如何使用SmartPLS做有Formative显变量的二阶潜变量模型

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...

gitcloud2023-06-11 08:49:122

二阶验证性因子分析为什么运行后潜变量变的圈变红了

计算错误。二阶验证性因子分析运行后潜变量变的圈是绿色的，变红是计算错误导致的，需要重新计算。验证性因子分析是对社会调查数据进行的一种统计分析，它测试一个因子与相对应的测度项之间的关系是否符合研究者所设计的理论关系。

拌三丝2023-06-11 08:47:401

请问高手！！AMOS中设计潜变量是二阶的，载荷在AMOS中怎么实现的？

二阶验证性因子分析啊！！当然，如果二阶只有两个潜变量因子则模型无法识别。我可以帮您。（南心网）

hi投2023-06-11 08:47:391

mplus潜变量相关系数很高怎么解决

合并潜变量或者控制共同方法偏差。

Jm-R2023-06-11 08:47:381

中介产量和自变量都是潜变量，利用amos进行中介效应检验，可以看出各维度之间的中介关系吗？

中介关系是根据变量间的箭头指向来反映的，因此，关键在于你的模型假定的中介路径是什么样的，而不在于是潜变量还是显变量。如果要研究维度间的中介关系，那么维度之间就要建立中介路径。（南心网 Amos中介效应分析）

豆豆staR2023-06-11 08:47:371

结构方程模型中两个潜变量之间连线上的数字代表什么意思

表示这两个潜变量间的路径系数

水元素sl2023-06-11 08:47:351

如何用smartpls处理二阶潜变量之间的维度的分析

中介关系是根据变量间的箭头指向来反映的，因此，关键在于你的模型假定的中介路径是什么样的，而不在于是潜变量还是显变量。如果要研究维度间的中介关系，那么维度之间就要建立中介路径。（南心网 Amos中介效应分析）

meira2023-06-11 08:47:341

amos中相关系数潜变量间相关系数过大怎么解决i

潜变量合并或者做共同方法偏差分析。（南心网 Amos数据分析）

gitcloud2023-06-11 08:47:291

amos调节变量是潜变量，怎么设置交互项？具体如何操作

有的是两两相乘一遍，有的是配对法，如根据载荷“大—大”、“小—小”。但涉及潜变量调节的话，建议使用Mplus的潜交互效应分析，就不用那么麻烦了。

拌三丝2023-06-11 08:47:111

潜变量的均值，方差和潜变量之间的相关系数怎么求

两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。 以下为转贴： 计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）

黑桃花2023-06-11 08:47:111

求助潜变量统计值

　　用各指标的简单平均求得潜变量的值，这是一种处理方法，在不需要精确计量的情况下，是一种简单易行，而又不会影响分析结果的好方法，但同时也是最简单粗暴的处理方法（呵呵，想不出更好的表达方法了，就是直白了一点哈）。国内确实有很多人都是这样做得，尤其是公司财务研究领域，因为他们在乎的往往只是回归的符号和是否显著。　　当我们想要进一步提高分析结果的精确性或者说当回归结果不是特别显著，处在显著或不显著的边缘，就需要对数据和研究方法认真选择了。　　简单平均既没有考虑测量误差，也没有考虑各变量与潜变量的关系强弱，显然是存在问题的。　　因子得分提取公因子时，我们只是按照累积解释方差或特征值大于1的原则来提取公因子，存在一定程度的信息丢失，而结构方程模型既考虑了测量误差，也充分利用了原始信息，因此用潜变量得分作为各测量指标的“代表”来作进一步分析，结果应该是这几种方法里面最准确的了。　　实际研究中，具体采用哪种方法，应该是根据研究目的实际情况而定。对于财务研究领域，大家都用简单平均，你也用，自然也不会有什么，但是换作是在心理研究等讲究计量方法的领域，这样简单平均的做法是很少见的。　　附件中，文件1是结构方程模型的创始人Joreskog写的关于潜变量得分原始及其应用的文章，文件2 是中文的一篇利用潜变量得分的文章（里面详细写了潜变量得分与EFA中的因子得分的区别），有兴趣的话，可以好好看看，非常有价值

