中介变量有更多的机会被认为是显著的,从而检验的功效提高了,但第一类错误率也大大增加了)。MacKinnon 等人的模拟比较研究发现,在样本较小或总体的中介效应不大时,使用新的临界值检验的功效比同类检验的要高,在总体参数a = 0 且b = 0 时第一类错误率与0. 05 很接近,因而是一种比较好的检验方法。但在统计软件采用该临界值表之前,难以推广应用。而且,当a = 0 或b = 0 只有一个成立时(此时也有ab = 0 ,即中介效应为零) ,第一类错误率远远高于0. 05 ,这是该方法的最大弊端。 2.3 检验H0 : c-c"= 0 u02c6"的标准误。u02c6-c同样,检验H0 : c-c"= 0 的关键在于如何计算c目前也有多种 近似公式。MacKinnon 等人比较的结果是其中有两个公式得到的检验有较高的功效,在总体参数a = 0 且b = 0 时的第一类错误率与0. 05 很接近。一个是Clogg 等人给出的公式 Sc-c"= rXM sc" (6) 其中rXM是X 和M 的相关系数。另一个是Freedman 等人推出的公式 Sc-c"= sc+sc"-2scsc"-rXM222 (7) 当a = 0 但b ≠0 时(此时ab = 0 ,即中介效应为零) ,这两种公式对应的检验 u02c6") / sc-c"作为检验统计量) 的第一类错误率都很高。特别是公式(6) ,u02c6-c(即t = (c 对应的第一类错误率有可能高达100 %。事实上,由公式(6) 得到的检验与H0 : b = 0 的检验等价 。就是说,即使中介效应不存在( ab = 0) ,只要b 显著,检验结果就是中介效应显著(犯了第一类错误) 。 2.4 一个实用的中介效应检验程序 为了使一个中介效应检验的第一类错误率和第二类错误率都比较小,既可以检验部分中介效应,又可以检验完全中介效应,而且还比较容易实施,我们提出如下检验程序。 1. 检验回归系数c ,如果显著,继续下面的第2步。否则停止分析。 2. 做Baron 和Kenny部分中介检验,即依次检验系数a , b ,如果都显著,意味着X对Y的影响至少有一部分是通过了中介变量M实现的,第一类错误率小于或等于0. 05 ,继续下面第3步。如果至少有一个不显著,由于该检验的功效较低(即第二类错误率较大) ,所以还不能下结论,转到第4步。 3. 做Judd 和Kenny完全中介检验中的第三个检验(因为前两个在上一步已经完成) ,即检验系数c",如果不显著,说明是完全中介过程,即X对Y的影响都是通过中介变量M实现的;如果显著,说明只是部分中介过程,即X对Y的影响只有一部分是通过中介变量M实现的。检验结束。 4. 做Sobel检验,如果显著,意味着M的中介效应显著,否则中介效应不显著。检验结束。 整个检验程序见图2。这个程序有可能只需要依次检验,即使需要Sobel 检验, u02c6/ s都不算难。u02c6b用公式(5) 直接计算sab和检验统计量z =a如果使用LISREL 进行ab 分析,输出结果中可以找到本检验程序所需的全部检验统计量的值和检验结果。 中介效 完全中介 中介效 中介效应 Y与X相关不显著 应显著 效应显著 应显著 不显著 停止中介效应分析应 图2 中介效应检验程序 3 学生行为对同伴关系影响的中介效应分析 要研究的是初中学生行为(X) 对同伴关系(Y) 的影响。变量及其数据来自香港中文大学张雷教授主持的儿童同伴关系研究,本文只用到部分变量和数据。 这里只简单地介绍有关变量的含义和符号。学生行为( X) 是被试的违纪捣乱行为,包括9个题目(如挑起争斗、欺负同学、说脏话等) ,同伴关系(Y) 是被试受同学欢迎的程度,具体地说,就是同班同学有多少人将其列入喜欢的名单(每人所列的喜欢名录没有名额限制) 。老师的管教方式(U)是被试对班主任老师的管教方式的评价,也有9 个题目(如班主任愿意听我们的意见,班主任的期望和要求明确清晰, 等等) 。老师对学生的喜欢程度( W) 由班主任为被试打分(从“一点都不喜欢”到“非常喜欢”5 级记分) 。被试人数N = 595。由于潜变量和显变量的中介效应检验方法是一样的,为简单起见,这里将上述变量都作为显变量处理(即用该变量包含的题目得分的平均值作为变量值) 。所有变量都已经中心化,数据分析中只需要下面的协方差矩阵: Y 18. 87 W 1. 13 0. 45 X – 9. 78 – 2. 20 94. 25 U 0. 63 0. 09 – 0. 22 0. 56 使用广义最小二乘估计方法进行分析,由于样本容量大,广义最小二乘估计与极大似然估计的结果非常接近。 3.1 教师喜欢程度的中介效应分析 假设我们认为学生行为会影响老师对他的喜欢程度,而同伴关系会受到老师喜欢程度的影响,则喜欢程度是中介变量。喜欢程度(W) 的中介效应分析结果见表1 ,其中的结果是标准化解,用小写字母代表相应变量的标准化变量。由于依次检验(指前面3 个t 检验) 都是显著的,所以喜欢程度的中介效应显著。由于第四个t 检验也是显著,所以是部分中介效应,中介效应占总效应的比例为0.1338 ×0.1349/ 0.1232 =50.18 %。 表1 喜欢程度(W) 的中介效应依次检验 第一步 第二步 第三步 上述包含了中介变量W的模型分析结果表明:一方面,学生行为对同伴关系有直接负效应,即违纪捣乱行为多的同学,受同学欢迎的程度往往会低一点。另一方面,学生行为通过教师喜欢程度对同伴关系有间接负效应,即违纪捣乱行为多的同学,老师往往比较不喜欢,而老师的态度会影响同学,使同学也比较不喜欢。 14x ** 标准化回归方程 y=-0.232x w=-0.338x y=0.349w-0.1 回归系数检验 SE=0.040 SE=0.039 SE=0.040 SE=0.040 t=-5.8** t=-8.7** t=8.7** t=-2.8** 注: SE 表示标准误。 表示在0.01 水平上显著。 3.2 教师管教方式的中介效应分析 假设我们认为学生的行为会影响老师的管教方式,而管教方式会影响同伴关系,则管教方式是中介变量。 管教方式(U) 的中介效应分析结果(标准化解)见表2 。由于依次检验中的第二步检验不显著(即u 对x 的回归系数不显著, t =20.72 , p > 0.05) ,根据我们 u02c6/ a2s2+ b2s2 ,u02c6b提出的检验程序,需要做Sobel 检验,检验统计量是z = abau02c6= 0. 187 u02c6 =20. 030 , 此处asa = 0. 041 , b, sb = 0. 039 计算得z =20.72 , p > 0.05 。 所以管教方式(U) 的中介效应不显著。 表2 管教方式(U) 的中介效应依次检验 第一步 第二步 第三步 6x 标准化回归方程 y=-0.232x u=-0.030x y=0.187u-0.22 SE=0.040 SE=0.041 SE=0.039 SE=0.039 t=-5.81** t=-0.72 t=4.79** t=-5.79** 回归系数检验 注: SE 表示标准误。** 表示在0.01 水平上显著。 4 结语 在多变量分析中,除了考虑自变量对因变量的影响外,经常还会涉及中介变量。例如,有间接效应的路径分析,其实已经涉及中介变量,但研究者如果不知道相应的概念和分析方法,自然不可能进行真正的中介效应分析(特别是中介效应的检验) 。 本文提出的中介效应检验程序,可以做部分中介效应和完全中介效应的检验。由于同时考虑了两类错误率,该程序比单一的检验方法要好。而且,该程序简单可行,计算量少。该程序可以让读者避免在繁多的检验方法中无所适从,能够按部就班地进行中介效应的检验。

