显变量

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...

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

在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。

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。

你好这位朋友，百度知道官方认证心理学行家为你解答。你的这个提问和知道上编号为488969167120392452的提问是一模一样的，包括用词和标点。我之前对那个问题的回答已经被采纳了，在这里贴出来供你参考。如果还有疑问欢迎你追问：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。（参考资料：百度百科）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 :-)

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。

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。

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.

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:-)

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。

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

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。

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...

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。

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。

不看。一般用显变量做的中介效应不看模型的拟合指标，只看效应值的大小。显变量，一译可观察变量，亦称指示变量。变量的一种。与潜变量相对。可以直接观测或度量的变量。

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。

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。

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。