meira2023-06-11 08:47:092

在结构方程模型拟合后，有一个潜变量平方复相关系数太低，是表示什么问题

当Y 对多变量 {x1，x2，...，xn} 的回归算法中，若复相关系数的绝对值太低(即远小于1)，表明：Y 几乎对每一个变量 xi(i=1,2,...,n) 的相关性都很差；或者说所采用的回归模型(方程)不合理；或者说所采集的数据{Y;x1,x2,...,xn}有问题。当Y与某一个变量xi的偏相关系数很低时表明Y与xi无关，可以将变量xi从回归模型中剔除。可见偏相关、复相关在多变量回归分析中是非常有用参数。

u投在线2023-06-11 08:47:091

观测变量在对应的潜变量上的标准化载荷怎么看

观测变量在对应的潜变量上的标准化载荷怎么看，结构方程模型测量模型中AVE和CR值的计算，需要用到标准化因子载荷值。在AMOS软件中画好路径图之后，导入数据集，绑定测量变量的值，运行“Calculate Estimates”按钮，就可以得到标准化因子载荷值。

wpBeta2023-06-11 08:47:081

如何用Mplus在潜变量发展模型中加入调节变量

将无关变量作为影响结果变量的预测变量加入模型即可，也就是添加该无关变量到结果变量的箭头。

人类地板流精华2023-06-11 08:47:081

SPSS如何对潜变量进行分析呢？如果自变量或因变量中包含了潜变量，在SPSS中如何实现呢？谢谢谢谢谢谢

要用结构模型的哈

hi投2023-06-11 08:47:072

结构方程中，为什么潜变量之间有中高度相关，要采用斜交

因为这个变量既没有自己的值有没有观测变量去测量它，相当于这个变量是不存在的。一个潜变量最少需要3个指标，参数刚好能够求到唯一解，低于3个指标的后果就是未知数比方程多，略懂数学你就知道这时方程求不出解，这个时候如果你不给模型参数额外限制的话，无法估计出参数。

北营2023-06-11 08:47:071

amos结构方程模型中内因潜变量误差项之间可以建立相关关系以进行修正么？

并列关系的可以，因果关系的不可以。（南心 Amos结构方程模型）

拌三丝2023-06-11 08:47:061

结构方程模型，CFA，路径分析，潜变量调节模型这几个是什么关系

SEM就是输入相关矩阵或协方差矩阵，结合1个或多个构想的可能模型，统计软件（如Mplus、Lisrel）帮你算出拟合指数，输出各路径参数、拟合指数等，可以用于修正和比较模型。想了解SEM推荐侯杰泰老师的《结构方程模型及其应用》（现在不再版，只有影印版） 。CFA也是SEM（结构方程模型）的一种，但不是完整SEM；路径分析也是SEM的一个特例，但前者是对显变量，后者对潜变量。实际上SEM是很多统计方法（如t检验、方差分析、回归分析等）的特例，而SEM具有更准确的误差估计和信度指标。因为CFA可以检验量表结构，所以往往先做CFA，如果拟合不好，说明量表信效度不高，就难以做之后的分析。中介和调节检验有不同的方法，可以基于SEM对潜变量做分析，也可以化潜为显做层次回归（用SPSS）。要了解中介和调节，推荐温忠麟老师的文章，比如05年发在《心理学报》上的《调节效应与中介效应的比较和应用》，温忠麟老师的书《调节效应与中介效应分析》。看到你的标签里有“家庭关系”，你是做发展教育方向的吧！你所说的这些：SEM、中介调节都是统计前沿，发展教育也用得很多，但建议先多阅读文章和书，了解了原理再使用。