首先，你启动服务器，然后通过浏览器访问你这个页面；其次，在浏览器里“查看页面源代码”（别告诉我你不会，ie的菜单里有，自己找）。三，这时，你会发现struts的标签全被转换成了html标准元素。四，写个js，var text=document.getElementsByTagName("input")[n]，n要看你input元素的数组位置了。然后text.value就是了。注意，这段js代码你要写到源文件里。

本篇内容包括Mplus SEM基础模型, 含(连续及类别数据)EFA/CFA及不同CFA模型的比较，测验等值检验, 不同数据类型潜变量之中介(Bootstrap), 调节, 调节的中介,及简单效应分析及做图。有人留言询问基础模型，所以一次性把主要的基础模型介绍完了哈哈……如果有人还问你Mplus基础模型咋搞，请把这篇文章甩给ta……目录1 CFA1.1 CFA 基本语句1.1.1语句解读1.1.2 Mplus语句一些常用符号1.1.3模型拟合指数说明1.2 CFA MpLUS 示例及结果解读1.3 备择模型及CFA模型比较1.4 类别变量CFA1.5 Subgroup CFA Test invariance1.5.1 Measurement invariance (MI)介绍1.5.2 性别作为subgroup MI 示例# EFA探索性因子分析#.1 连续变量的EFA#.2 类别变量的EFA2 中介模型的检验2.1 中介模型2.2 Bootstrap1.3 use model constraint 设定中介模型2.5 调节的中介3 调节模型检验3.1 潜变量调节模型3.2 简单效应分析及交互作用图4 如何报告数据结果5 代码获取方法1 CFATesting ameasurement model via CFA is always the first step in fitting a structural equationmodel (SEM).1.1 CFA基本语句1.1.1语句解读Title: 可以任意给定，如three factor modelTITLE: three factor modelVARIABLE:！数据文件里所有的变量名USEVARIABLES= 所使用的变量MISSING = ALL(-1); ！界定缺失值，根据自己的设定可以是-999， -99任意ANALYSIS:TYPE = GENERAL;TYPE 主要有四种常见的分析类型· GENERAL最常用的, CFA, SEM, 一般线性回归模型· MIXTURE 用于类别变量的模型，最常用的latent class analysis· TWOLEVEL 多水平数据，可以是连续性及类别变量· EFA 探索性因子分析ESTIMATOR= ML; !estimation method如果所有的因变量是连续性变量，可以使用ML (Maximum Likelihood)如果有一个或多个因变量是类别变量categorical variable，应该使用WLSMV(a weighted least squares estimate)ITERATIONS= 1000; !运行的次数MODEL:!界定模型fdback BY FDBACK1 FDBACK2 FDBACK3;rolecon BY ROLECON1 ROLECON2 ROLECON3;OUTPUT:MOD STAND;MOD modificationindices,注：BY 是Measured by 的缩写ON 是regressed on 的缩写Y ON X Z; 表示X, Z 为自变量，Y 为因变量;WITH 是co-vary with的缩写，表示相关XWITH是用来创建潜变量的交互作用如： X BY X1 X2 X3;Z BY Z1 Z2 Z3;XZWITH | X WITH Z;如果要用潜变量模型求调节模型需要用到。1.1.2 Mplus语句一些常用符号@ 是用来set a constraintX WITH Y@0; ！如果我们想要设定两个潜变量相关为0，* 星号用来 free a fixed –by-default parameter比如X BY X1* X2@1 X3 X4;为了模型识别，Mplus通常默认第一个条目的loading 系数为1，如果你想要改变默认设置，将第二个条目限定loading 系数为1，而第一个条目free to be estimated. 就可以用以上。() 这个是用来命名特定系数，一般复杂模型比较有用。Y1 ON X1 (a);Y2 ON X2 (b);Model constraint :a = 2*b;1.1.3模型拟合指数说明CFI, TLI, RMSEA, AIC,BIC Kline (2010):1.2CFA MpLUS 示例及结果解读对应代码文件: M1.2 three factor CFA模型说明：三个变量social support, teamwork, job satisfaction 分别有2个条目测量，验证CFA三因子模型，点击运行MpLUS会给出模型拟合指数及Loading。根据HU & Bentler CFI TLI 0.95, 0.08 SRMR, .06RMSEA 说明模型拟合指数较好Loading系数及变量之间的相关。1.3 备择模型及CFA模型比较至于如何选择不同的模型，可以参考实证研究可以试着运行1 factor, or three, 然后根据chi-sq, df比较模型，nested 模型通常比较两个模型的卡方值(卡方值的变化值 M1 卡方-M0卡方，自由度变化值df1-df0,查卡方表是否显著).Satorra & Bentler(2010)提出一种新的方法，Mplus官网有介绍：来源：https://www.statmodel.com/chidiff.shtml我已把这个公式放在一个EXCEL里面，你只需要MpLUS 里ESTIMATOR = ML, ML修改为MLR，跑两个不同的nestedmodel （M1 M0）,然后会得到相关的几个数据，输入对应的EXCEL，再去查卡方表即可。1.4 类别变量CFA只需要添加一行代码说明CATEGORICAL =对应的ESTIMATOR =WLSMV;1.5 SubgroupCFA Test invariance1.5.1Measurement invariance (MI)介绍量表开发，或者纵向追踪数据的时候需要检验 measurement invariance (Van de Schoot,Lugtig, & Hox, 2012).具体的相关理论方面可以阅读文献 Van de Schoot et al. 2012, 作者详细提供了step by step guide 以及Mplus syntax。www.fss.uu.nl/mplus(), 打开链接发现作者也是UU的……然而并没有发现Mplus syntax…，但是UU学术笔记提供！通常检验：· factorloading, (weak invariance)· intercepts,(strong invariance)· andresidual variances (strict invariance)然后根据1.3提到的模型比较方法比较不同的模型1.5.2 性别作为subgroup MI 示例我把三个模型的代码写在一个syntax文件里了，运行的时候只需要删掉前面注释符号!即可Model 1就是普通的CFA不需要添加任何，Model 2, 需要在数据下面添加GROUPING …analysis添加依一句 !MODEL = configural metric scalar;注意:在修改代码时候一定要在英文输入法模式!输入！Mplus无法识别，mplus依然会运行原本需要忽略的代码，修改为英文!就会变成备注模式MODEL 2 Stronginvariance(对应代码文件M1.5.2 strong measurement invariance)就会得到invariance testing, 以及模型拟合指数ModeL3 Strict model（M1.5.3strict measurement invariance）Strict 模型拟合较差# EFA探索性因子分析#.1 连续变量的EFAEFA比较简单，简单说下 (对应代码文件M0EFA 1-4factor)只需要选择需要进行EFA 的变量，然后再分析方法指定EFA 然后 1和 4分别指，1-4 factor，运行就可以了结果就会给出不同模型的比较loading，以及拟合指数1 factor loadingsTwo factorsThree factor比较发现，two factor , 多个条目出现双载荷cross-loading，三个就更差了，综合模型比较急loading 系数选取单因子模型#.2 类别变量的EFA只需要制定categorical variable 即可2 中介模型的检验2.1 中介模型模型说明 teamwork—social support---job satisfaction (代码文件：M2.1 mediation bootstrap)用潜变量中介模型，每个变量有两个条目IND: only add atest for the indirect effect可以看出，所有的回归系数都显著；中介也是显著2.2 Bootstrap以同样的模型为例：teamwork—social support---job satisfaction在ANALYSIS: 命令下添加Bootstrap = 10000; 根据Hayes (2013) 一般5000次以上就可以。