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路径系数多组比较

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yusu    

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发表于 2012-9-19 10:44:47 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny,/ `* L7 ]2 j+ U* K2 K
您好！我们在用LISREL处理数据的时候，已经做出了两个样本分别的路径系数，现在想看两个样本的路径系数差异是否显著，请问要如何操作？还有，能否使用LISREL看两个样本的路径系数的置信区间是否有重合来判断两个样本的路径系数是否存在显著差异呢？如果可以，请问如何操作？  谢谢~~
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Kenneth    

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沙发
发表于 2012-9-20 09:20:01 |只看该作者
yusu, LISREL 容许你做 multiple sampling comparison （多样本比较）的。 我用下面的例子来解释：6 v7 }5 _' `5 O" p% X

& A, D  ]- Z) z$ i/ GGroup: Academic reading and writing, Grades 5 and 79 j( V4 K3 H% C; Q( N& |) r
Observed Variables:  read5  write5  read7  write7
, @- {8 H1 @& K( G+ m( E8 YCovariance Matrix:6 F/ r- m, ~5 x1 D, m1 @$ d$ J
281.349
1 U7 ^, t' L6 l1 J4 n184.219  182.821/ M" r! y; I' \0 l* D9 P  m
216.739  171.699  283.289
1 W- Q7 E  `* F: {) j198.376  153.201  208.837  246.069
) ]6 w4 p( G3 a8 V- I  d' B7 `5 nSample Size: 373. q4 S0 [* B# K1 ^, N) J
Latent Variable: verbal5 verbal7
6 ~. o7 T) Z" V9 |8 }( ~9 GRelationships:
( e% E- _! \) G  read5 = verbal5# D3 k9 d% ~8 B& S- g' E
  write5 = verbal58 M/ e- M7 v1 M
  read7 = verbal7
4 \* f1 i! ~& ~* u. @  write7 =verbal7
1 x% \* c9 e7 {9 B% b$ ^6 W1 u/ L
Group: Non-academic reading and writing, Grades 5 and 7  ' G6 ], M& `: ?( A- R: w$ l
Covariance Matrix:( x7 D* G4 m% n1 O- y0 V8 x, x7 X
174.485" N5 u' q; g% I0 j" A) Z! @6 z
134.468  161.869
5 F& z" W, }7 V4 k/ b3 t129.840  118.836  228.449
2 C  \7 ]" m1 q5 R3 P- A" Q* a" A102.194   97.767  136.058  180.460
8 r- ^4 t. J# b- X2 e4 jSample size: 249( O* Z' j8 H& ], x- f& j4 g
Relationships:, ^. f0 {5 @0 X+ B/ r: h# b. R
  read5 = verbal51 O0 A" i# h% U( F
  write5 = verbal5( q( E7 I4 `; S9 i: ]& X3 ?* j
End of Problem
2 ^  d) w, o5 W* E  L% z6 f4 i  H7 s
* B: Q3 W: {7 |. C9 S& s* c/ K: j你发现这个CFA中，在第一个样本里我们猜四条路径：& n& D) E* S. o4 x. a; C
  read5 = verbal51 E- w  W# Y, t, _( I
  write5 = verbal5
6 a0 ~, n* U! {" c  read7 = verbal7' K6 K# ~  m2 s4 C
  write7 =verbal75 d  e! C2 L# _2 W  o- G3 H
但是在第二个样本中，我们只猜两条：
% P! t7 b7 @) G  `  read5 = verbal52 v7 m, v, }- W. ^1 L! ^6 n
  write5 = verbal5, M- R& H% I5 w% r  S( M
所以， read7 -> verbal7 和 write7 -> verbal7 在第二个样本中，我们指定它的估计要和样本一是一样的。这样的模型有一个模型的卡方。
. `, T, ~: H& i0 _2 U% G
3 B) a& {/ u% J5 ], ~然后，我们再做一次。这次我们在两个样本都让它自由的估计四条路径。我们得到另外一个卡方。两个卡方的差是否显著，就解答了 read7 -> verbal7 和 write7 -> verbal7 是否 “可以” 在两个样本一样的问题了。
% V" Y& \& c4 m/ ]7 S, }
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yusu    

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发表于 2012-9-22 10:34:40 |只看该作者
谢谢Kenny.
7 q9 z, O" e6 n/ Q
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