豆豆staR2023-06-11 08:47:061

想探究显变量对其他潜变量的影响怎么写

1、首先我们用验证性因子分析探究潜变量和显变量之间的关系。2、其次我们用潜增长曲线模型(LGM)估计纵向数据的初始。3、最后变化，结构斜率和方差。

此后故乡只2023-06-11 08:47:041

如何用spss或Amos求潜变量之间的相关系

SPSS做不了潜变量之间的相关，Amos等结构方程模型才可以做，在Amos中建立二者之间的双向箭头即可得出相关系数。

小白2023-06-11 08:47:041

请教采用结构方程模型验证潜变量的调节效应的方法

（1）分别相乘，即如果变量X有三个指标，变量Y有三个指标，乘积项变量XY的指标有九个；（2）配对相乘，即如果变量X有三个指标，变量Y有三个指标，乘积项变量XY的指标有三个。

可桃可挑2023-06-11 08:47:031

怎么用mplus做潜变量增长模型

将无关变量作为影响结果变量的预测变量加入模型即可，也就是添加该无关变量到结果变量的箭头。

左迁2023-06-11 08:47:032

stata里面变量都是可测的那sem里面潜变量在哪反应

stata里面变量都是可测的那sem里面潜变量在结构方程模型反应的结构方程模型时基于变量的协方差矩阵来分析变量关系的统计方法。通过这种方法我们可以得到因变量受那几个自变量的影响，也可以知道一个自变量通过什么途径影响因变量，还可以知道在不同情境下，自变量对因变量的影响有何不同等多种复杂关系。

北营2023-06-11 08:47:021

AMOS中，其中一个潜变量可以有40个观测指标吗？这个结果会不会有问题？

你这个指标应该是说的转氨酶，72是已经高了。造成这项指标高的原因很多，比如：大量饮酒、疲劳、睡眠不好等都会引起该指标高。建议您去正规医院看一下。

拌三丝2023-06-11 08:47:012

潜变量与显变量之间能做路径分析吗？应该用什么软件呢？

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。

余辉2023-06-11 08:47:011

结构方程模型中一个潜变量无法识别是什么原因？怎样才能拟合成功呢？

可能潜变量结构设置有误，可能是共线性问题，或者数据本身问题。（南心网 结构方程模型数据分析）

大鱼炖火锅2023-06-11 08:47:001

外生潜变量需要两两相关联吗

不需要。因为外生潜变量不两两相关联，AMOS也可以计算出结果。潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标，是在记录单元之间变化且其变化影响记录特征的任何未记录到的特征。

可桃可挑2023-06-11 08:46:591

潜变量与显变量怎么区分像用问卷收集上来的数据算不

潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标,是在记录单元之间变化且其变化影响记录特征的任何未记录到的特征,结果是记录特征之间的联系,这种联系实际上并不是由记录特征本身的任何因果关系产生的.潜变量（Latent Variable）,显变量（Manifest或Observable Variable）的主要区别在于：潜变量是实际工作中无法直接测量到的变量,包括比较抽象的概念和由于种种原因不能准确测量的变量.一个潜变量往往对应着多个显变量,可以看做其对应显变量的抽象和概括,显变量则可视为特定潜变量的反应指标.

kikcik2023-06-11 08:46:581

什么是潜变量分析法？最好举例说明

分析潜变量与观测变量之间的关系对等问题（潜变量即潜在结构）

韦斯特兰2023-06-11 08:46:581

分析潜变量最少几个维度

回答：一般一个潜变量最少需要3个指标，为什么，因为3个指标的时候模型是恰好识别的，参数刚好能够求到唯一解

NerveM 2023-06-11 08:46:581

二阶外因潜变量要划相关么

二阶外因潜变量要划相关。二阶潜变量既可以做成原因变量，也可以做成结果变量，这个是没有任何问题的，模型下面分了几个维度，在整个大的模型当中体现，要做成二阶潜变量，在二阶模型当中，一阶潜变量是不具备实际意义的，即在文章当中是没有假设的。