相应地，在OUTPUT: CINTERVAL (bcbootstrap)；在代码M2mediation mplus, 已经添加了Bootstrap，只需要删掉前面的！号即可（！在mplus表示注释说明），运行就会获得bootstrap 结果；只需要不包含0说明结果显著。1.3 use model constraint 设定中介模型如果涉及多个中介时候这种方法比较好一些2.4 结果变量为类别变量的中介模型以性别作为结果变量，仅仅是为了演示……不然拿性别做因变量恐怕很难说得通在用到的变量里说明类别变量，分析方法也需要用MLR, a maximum likelihood estimator withrobust standard errors using a numerical integration algorithm will be used (Muthén &Muthén, 2017).其它把类别变量做自变量之类的，都大同小异，不再赘述。感兴趣的可以看看MpLUS USER GUIDE P.39-402.5 调节的中介对应代码文件M2.5 moderated mediation新建了交互作用WDxsocsup, 用潜变量或显变量的时候在分析方法交互作用设定都会有所不同。在前文MpLUS语句介绍里有说明 WITH 语句。其它的结果解读略去。这里演示的都以潜变量模型为例子，显变量模型可以参考MpLUS USER GUIDE P.37-413 调节模型检验3.1 潜变量调节模型其实已经在上面中介的调节里有说明了如何创建交互项，潜变量用 WITH 语句工作资源需求模型的，work demand *social support, 工作资源对工作需求的buffer effect就简单运行一个调节模型，work demand, social support, and WDxSSUP 对工作满意度的影响Output 输出代码稍有不同：STAND CINT SAMPSTAT;对应代码文件：3.1 latent moderation主效应显著，交互作用不显著。3.2 简单效应分析及交互作用图说实在在MpLUS里简单效应分析比较麻烦，做出来的原始图也比较丑……就用显变量模型演示。对应代码文件：M3.2 Moderation analysis withsimple slope test and plot首先创建交互项，但是回归分析一般需要数据中心化处理，所以在准备数据的时候最好直接创建交互作用，或者也可以用Define, 然后添加交互作用到usevariables !重要简单效应分析的第一步是首先跑一个回归模型，如果得到交互作用显著之后，根据概念模型写出对应地回归方程Stress =b0+age+b1*wkdem + b2*support+b3*DEMxSUP这里调节变量为sup, 简单效应分析就是调节变量在平均数加减一个标准差之三者之间slope的差异, bo b1等为非标准化的回归系数。Social support 平均数为3.464, 标准差为0.991, 基于此可以求出，Med, high, low social support; 这些数据可以通过TECH1 TECH8; 就可以给出，注MPlus提供的是方差，需要自己计算SD，或者可以用SPSSLOSUP= 3.464 - 0.991;MEDSUP = 3.464;HISUP = 3.464 + 0.991;然后界定三个slope,SIMP_LO = b1 +b3*LOSUP;SIMP_MED = b1 + b3*MEDSUP;SIMP_HI = b1 + b3*HISUP;然后上面的公式经过转换，分别界定三条线low, med, high，运行得出结果发现只有low social support 显著……然后查看具体交互作用图……以前以为MpLUS 做出来的图丑到无边……其实是没有调整好……4 如何报告数据结果可参考已发表实证研究。或关注UU学术笔记，目前我们联合众多博士正在整理管理学及心理学领域Top tier journal 数据结果报告的常用句库，未来一个月内会发在公众号。另外，我们英文写作句库已经发布了引言部分及文献综述、方法部分Academic writing: method (sentence bank)写好英文学术论文，你只差一个句库 (Sentence Bank)5代码获取方法· 代码都已经在文章截图呈现，所以可以根据自己数据改编。· 转发至朋友圈获得30个赞同；· 转发至于300人以上心理学或管理学硕士博士群发至邮箱uunotebook@163.com，我们会在3个工作日内发给你代码及数据如果需要MpLUS 软件或者数据准备不清楚，请看Mplus 7.4 软件及代码或者如果涉及复杂模型，LCALatent Transition Analysis（潜在群组转变）: Mplus分析详解----欢迎关注我们一个专注于心理学及管理学领域统计方法（复杂模型Mplus及R软件的应用）及英文写作的公众号----另如果涉及统计及代码问题，请在文章下方留言或邮寄。公众号回复48小时就无法回复了。编辑于 2020-02-06 · 著作权归作者所有 赞同 146评论相关推荐京东PLUS会员的高级特权，很多人都不知道！白浪费了会员费！棉棉花糖的回答有什么适合学生党的性价比高的水乳套装推荐吗？貂馋螺蛳粉的回答男生怎么短时间内变帅、变白？我家狗会后空翻的回答你们的痘痘最后都是怎么完全好的？我叫陈世美的回答射频美容仪是伪科学吗？OO嘴的回答女生长期脾胃不好，该如何养胃？是在校学生有什么简单高效的方法吗？算命的说我很爱吃的回答请问大家一般找工作都是在什么app上找的，boss、58、前程无忧、智联这几个靠谱吗？陈默Silence的回答什么狗粮比较好？铲屎官kimi的回答知友推荐的山药粉真的能补脾胃吗，喝两个月有什么变化？（个人亲测）陈住气的回答2022智能手表保姆级选购指南 | 智能手表怎么选？华为、苹果、华米、OPPO等主流品牌手表深度对比评测（双十二特更）一昂羊的回答收起大家还在搜人力资源管理5p模型人力资源amo模型人力资源管理的模型精益六西格玛导入阶段人力资源能力模型人力资源分析常用模型人力资源管理常用模型人力资源345原则人力资源管理控制程序人力资源管理大咖索尼人力资源管理案例薪酬水平策略有几种模型塔克曼团队发展阶段模型塔克曼五阶段模型成型参数五大要素蒂蒙斯模型的三要素人力资源管理kpi指标osi参考模型的七个层次人力资源管理七种原则fms的七个评估动作图态度转变模型包含要素osi模型的七个层次设备osi参考模型七个层次胜任素质模型6要素aba的基本训练方法ecp八要素塔克曼团队发展阶段模型塔克曼五阶段模型 相关推荐十分钟学会有调节的中介分析——MPLUS_知乎作者:缇娜 在上期内容中,小编为大家简单介绍了有关“有调节的中介模型”的概念、目前发展趋势以及一种数据分析方法(PROCESS).因此本期内容主要聚焦于有调节的中介的另一种数据分析方法——MPLUS. 但是我们说这种方式对于没有...快速上手MPLUS数据处理_知乎作者:缇娜潜变量模型发展迅速.然而方法学领域的发展延伸到应用领域需要一段时间.这个时间的长短取决于方法学者的... 01 MPLUS基础知识和操作02 测量模型与验证性因素分析CFA——想做结构方差先从测量模型开始学起03 结构方程模型中...有调节的中介在Mplus中的实现(调节直接路径)_知乎当一个模型中既有中介变量,又有调节变量时,如何在Mplus中实现呢?本文的变量均为显变量,调节变量调节的路径为直接效应,即X到Y的这条路径.如果你的模型是第一阶段或第二阶段调节,可以参照本文略作修改.来看下模型长啥样,M为中...Mplus分析有调节的链式中介模型_知乎之前我们尝试分析了链式中介,如果有一个变量W调节了M1到M2这条路径的话,我们在链式中介语句的基础上,如何进行分析呢?链式中介的Mplus语句链接:用Mplus分析链式中介如果想从微信公众号上查看本文请关注公众号心理统计与测量:...有调节的中介在Mplus中的实现及结果详细解读_知乎在写论文的时候,我们常常会将中介和调节混合使用,

一般问卷的预测试信u202c度u202c与u202c效u202c度检验u202c可以选取30-50个u202c样u202c本u202c,如果是大项目的u202c问u202c卷,u202c预测试的样本也要增加。信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析。如果含有多选题是无法做信度分析。而非量表类问卷的选择题信度与效度主要通过专家审定，无需进行信度分析。信度测定的缺点：由于涉及误差平方和，所以，需要对相同的调查对象，通过多次重复测量，在估计T和X取值的基础上，才能得到信度估计。但是多次重测会带来记忆效应及联系效应，而且会造成被调查者的反感，所以在调查研究中实现较为困难。效度的作用：一、预测误差：效度系数的实际意义常常以决定性系数来表示，意旨相关系数的平方，它表示测验正确预测或解释的效标的方差占总方差的比例。二、预测效标分数：从预测分数预测效标。举例说明：成绩如果X与Y两变量呈直线相关，只要确定出二者间的回归方程，就可以从一个变量推估出另一个变量。三、预测效率指数：可以比盲目预测减少的误差。

两种方法方法1：在需要显示值的地方用这一名输出document.write sVarsVar代表变量名方法2：在任意位置写入JSdocument.getElementById(”obj“).innerHTML=sVar其中obj为需要输出值的元素ID，如div、span等