无尘剑 2023-06-11 08:46:571

潜变量与显变量怎么区分

潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标，是在记录单元之间变化且其变化影响记录特征的任何未记录到的特征，结果是记录特征之间的联系，这种联系实际上并不是由记录特征本身的任何因果关系产生的。潜变量（LatentVariable），显变量（Manifest或ObservableVariable）的主要区别在于：潜变量是实际工作中无法直接测量到的变量，包括比较抽象的概念和由于种种原因不能准确测量的变量。一个潜变量往往对应着多个显变量，可以看做其对应显变量的抽象和概括，显变量则可视为特定潜变量的反应指标。（参考资料：搜狗百科）这些抽象的定义看起来是不是一头雾水呢？没关系，我们举个例子。假设你想要通过一张问卷调查来了解消费者对一个新产品的满意度。这个“满意度”就是潜变量。接着，为了充分了解这个潜变量的值，你设计了一份调查问卷。在这份问卷上，你询问消费者对这个商品在以下方面是否具有优势，比如：价格、购买地点、质量、外观等。这些就都是显变量了。由此你可以看出，问卷上的这些题目，每一题直接测量的都是显变量。等调查结束，把这些显变量综合起来考量得出的最后结果，就是你真正想要测量的潜变量了。如果以上信息还是无法完全解决你的疑惑，我需要进一步了解你的那张问卷和实验设计才能更细地帮你解答问题。如果是这样，请进一步详细描述，谢谢。祝你的问卷调查研究项目一切顺利:-)

FinCloud2023-06-11 08:46:561

潜变量和指标的关系

线性函数关系。因为潜变量的变化会导致指标的变化，所以潜变量和指标的关系是线性函数关系。潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过别的方法加以综合的指标，是在记录单元之间变化且其变化影响记录特征的任何未记录到的特征。

左迁2023-06-11 08:46:561

潜变量与显变量怎么区分

潜变量就是蔬菜，你妈让你买蔬菜，然后你一脸懵逼…显变量就是胡萝卜、茄子、黄瓜等等。所以你妈让你买蔬菜的时候你就可以买胡萝卜、茄子这些。

康康map2023-06-11 08:46:553

学习态度、学习能力、学习效果是潜变量吗

确切的说，如果是简单的测量模型，一个潜变量应该有三个测量指标以上，但如果是因果模型，也可以允许一个潜变量只有两个甚至一个测量指标，但这样的情况只能出现极少——比如10个潜变量只能又一个潜变量如此。

阿啵呲嘚2023-06-11 08:46:544

Amos自变量因变量都要潜变量吗

是的，都要。自变量和因变量都是潜变量，调节变量是多分组变量，比如说职称分初级，中级，副高级，高级。

NerveM 2023-06-11 08:46:541

请问AMOS中如何对潜变量实现方差固定？固定路径的话设置为1的路径看不到cr

鼠标点击测量条目的路径或载荷，或者潜变量，右键—属性—参数，设置1即可。（南心网）

黑桃花2023-06-11 08:46:521

什么是潜变量、隐变量

隐变量是指无法直接观测到的变量

墨然殇2023-06-11 08:46:521

怎么解释二阶潜变量的合理性

二阶潜变量的合理性可以通过其能够更好地解释和预测一些现象来解释。具体而言，当我们使用一阶潜变量时，可能会存在一些难以解释的残差，而二阶潜变量则可以更好地解释这些残差，提高我们对现象的解释能力。此外，二阶潜变量还可以更好地捕捉到复杂的、多维的概念和关系，从而提高我们对现象的理解和预测的准确性。因此，使用二阶潜变量是合理的，并可以帮助我们更好地理解和解释我们的研究问题。

肖振2023-06-11 08:46:521

结构方程模型中的潜变量一定要用两个以上的指标来衡量吗

确切的说，如果是简单的测量模型，一个潜变量应该有三个测量指标以上，但如果是因果模型，也可以允许一个潜变量只有两个甚至一个测量指标，但这样的情况只能出现极少——比如10个潜变量只能又一个潜变量如此。

此后故乡只2023-06-11 08:46:511

stata里面潜变量怎么表示

采用结构方程建模的方式来进行就可以。潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标，是在记录单元之间变化且其变化影响记录特征的任何未记录到的特征。结果是记录特征之间的联系，这种联系实际上并不是由记录特征本身的任何因果关系产生的。潜变量可分为内生潜变量和外生潜变量，外生潜变量在模型不受其他任何一个变量的影响但影响其他变量的变量，内生潜变量在模型中总会受到一个其他变量影响的变量。

可桃可挑2023-06-11 08:46:511

amos潜变量之间的相关系数多少比较好

取值范围在0-1之间比较好。Amos标准化路径系数类似于回归中的标准化回归系数，取值范围在0-1之间。路径系数的平方表示潜变量对测量题目方差的解释比率，如果Amos标准化路径系数大于1，一种可能的情况是外源变量之间的相关性太强，考虑把两个相关性很强的因子合并在一起。另外，数据质量差也有可能导致标准化路径系数大于1。这种情况比较麻烦，可能需要你去做一次数据清洗工作，提升数据的质量。在路径系数都显著的前提下，直接比较标准化路径系数，或者用amos自带的pairwise parameters功能，若CR值大于1.96，差异显著，设置完全自由模型与部分限制条件模型，两个进行对比，看是否存在显著差异。

康康map2023-06-11 08:46:501

amos中使用潜变量和显变量建模有什么差别

一般一个潜变量最少需要3个指标，为什么，因为3个指标的时候模型是恰好识别的，参数刚好能够求到唯一解，低于3个指标的后果就是未知数比方程多

mlhxueli 2023-06-11 08:46:501

如何用smartpls处理二阶潜变量之间的维度的分析

常见的PLS二阶factor处理方式 1. 利用平均数，作为二阶的indicator factor 2. 利用主成分分析的结果，作为二阶的基础 3. 执行两次一阶的factor，画在一起成为二阶。

ardim2023-06-11 08:46:493

gsem允许结果变量是潜变量么

gsem允许结果变量是潜变量多层潜变量只能置于各个因子的测量模型方程之内，而不能置于结构模型的方程之内。如果放入结构模型的方程：gsem(MathAb> q1-q8, logit) (MathAtt -> att1-att5, ologit)(MathAttM1[school]-->MathAb)此时，运行gsem程序会提示错误：MathAb may not be the destination of a pathfrom M1[school]。 正确的估计命令如下：gsem(MathAb M1[school]-> q1-q8, logit) (MathAtt M1[school]-> att1-att5,ologit)(MathAtt->MathAb)

Jm-R2023-06-11 08:46:481

潜变量之间的路径系数多少合适

大于0.4。结构模型的路径系数要看显著性检验的结果，测量模型各个测量变量和潜变量的相关系数至少要大于0.4。因此我们不可能单凭路径系数的大小来判定其是否显著，就算就路径系数接近1，如果标准误更大，那路径系数的t检验值也会相当小，甚至无限接近0.合理的说法应该是路径系数t检验的t值多大时，路径系数显著不等于0，那我们知道，大样本时，t的绝对值大于1.96则显著。

人类地板流精华2023-06-11 08:46:481

潜变量之间的观测变量系数是什么

是指通过观测变量之间的协方差来推断潜变量之间的相关性。当想要通过观测变量来估计两个或更多的潜变量之间的关系时，通常采用结构方程模型来进行分析。在结构方程模型中，潜变量是通过多个观测变量来衡量的，并且模型中还包括了观测变量之间的协方差矩阵。这个协方差矩阵提供了一种用于估计潜变量之间关系的方法。在通过结构方程模型进行分析时，可以估计观测变量之间的系数，该系数表示对于每个观测变量，它与其他观测变量的相关性。这些系数可以用于估计潜变量之间的相关性。