介绍三种常见中介效应检验方法，分别是因果逐步回归检验法、系数乘积法、改良后的因果逐步回归法，以及如果使用SPSSAU进行操作。 中介效应： 如果自变量X通过影响变量M而对因变量Y产生影响，则称M为中介变量。 例如，上司的归因研究：下属的表现→上司对下属表现的归因→上司对下属表现的反应， 其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量。 中介作用的检验模型可以用以下路径图来描述： 方程(1)的系数c 为自变量X对因变量Y的总效应； 方程(2)的系数a为自变量X对中介变量M的效应； 方程(3)的系数b是在控制了自变量X的影响后，中介变量M对因变量Y的效应； 方程(3)的系数c′是在控制了中介变量M 的影响后，自变量X对因变量Y的直接效应； 系数乘积a*b即为中介效应等于间接效应 因果逐步回归法由Baron和Kenny(1986)提出，其检验步骤分为三步： 第一，分析X对Y的回归，检验 回归系数c 的显著性(即检验H0:c=0)； 第二，分析X对M的回归，检验 回归系数a 的显著性(即检验H0:a=0)； 第三，分析加入中介变量M后X对Y的回归，检验 回归系数b和c" 的显著性(即检验H0:b=0、H0:c"=0)。 根据检验结果按下图进行判断： 基于SPSSAU的操作 （1）第一步，登录SPSSAU，上传数据； （2）第二步，选择【问卷研究】--【中介作用】； （3）第三步，选择变量拖拽到右侧对应分析框内，点击开始分析。 结果分析 SPSSAU的“中介作用”可直接将中介作用的检验过程自动化，一键提供出上述提及模型结果。 本次结果中共包含三个模型： ①模型1：X对Y的回归模型，结果显示x与y存在显著影响关系，回归系数c=0.130. ②模型2：x对m的回归模型，结果显示x与y存在显著影响关系，回归系数a=0.175. ③模型3：加入中介变量m后x对y的回归模型，结果显示回归系数b、c"均呈现显著性，系数a、b均显著，说明存在中介效应。 第一种因果逐步回归检验法简单易懂、容易理解和解释，因而受到广泛的应用，但有学者认为其检验效能较低，有时候本身有中介作用但却显示没有中介作用。有学者提出乘积系数法的统计功效优于因果逐步回归法，因此，系数乘积法逐渐受到研究者的青睐。 其原理是 检验a*b是否呈现出显著性。 系数乘积法分为两类，一类是基于中介效应的抽样分布为正态分布的 Sobel 检验法 ，另一类是基于中介效应的抽样分布为非正态分布的 Bootstrap抽样法 。 ① Sobel中介效应检验法 Sobel检验的前提假设是中介效应^a^b是 正态分布且需要大样本。 使用Sobel系数乘积检验法存在的主要问题是，检验统计量依据的正态分布前提很难满足，特别是样本量较少时。因为即使a，b分别服从正态分布，ab的乘积也可能与正态分布存在较大差异。 当前较为流行的检验方法为Bootstrap抽样法，SPSSAU系统里暂未提供Sobel检验，需要使用Sobel检验可参考此链接进行分析：http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm ② Bootstrap抽样法 Bootstrap法能适用于中、小样本和各种中介效应模型，当前SPSSAU【问卷研究】--【中介作用】也使用Bootstrap抽样法进行检验。并且支持一次性放置多个自变量X、中介变量M及控制变量等。 检验方法： Bootstrap抽样法检验是指回归系数a和回归系数b的乘积项（a*b）的95%置信区间是否包括数字0；如果95%置信区间不包括数字0，则说明具有中介作用；如果说95%置信区间包括数字0，即说明没有中介作用。 基于SPSSAU的操作 （1）第一步，登录SPSSAU，上传数据； （2）第二步，选择【问卷研究】--【中介作用】； （3）第三步，选择变量拖拽到右侧对应分析框内，点击开始分析。 使用SPSSAU【中介作用】Bootstrap抽样法检验与第一种因果逐步回归检验法在操作上没有任何区别，只是在解读结果时有区分。 结果分析 由上图两项结果指标可知，乘积项结果显著，95%区间并不包括数字0，说明中介变量在x影响y的关系中具有中介效应。 在a*b系数呈现出显著性时，可具体进一步得到中介作用的效应量。 由上图可知，直接效应为0.085，间接效应为0.045，总效应为0.130。间接效应在总效应中占比为34.403%。 因果逐步检验法便于理解和操作而受到欢迎，但也有人研究认为逐步检验会比较不容易得到中介效应显著的结论，检验功效较低。因此，有学者在逐步检验流程上进行相应的修改，得到如下检验步骤： 基于SPSSAU的操作 与上述bootstrap检验法操作方法一致，选择SPSSAU【问卷研究】--【中介作用】，放入对应变量，点击开始分析即可。 结果分析 第一步，检验方程(1)的系数c，如果显著，按中介效应立论，否则按遮掩效应立论。 但无论是否显著，都进行后续检验。 第二步，依次检验方程(2)的系数a和方程(3)的系数b，如果两个都显著，则间接效应显著，转到第四步；如果至少有一个不显著，进行第三步。 第三步，用Bootstrap法检验。如果显著，则间接效应显著，进行第四步；否则间接效应不显著，停止分析。 如果第二步中，系数a、b有一个不显著，则查看a*b中介效应是否显著（a*b95%BootCI是否包括数字0） 第三步：间接效应显著 第四步，检验方程(3)的系数c′，如果不显著，即直接效应不显著，说明只有中介效应。如果显著，即直接效应显著，进行第五步。 第五步，比较ab和c′的符号，如果同号，属于部分中介效应，报告中介效应占总效应的比例ab/c。如果异号，属于遮掩效应，报告间接效应与直接效应的比例的绝对值|ab/c|。 本次研究，自变量x对因变量y的总效应是0.130，影响显著；其中直接效应为0.085，间接效应0.045，具有显著性；最终以有部分中介作用作为结论，中介效应在总效应占比为34.403%。 （1） 中介作用前需要标准化处理吗？ 一般情况下，在进行中介作用前需要标准化或中心化处理，可使用数据处理->生成变量功能批量完成标准化或中心化处理；SPSSAU提供的中介作用检验默认不会对数据进行处理。 （2）SPSSAU分析结果中有对检验结果的自动化判断，用户可以直接使用。智能分析中也有相应解读，如果有不了解的地方，可以点击右侧的“灯泡”按钮查看帮助手册。 （3）spssau也支持链式中介检验，操作方法是点击【问卷研究】--【中介效应】，[中介类型]选择“链式中介”。提供中介效应分析方法为非参数百分位Bootstrap法。 （4）如果数据是显变量如何处理？ 如果数据是显变量，此时可转换成潜变量再处理即可。使用【生成变量】--【平均值】功能。当然如果是使用结构方程模型进行研究分析中介作用时，建议使用因果逐步回归检验法进行中介效应验证。SPSSAU提供的结构方程模型暂不提供Bootstrap抽样法检验。

是否具有责任心，是否经过专业学，是否具有专业资质证书，是首要的判断标准。心理咨询是一项非常有意义的事，可以帮助自己也可以帮助别人像心理课程中的重要一个章节就是“发展心理学”，讲述的就是从婴幼儿时期到青少年，再到中年和老年等各个阶段中的心理特征和引导办法。可以根据自己的情况选择面授课程或者网络课程。亲若觉得回复有用，请采纳哟