九万里风9 2023-06-11 08:46:481

Lisrel 中两个潜变量间关系怎么用箭头连

应该用双向箭头吧

豆豆staR2023-06-11 08:46:472

量表属于显变量还是潜变量

都是。据心理学的相关理论，量表可以属于显变量或潜变量，具体取决于您如何定义和运用它，显变量是指可以直接观察和测量的变量，例如人的身高、体重、心率等，量表因为可以通过具体的问题、题目来测量人的某些行为、态度、心理状态等，因此可以认为属于显变量，而潜变量则是指难以直接观察和测量的变量，例如人的智商、学习能力、信仰等，这些变量不能被直接测量得到，需要通过一系列观测和测试来推断。

小菜G的建站之路2023-06-11 08:46:471

潜变量和潜变量之间可以做协方差吗?

结构方程模型的初衷在于针对潜变量之间关系进行建模。例如，智商，情商，成功这三个潜变量之间到底是何种关系？但是它们三个本身不可直接测量，于是需要通过一定手段对它们进行测量。你当然可以先通过量表各自“估计”这三个潜变量，再建立三者间的模型。结构方程模型实现了这两步的一体化，优势在于，估计的过程中充分考虑了潜变量间的关系。而分开两步是不能做到的。当然这是否真的是优势有待商榷。 结构方程模型的估计方法主要有三类：第一种是协方差分析法，第二种是偏最小二乘法，第三种是贝叶斯法。 协方差分析认为，潜变量间的关系反映在可测变量的协方差关系中，由模型产生的协方差结构和真实协方差结构应一致（理想情况）。于是以协方差矩阵的差异作为优化准则。偏最小二乘的想法为：考虑潜变量结构的前提下，“最好”的潜变量应该与对应可测变量“最接近”。于是，其优化准则本质是OLS。贝叶斯也是对潜变量假定先验，然后用MCMC直接对潜变量进行抽样，既然潜变量的样本都有了，结构方程模型也就退化为了一堆回归。 国内很多文献把结构方程模型等同于上述第一种估计方法，这是一种误区。每一种方法都有各自的检验和评价手段。三种方法孰优孰劣？难以确定，只能说，各有各的优势和不足。另外，结构方程模型定位是验证性分析，这需要大量背景知识支撑，否则建模必然失败。近年来，发展了探索性的结构方程模型，题主不妨找找cnki。

CarieVinne 2023-06-11 08:46:451

什么是二阶潜变量

你好，什么是二阶潜变量？二阶潜变量既可以做成原因变量，也可以做成结果变量，这个是没有任何问题的，只要是你的模型下面分了几个维度，然后你又想在整个大的模型当中体现，他就要做成二阶潜变量，在二阶模型当中，一阶潜变量是不具备实际意义的，即在文章当中是没有假设的。可以直接类比为为一阶潜变量当中的题项，请参考！

北营2023-06-11 08:46:451

如何用spss做潜变量间的相关分析

用spss菜单中Analyze中的correlat，再选择提示框中Spearman和Kendall"s tau_b

可桃可挑2023-06-11 08:46:451

潜变量和显变量建模有什么差别

一般一个潜变量最少需要3个指标，为什么，因为3个指标的时候模型是恰好识别的，参数刚好能够求到唯一解，低于3个指标的后果就是未知数比方程多，略懂数学你就知道这时方程求不出解，这个时候如果你不给模型参数额外限制的话，无法估计出参数。所...

ardim2023-06-11 08:46:451

二阶潜变量什么意思

二阶模型即潜变量进一步拟合，此时mplus所得指标包括二阶模型的拟合情况，以及所需的各项数值。

阿啵呲嘚2023-06-11 08:46:441

10个潜变量需要多少样本量

至少需要 6 倍于建模潜变量（建模时的一个重要参数）大小的样品，当潜变量为10 时，样品数量不应少于 60个。

LuckySXyd2023-06-11 08:46:442

量表属于显变量还是潜变量

潜变量。根据量表的概念与分类?得知，量表是测量“软指标”的工具，用一个或几个不可直接测量的潜变量来度量某个概念，再利用可观测的变量来表征。因此量表属于潜变量。潜变量，与可观察变量相对，是不直接观察但是通过观察到的其他变量推断的变量。

大鱼炖火锅2023-06-11 08:46:431

潜变量如何中心化

潜变量中心化的方法有点中心化、标准化、双重中心化。1、点中心化：将每个指标的得分减去该指标的平均值，即x_i-mean(x_i)。这种方法可以将数据的均值调整为零，消除指标之间的常数差异。2、标准化：将每个指标的得分减去该指标的平均值，并除以该指标的标准差，即(x_i-mean(x_i))/std(x_i)。这种方法可以将数据的均值调整为零，并使每个指标的标准差相同。3、双重中心化：将每个指标的得分减去该指标的平均值，然后再将整个潜变量的得分减去整个潜变量的平均值，即(x_i-mean(x_i))-mean(x)。这种方法可以消除指标之间的常数差异和潜变量的常数差异，使模型更加准确和稳定。

此后故乡只2023-06-11 08:46:431

结构方程模型中潜变量最少需要几个指标，一个或者两个会带来什么问题

没看懂…

拌三丝2023-06-11 08:46:432

潜变量与显变量怎么区分

潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标，是在记录单元之间变化且其变化影响记录特征的任何未记录到的特征,结果是记录特征之间的联系，这种联系实际上并不是由记录特征本身的任何因果关系产生的。潜变量（Latent Variable），显变量（Manifest或Observable Variable）的主要区别在于：潜变量是实际工作中无法直接测量到的变量，包括比较抽象的概念和由于种种原因不能准确测量的变量，一个潜变量往往对应着多个显变量，可以看做其对应显变量的抽象和概括，显变量则可视为特定潜变量的反应指标。

ardim2023-06-11 08:46:422

在生潜变量可以拉相关吗

不可以。同一内生潜变量的外生潜变量都必须两两相关，所以在生潜变量不可以拉相关，Amos等结构方程模型才可以做。潜变量就是观察不到的变量，这是相对于可观测变量而言的。

北有云溪2023-06-11 08:46:421

什么是潜变量

潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标。

NerveM 2023-06-11 08:46:411

含有单指标潜变量的结构方程用什么软件可以运行

这种单指标潜变量必须在整个模型中很少才可以，Lisrel、Amos、Mplus等软件都可以运行。此外，如果这个单一指标是多次测量而得，可以指定其方差；最后，如果这个单指标没有测量误差，就可以直接将其作为显变量进入方程中。

拌三丝2023-06-10 08:43:261

结构方程模型中潜变量和观测变量之间的标准化回归系数要是多少才合格

那个应该不属于回归系数，只是一个因子载荷载荷系数，至少要大于0.4，一般要大于0.5

韦斯特兰2023-06-09 08:07:261

结构方程模型中内生潜变量没有观测变量怎么办?

那就无法做结构方程模型，因为这个变量既没有自己的值有没有观测变量去测量它，相当于这个变量是不存在的。（南心网结构方程模型分析）

豆豆staR2023-06-09 08:07:141

结构方程模型中外生潜变量没有观测变量怎么办

首先，如果外生潜变量没有观测变量，那么做结构方程式协方差矩阵就会少很多元素，这样会降低自由度，方程不可识别的可能性很大。第二个很现实的问题是外生潜变量没有观测变量的时候结构方程软件时没法操作的吧，会报错的。所以你还是需要有观测变量的。

Chen2023-06-09 08:07:062

结构方程模型中内生潜变量没有观测变量怎么办?

那就无法做结构方程模型，因为这个变量既没有自己的值有没有观测变量去测量它，相当于这个变量是不存在的。（南心网结构方程模型分析）

小白2023-06-09 08:06:581

spss怎么把观测变量转换都潜变量

SPSS是无法实现观测变量转换为潜变量的，需要用到结构方程模型，用Amos等软件来实现（精智数据分析）可以帮您

北境漫步2023-06-09 08:06:422

结构方程模型中内生潜变量没有观测变量怎么办?