释义为:显示变量

问题一：路径分析的步骤 路径分析的主要步骤是：①选择变量和建立因果关系模型。这是路径分析的前提。研究人员多用路径图形象地将变量的层次，变量间因果关系的路径、类型、结构等,表述为所建立的因果模型。下图是5个变量因果关系的路径。　图中带箭头的直线“→”连接的是具有因果关系的两个变量,箭头的方向与因果的方向相同;当两变量只有相关关系而无因果关系时，用弧线双向箭头表示。图中变量分为：a.外生变量。因果模型中只扮演因，从不扮演果的变量,是不受模型中其他变量影响的独立变量,如x1与 x2。b.内生变量。模型中既可为因又可为果的变量，其变化受模型中其他变量的影响,如x3、x4与x5。c.残差变量。来自因果模型之外的影响因变量的所有变量的总称，如e3、e4、e5。若变量间的关系是线性可加的，则图中的因果模型可用3个标准化多元线性回归方程表示：　pij 称为由xj到xi的路径系数，它表示xj与xi间因果关系的强弱,即当其他变量均保持不变时,变量xj对变量xi的直接作用力的大小。pie称为残差路径系数,它表示所有自变量所不能解释的因变量的变异部分，其大小对于因果模型的确定有重要作用。②检验假设。路径分析要以下列假定为前提：a.变量间的因果关系是单向的，不具有反馈性，又称递归模型；b.变量间具有线性可加关系；c.变量具有等距以上测量尺度；d.所有误差均为随机的，外生变量无测量误差；e.所有内生变量的误差变量间及与内生变量有因果关系的所有自变量间无相关。当某些假定，如递归性或变量的测量尺度不满足时，要做适当的处理才能应用路径分析。③估计参数。首先计算路径系数与残差路径系数,然后计算两变量间相关系数rji。此外，要计算两变量间总因果作用力,包括变量xj对xi的直接作用力、xj经中间变量而对xi的间接作用力两部分。例如,上图的因果模型中，x1对x5的总作用力由直接作用力p51和间接作用力构成。这两部分作用力的大小可由两变量间的相关系数rij的分解得到。最后还要计算决定系数,它表示所有作用于xi的自变量所能解释xi变异量的比例。公式是： 　④评估因果模型。评估的主要指标是：a. ，若太小，则要考虑是否需要增加新的自变量，以保证模型精度。b，一个理想的因果模应当很小,当它很大时，则有必要重新估计此因果路径也可由公计算。c.进行F检验。 式中Q为残差平方和,U为回归平方和，N为样本数,K为变量数，检验不显著时要修改模型。 路径分析是多元回归分析的延伸，与后者不同的是：①路径分析间的因果关系是多层次的，因果变量之间加入了中介变量，使路径分析模型较一般回归模型对于现实因果关系的描述更丰富有力。②路径分析不是运用一个而是一组回归方程，在分析时更应注意保证各方程式所含意义的一致性。 问题二：如何进行路径分析 您好，我目前想做一个路径分析，但不知道程序应该怎么写，也找不到相关资料。想跟您请教一下， 用Lisrel或是Sas怎么做呢？ 我的外生变量很多（超过25个），包括一些个人背景的、家庭和同伴特征的，请问是否能通过主成分来缩减指标呢？ 如果两个内生变量之间是相关的关系，那么在写方程时是否也要把相关关系写上呢？ 庄主@2007-03-13: 为了便于其他读者的理解，我先交待一下路径分析 (path *** ysis) 的简单背景。 路径分析可以用作多种目的：一是将因变量之间有关系的的若干个回归模型整合在一个模型里，以助分析和表达的完整和简洁；二是在该整合模型中的各自变量对各因变量的“总影响”(total effects) 分解为“直接影响“(direct effects) 和“间接影响”(indirect effects)，如果发现间接影响较大，那就有理论价值了（当然，如下所示，很难发现大的间接影响）；三是通过直接影响和间接影响的比较来验证一个自变量是否为“中介变量”(mediating variable)，即其直接影响不显著而间接影响显著（上面已说过，不容易发现间接影响、如果同时又要其直接影响不显著，那就更难了）。 如此看来，路径分析是个好东西（不好意思，赶了一回时髦）。其从1960年代兴起，1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士时，学院里的老师常用路径分析做研究。后来学了SEM（结构方程模型），才知道路径分析有“含测量误差”和“不含测量误差”两种。前者只研究自变量和因变量之间因果关系，即SEM中的structural model（结构模型）那部分（见图一），而后者则加上了各变量的CFA（验证性因子分析)，也即SEM中的measurement model（测量模型）那部分（图二）。 如何写路径分析的指令（转载） 如何写路径分析的指令（转载） 好了，现在直接回答你的问题。问题1从字面上看，只涉及结构模型那部分，所以比较简单、容易。这种路径分析，不仅可以用LISREL、SAS或其它SEM软件，其实也可以用SPSS等通用统计软件，其结果是一样的。先说在SPSS中如何做。图一是我日前在“Confirmatory regression vs. hierarchical regression 一文中举的例子相仿（当时只用了三个公式，没有此图）。如前文中所说，因为该模型中有两个因变量（或内生变量，endogenous variables），所以需要建立两个回归模型，分别为公式一和二，其中变量名和系数名有些改动，系数分别记为b和g，是为了与LISREL用法一致，b表示一个内生变量（如W）对另一个内生变量（如Y）的影响、g表示一个外生变量（如X）对一个内生变量（如W或Y）的影响： Y = b0 + g1X + b2W （公式一） W = g0 +g2X （公式二） 在SPSS中，就按上述两个公式分别做一个回归分析。如果你习惯用SPSS指令的话，其syntax分别为： Regression Dependent=Y/Enter X, W. Regression Dependent=W/Enter X. 然后将两个回归分析所得到的回归系数填入图一，此时要用standardized Beta（即 B1、B2、G1分别为公式一和三中b1、b2、g1的标准化值），......>> 问题三：路径分析的介绍 路径分析是常用的数据挖据方法之一， 是一种找寻频繁访问路径的方法，它通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点访问次数的分析，挖掘出频繁访问路径。LBS不仅需要能确定目标的地理位置，还需要能实现对地理环境的有效分析。网络分析是地理环境分析中的一个重要技术，包括最短路径分析、网络流分析等内容。在网络分析中，最短路径分析是最基本的，也是最关键的技术，一直是计算机科学、运筹学、交通工程学、地理信息学等学科的一个研究热点。如今，最短路径分析算法已经非常成熟，如以Dijkstra算法为代表的宽度搜索方法、动态规划方法等。 问题四：软件测试中路径分析法是什么 熟悉测试理论的人都知道，路径覆盖是白盒测试中一种很重要的方法，广泛应用于单元测试。那么基于路径覆盖的分析方法是不是只能应用于单元测试呢，能不能将其推而广之呢。一般而言，在单元测试中，路径就是指函数代码的某个分支，而实际上如果我们将软件系统的某个流程也看成路径的话，我们将可以尝试着用路径分析的方法来设计测试用例。采用路径分析的方法设计测试用例有两点好处：一是降低了测试用例设计的难度，只要搞清了各种流程，就可以设计出高质量的测试用例来，而不用太多测试方面的经验；二是在测试时间较紧的情况下，可以有的放矢的选择测试用例，而不用完全根据经验来取舍。下面就具体的介绍一下如何用路径分析的方法编写测试用例。 首先是将系统运行过程中所涉及到的各种流程图表化，可以先从最基本的流程入手，将流程抽象成为不同功能的顺序执行。在最基本流程的基础上再去考虑次要或者异常的流程，这样将各种流程逐渐细化，这样既可以逐渐加深对流程的理解，还可以将各个看似孤立的流程关联起来。完成所有流程的图表化后就完成了所有路径的设定。 找出了所有的路径，下面的工作就是给每条路径设定优先级，这样在测试时就可以先测优先级高的，再测优先级低的，在时间紧迫的情况下甚至可以考虑忽略一些低优先级的路径。优先级根据两个原则来选取：一是路径使用的频率，使用越频繁的优先级越高；二是路径的重要程度，如果失败对系统影响越大的优先级越高。将根据两个原则所分别得到的优先级相加就得到了整个路径的优先级。根据优先级的排序就可以更有针对性的进行测试。 为每条路径设定好优先级后，接下来的工作就是为每条路径选取测试数据，构造测试用例。一条路径可以对应多个测试用例，在选取测试数据时，可以充分利用边界值选取等方法，通过表格将各种测试数据的输入输出对应起来，这样就完成了测试用例的设计。 问题五：结构方程模型 和路径分析的区别，原理是否一样？ 路径分析是结构方程模型的一部分，完整的结构方程模型包含两部分：1、测量模型，研究因子和指标的关系，也就是一般我们说的验证性因子分析；2、因果模型，也就是路径分析，研究的是因子之间的关系。另外提一下，狭义上的路径分析指的是把显变量直接当做潜变量的因果模型。 因此，结构方程模型和路径分析其实是概念与子概念的关系。他们所涉及的统计学原理自然是一样的，只不过如果是狭义上的路径分析，那么默认变量无测量误差，其计算的精确度及误差的控制是不如完整的结构方程模型的。 问题六：路径分析的最优路径分析模型 最优路径分析是地理网络分析中最常见的基本功能，也是LBS需要具备的功能。地理网络中的最优路径是指在地理网络中满足某些优化条件的一条路，包括距离最短或最长、通行时间最短、运输费用最低、行使最安全、容量最大等。 问题七：SPSS如何做路径分析 路径分析用amos，amos以前是spss的一个模块，现在分离出去了，要单独安装，现在出最新的spss21.0和amos21.0，先装spss，再装amos，装amos的时候还会提醒安装最新的.NET Framework，先装好就ok了。 SPSS AMOS 21.0是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件 ，轻松地进行结构方程建模（SEM） 。快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因，比普通最客服乘回归和探索性因子分析更进一步 。 Microsoft .NET Framework是用于Windows的新托管代码编程模型。它将强大的功能与新技术结合起来，用于构建具有视觉上引人注目的用户体验的应用程序，实现跨技术边界的无缝通信，并且能支持各种业务流程。 问题八：因果路径分析用什么软件 两款比较流行的软件是lisrel和Amos 问题九：如何做用户行为路径分析 用户行为一直是网站优化关注的重点，分析网站用户行为，对提高网站的转换率帮助很大，至少你知道用户需要什么，接下来你应该怎么去满足这些行为。目前几乎90%上的网站几乎都销售为主，无论是产品还是服务，都的为了销售。当然还有一些是需要用户参与网站的某些调查，但是一般专门为这些行为做的网站还是比较少， seo培训下面主要分析用户的购买行为。在做SEO的朋友当中，可能有50%不会卖东西，但是我相信100%的都会买，我们这里也是研究购买者的行为，所以每个人都很可以平等参与，从购买者的角度去分析。如果你对某一些方面的产品感兴趣。但是不知道拥有这种功能的产品名称甚至具体型号，这在营销专家来看，是属于“初级需求”，他们使用经济术语“需求” 来描述当一个购买者对某物质的需要，处于这一阶段的用户遇见了问题，但是不知道是否有相关产品或服务可以帮助他们解决；或者在很多方案中却不知道如何选择 （选择性需求）；甚至是知道某一产品能解决自己的问题，正在需找某一喜好的品牌或适合自己的某一型号。这就是购买者行为。初级需求用户行为一个处于“初级需求”的用户，在他准备进入“选择性需求”之前，他可能正在努力寻找关于可以解决他目前问题的有效方法，这个时候他对产品并不敏感，而对信息特别喜好。