那就无法做结构方程模型，因为这个变量既没有自己的值有没有观测变量去测量它，相当于这个变量是不存在的。（南心网 结构方程模型分析）

ardim2023-06-09 08:06:301

潜变量取平均值用spsa分析嘛

可以。点击SPSS软件的顶部文件菜单，选择下拉菜单中的数据选项，在弹出的打开数据界面中选择要分析的数据文件，当数据导入进来以后我们就需要通过平均值校验差异，点击顶部的分析菜单，选择比较平均值下面的平均值选项，通过点击右侧的三个按钮进行校验的设置，这里我们只需要点击选项按钮即可，勾选最底部的复选框，回到SPSS数据分析软件中我们就可以看到平均值校验结果了。潜变量，与可观察变量相对，是不直接观察但是通过观察到的其他变量推断（通过数学模型）的变量（直接测量）。旨在用潜在变量解释观察变量的数学模型称为潜变量模型。

瑞瑞爱吃桃2023-06-08 08:02:151

潜变量协方差矩阵负定，数据怎么处理

协方差矩阵表达的就是潜变量的相关系数。如果潜在变量和已有变量相关性比较大的话，不引入也无关。如果潜在变量很例外的，那就可以引入。

u投在线2023-06-08 08:01:571

潜变量的均值，方差和潜变量之间的相关系数怎么求

协方差矩阵表达的就是潜变量的相关系数。如果潜在变量和已有变量相关性比较大的话，不引入也无关。如果潜在变量很例外的，那就可以引入。

苏萦2023-06-08 08:01:571

请教：amos里潜变量只有一个观测变量可以吗

可以的，但不能太多哦。

无尘剑 2023-06-08 08:01:562

潜变量是各个题项的平均值吗对吗

对。潜变量，与可观察变量相对，是不直接观察但是通过观察到的其他变量推断（通过数学模型）的变量（直接测量）。潜变量是各个题项的平均值吗对，旨在用潜在变量解释观察变量的数学模型称为潜变量模型。

mlhxueli 2023-06-08 08:01:551

潜变量适配值怎么算是什么意思

潜变量适配值是指一种用于描述数据之间相关性的统计指标。根据查询相关公开信息显示，通常应用于结构方程模型等多变量分析方法中。其主要作用是描述观察到的一组变量与一个潜在变量之间的相关性，即反映观察到的变量与潜在变量之间的匹配程度。

小菜G的建站之路2023-06-08 08:01:511

如何解释潜变量表达式的协方差矩阵

协方差矩阵表达的就是潜变量的相关系数。如果潜在变量和已有变量相关性比较大的话，不引入也无关。如果潜在变量很例外的，那就可以引入。

水元素sl2023-06-08 08:01:501

潜变量必须要用五个以上显变量作为潜变量的测度吗

不需要。一个潜在变量必须以两个以上的观察变量来估计，称为多元指标原则，不同观察变量间的协方差，反映了潜在变量的共同影响。

FinCloud2023-06-08 08:01:491

潜变量如何变成显变量

用单独的维度。潜变量可以用单独的维度来作为显变量，只要在模型里每个维度是有现实意义的。潜变量，与可观察变量相对，是不直接观察但是通过观察到的其他变量推断（通过数学模型）的变量（直接测量）。旨在用潜在变量解释观察变量的数学模型称为潜变量模型。

再也不做站长了2023-06-08 08:01:481

问卷的分维度算潜变量嘛

算。不能直接测量的变量叫做潜变量，叫做因子，叫做构象，叫做维度。同一类问题基础上抽象凝练的特质或概念就是潜在变量，通俗讲也就是量表的维度或构念。

小菜G的建站之路2023-06-08 08:01:481

潜变量和显变量同时作为自变量吗

潜变量和显变量能同时作为自变量。自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。

tt白2023-06-06 08:01:091