随机效应模型证明中介效应存在固定效应证明不存办法如下：第一，如果你做的是潜变量模型，那么可以考虑改用显变量路径模型，尤其是样本量比较小的情况下，虽然潜变量模型的变量间路径系数比较大但是p值就是不显著，此时转换为显变量路径模型通常能获达到显著。第二，如果你做的是多重中介模型或因变量带有控制变量或其他影响变量，那么可以删除部分控制变量、中介变量或影响因变量的其他变量，原理是减少其他人的影响，增加中介的影响。第三，如果你有足够的理由认为自变量对因变量的影响是间接的而不是直接的，那么删除直接路径再做中介效应看看。很多情况下，中介效应不成立就是因为直接效应太强了！但是，博主南心个人认为这个不带直接效应的中介效应检验做法是不科学的，逻辑上是也讲不通。第四，如果中介效应的值不小但就是不显著，那就增加样本量。

正常显示等三种。在舞台区变量的显示方式包括正常显示，显示变量名和当前变量值。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。

显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按M的取值分组,做Y对X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析。

可以。显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应。调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按M的取值分组,做Y对X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析。

javascript的value属性可以设置表单元素的显示值，innerHTML属性可以设置文本元素的显示文字，因此可以将某个变量赋值给页面中的元素。下面进行实例演示：1、创建Html元素 <div class="box"> <span>实例演示：点击按钮后在文本框显示变量的值</span> <div class="content"> input元素：<input type="text" id="test1"> span元素： <span id = "test2"></span> <input type="button" onclick="test()" value="显示变量的值" /> </div></div>2、设置css样式div.box{width:300px;padding:20px;margin:20px;border:4px dashed #ccc;}div.box>span{color:#999;font-style:italic;}div.content{width:250px;margin:10px 0;padding:20px;border:2px solid #ff6666;}input[type="button"]{height:30px;margin:10px;padding:5px 10px;}input[type="text"]{width:100px;padding:5px 10px;margin:5px 0;border:1px solid #ff9966;}3、编写jquery代码function test(){ var name1 = "表单元素的值"; var name2 = "文本元素的值"; document.getElementById("test1").value = name1;

结构方程模型的卡方检验显著：通过是否是潜变量分析，来看路径系数显著不显著。双变量分析是显变量分析，结构方程模型中，如果是潜变量分析，那就考虑了误差问题，因而，显著性会有差异。双变量分析类似一元回归，而结构方程模型分析，则类似多元回归。含义如果性别和化妆与否没有关系，四个格子应该是括号里的数（期望值，用极大似然估计55=100*110/200，其中110/200可理解为化妆的概率，乘以男人数100，得到男人化妆概率的似然估计），这和实际值（括号外的数）有差距，理论和实际的差距说明这不是随机的组合。

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结构方程参数求解的目标是确定变量之间的关系。结构方程的介绍如下：结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。在回归分析或路径分析中，即使统计结果的图表中展示多个因变量，在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显变量，也可能包含无法直接观测的潜变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，可以通过提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。比如我们在调研爱采购卖家的体验时，这里的卖家体验其实就是一个抽象的概念，是卖家对平台所有可观测量化指标的综合反映，这些指标可能会包括卖家通过平台获得的询盘量、订单量、主要权益的满意度、接收到服务速度和质量等等。在SEM中，如用户体验这些抽象且无法直接测量的概念，被称作“潜变量（Latent Variable）”，而那些能被直接观测的变量，如询盘量，则称为“观察变量（Observed Variable）”或“外显变量（Manifest Variable）”。

通过是否是潜变量分析，来看路径系数显著不显著。双变量分析是显变量分析，结构方程模型中，如果是潜变量分析，那就考虑了误差问题，因而，显著性会有差异。双变量分析类似一元回归，而结构方程模型分析，则类似多元回归。二者原理不一样。

PIUGY 8.0用解压后的data文件夹替换原游戏目录中的data文件夹，如果原游戏目录中无data文件夹，直接拷贝过去即可。然后在d2loader的快捷方式添加参数-direct。

结构方程模型的卡方检验显著：通过是否是潜变量分析，来看路径系数显著不显著。双变量分析是显变量分析，结构方程模型中，如果是潜变量分析，那就考虑了误差问题，因而，显著性会有差异。双变量分析类似一元回归，而结构方程模型分析，则类似多元回归。含义如果性别和化妆与否没有关系，四个格子应该是括号里的数（期望值，用极大似然估计55=100*110/200，其中110/200可理解为化妆的概率，乘以男人数100，得到男人化妆概率的似然估计），这和实际值（括号外的数）有差距，理论和实际的差距说明这不是随机的组合。

路径图，由路径图也可写出对应的线xing结构方程模型。路径图绘制规则:(1)显变量画在方格内;(2)潜变量画在圆内或椭圆内;(3)误差变量直接用字母表示，不加方框或圆框;(4)两个变量间的单向直箭头表示假想的一个原因变量(起点)对一个结果变量(终点)的直接影响;(5)两个变量间的双向弯箭头表示两个变量可能是相关。参见"路径分析"、"结构方程模型"。

结构方程模型的卡方检验显著：通过是否是潜变量分析，来看路径系数显著不显著。双变量分析是显变量分析，结构方程模型中，如果是潜变量分析，那就考虑了误差问题，因而，显著性会有差异。双变量分析类似一元回归，而结构方程模型分析，则类似多元回归。含义如果性别和化妆与否没有关系，四个格子应该是括号里的数（期望值，用极大似然估计55=100*110/200，其中110/200可理解为化妆的概率，乘以男人数100，得到男人化妆概率的似然估计），这和实际值（括号外的数）有差距，理论和实际的差距说明这不是随机的组合。

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第一，双变量分析是显变量分析，结构方程模型中如果是潜变量分析，那就考虑了误差问题，因而，显著性会有差异。 第二，双变量分析类似一元回归，而结构方程模型分析则类似多元回归。二者原理不一样。 （南心网 SPSS回归与结构方程模型分析）

可以。问卷并不是一定要做信度效度检验，信效度分析主要针对量表类问卷，而如果只是调查一些客观现实以显变量为主的问卷，是不适合做信效度分析。

结构方程是算显变量和潜变量的关系，普通意义上的回归是算显变量之间的关系，两者不一样，不用一起比较

1、首先运行编程猫APP，打开作品，进入创作界面。可以看到我们之前已经建立了一个名为"金币"的变量，显示在舞台的左上角。2、其次切换到积木编辑区。可以看到已有两个积木，将变量"金币"的值初始化设为0。3、然后右边变量积木盒。把积木"显示金币"拉到编辑区的积木"设置金币为0"下方，自动拼接起来。4、最后程序运行时就会在舞台显示变量"金币"。如果需要显示"金币"，点"显示"即可。以上就是编程猫让变量切换屏幕时显示的过程。

Scratch是一款图形化编程工具，它可以帮助孩子们轻松学习编程知识，并且可以将自己的创意变成动画、故事、游戏等作品。在Scratch中，可以使用变量来存储数据，并在程序中使用。变量可以是任何类型的数据，例如数字、字符串、布尔值等。变量的值可以在程序中被修改，并且可以根据需要在程序中显示。在Scratch中，变量的值可以选择是否显示在舞台上。这是因为有些变量的值可能只是用于内部计算，不需要在程序中展示给用户。在这种情况下，将变量的值隐藏起来可以让程序更加简洁，也可以避免用户对程序的理解产生困难。此外，Scratch还提供了一些控制变量是否显示的选项。例如，可以通过设置变量的“可见性”来控制变量的值是否显示在舞台上，也可以通过将变量设置为“全局变量”，来让变量的值在不同的程序中都可以被访问和修改。总之，Scratch中的变量值可以选择是否显示在舞台上，这是为了让程序更加简洁、易于理解和操作。

echo命令 用于在shell中打印shell变量的值，或者直接输出指定的字符串。linux的echo命令，在shell编程中极为常用, 在终端下打印变量value的时候也是常常用到的，因此有必要了解下echo的用法echo命令的功能是在显示器上显示一段文字，一般起到一个提示的作用。 1.显示普通字符串： 2.显示转义字符 3.显示变量 4.显示换行 5.显示不换行 将以上命令保存在test.sh文件中，shell命令中执行：sh test.sh 6.显示结果定向至文件 7.原样输出字符串，不进行转义或去变量 8.显示命令执行结果 想了解更多内容，关注我哦~

因为你选择的装备没有变量。没有变量的装备只显示最大变量不显示变量区间。如果装备确实有变量，吐槽补丁应该可以。《暗黑破坏神2》是美国暴雪娱乐研发的一款动作类角色扮演游戏，于2000年上市。游戏中玩家创建属于自己的角色，在一片片暗黑大地上奔跑、杀敌、寻宝、成长，最终打败统治各个大陆的黑暗势力，拯救游戏中的各个种族。

option->preference->general->source tips, 选择 none

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MATLAB笔记1、系统知识MATLAB乘法一般进行的是矩阵运算，点运算是矩阵里的元素运算。u200b 比如u200b a=[1 2 3 4];u200b b=[2 2 2 2];u200b 对应元素相乘就是u200b a.*b=[2 4 6 8];u200b 如果直接写u200b a*b会报错，因为直接写*就是矩阵乘法，a的列数不等于b的行数，不能相乘matlab中log如果不加角标则表示以自然对数为底，即ln模糊查询：输入一个命令的前几个字母后按tab键就可以补全帮助命令：help plot就可以显示出plot的全部用法who命令可以显示变量，whos可以显示变量的具体信息>> who您的变量为:a y >> whos Name Size Bytes Class Attributes a 1x12 96 double y 3x4 96 double 12345678910111234567891011save - 将工作区变量保存到文件中，此 MATLAB 函数 将当前工作区中的所有变量保存在 MATLAB 格式的二进制文件（MAT 文件）filename 中。如果 filename 已存在，save 会覆盖该文件。load - 将文件变量加载到工作区中。此 MATLAB 函数 从 filename 加载数据。在matlab中，字符串用单引号括起来matlab中input默认输入的只能是数字，如果想要输入字符串，可以这么写：x = input(‘请输入字符串：",‘s")disp - 显示变量的值此 MATLAB 函数 显示变量 X 的值，而不打印变量名称。显示变量的另一种方法是键入它的名称，这种方法会在值前面显示一个前导X =。lasterr - 最后一条错误消息此 MATLAB 函数 返回 MATLAB 生成的最后一条错误消息。2、常用数学函数1.三角函数和双曲函数2.指数函数注： pow2(x)=x^2 pow2(x,y)=x^y3.复数函数4.圆整函数和求余函数

1. disp-显示变量的值，这个函数用来显示变量 X的值而不打印变量名。另一种显示变量的方法是输入其名称，该方法将在该值之前显示前导X=。disp (X)2.使用括号不只是为了 disp。disp (X)函数只有一个输入，当您的输入多于一个字符串时，错误的报错。比如： disp (" Alice is",num2str (12)," years old!")；可能出现错误—输入参数太多。但把里面的内容用中括号括起来就是字符串。比如： str=[" Alice is"num2str (12)" years old!"]；disp (str)；前面的这个句子也可以等价于： disp=([[" Alice is"num2str (12)" years old!"])；因此要使用括号而非num2str ()，因为 disp (num2str (12))；同样正确，因为其中只有一个字符串。3。 nu m 2 str-将数字转换成一个字符数组，这个 MATLAB函数将数字数组转换成一个字符数组。输出格式取决于初始值的大小。num2str在使用数值的情况下可以添加标签和标题。

如果你的手机在户外零下温度，苹果手机电池的掉电会非常快，正常情况下，只能是手机主板漏电或者电池老化才会导致掉电特别快。

各种原因都有，一般可能是字符的原因

使用：1.(gdb)p/x&(a.b)//十六进制显示2.(gdb)x&(a.b)//x命令用于查看某特定址内存欢迎访问:——程序数我相聚