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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：% {7 H9 g3 B+ k4 E7 e
( e8 A6 z4 ]# v' U8 x+ KGroup: Academic reading and writing, Grades 5 and 73 d( ~, _0 ]6 z8 \
Observed Variables: read5 write5 read7 write7
( ? D) R* C; `; SCovariance Matrix:
# Y9 L7 a( [5 q/ o# E& ?: ]281.349* ~/ v. v8 S! q, }8 u! n
184.219 182.821* b x" I& S2 B- v+ r' i/ y+ E
216.739 171.699 283.289
; d) X- t8 z9 y% p& Q198.376 153.201 208.837 246.0692 u1 |5 b+ P. s: R0 {
Sample Size: 3736 \% _2 D" y2 r6 O* L& j$ \
Latent Variable: verbal5 verbal7
& Y4 S$ v4 @3 U# \3 \Relationships:# |6 c, H$ X) z& _0 p# k7 u
read5 = verbal5' k# Y7 a0 ?! H9 V' Q- A
write5 = verbal59 Z' q% Y: E* l# h8 Z+ ]
read7 = verbal75 |. ?) F% P# z
write7 =verbal7
+ U* ]0 G, Q+ H5 G5 J
- @. u0 b$ ], d8 L4 \, B' [Group: Non-academic reading and writing, Grades 5 and 7
/ Y6 D9 p* j' t, N% zCovariance Matrix:
& P5 g$ K% k, q7 h) T174.4853 |8 d. d4 k9 O# V) [! J% P: N2 _
134.468 161.869
! x' z3 t7 V1 I. B6 q) r129.840 118.836 228.449
: {- T1 a: i; y! M102.194 97.767 136.058 180.460
* u# e% L( k" |: N( pSample size: 249
, B1 r) ^3 ^' l: y! ^4 K# A0 I5 hRelationships:$ t m9 q4 Z) ^2 G, t- O
read5 = verbal5
. j# v; s% Z' x8 _4 h write5 = verbal5$ V( {: M0 q6 t- ?4 _1 J
End of Problem. a+ v) |- `4 j3 \9 p
! p( ~0 G, a0 q t0 D& \: m
你发现这个CFA中，在第一个样本里我们猜四条路径：# y7 L/ B* u; g5 f
read5 = verbal5
7 d* p& S) u/ p1 Q write5 = verbal5: K2 F% N- ~( ]' i- V1 @: p: S
read7 = verbal7
# u# x* g: `. ?# a/ o: I: O5 D% ^ write7 =verbal7
4 ]7 @* B5 Z+ E: m但是在第二个样本中，我们只猜两条：
0 L$ m8 D ]" t+ d- a; |& ~ read5 = verbal5* R+ P6 j2 c: J2 `( ^! u3 J
write5 = verbal5
E, H3 G5 _( q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。
( {9 Q k8 M; g8 w9 m4 m L, I Z/ N/ I5 M" O
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。6 f$ K3 M7 S& G
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发表于 2012-9-19 10:44:47
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谢谢Kenny. ! V$ ~; _3 \- f9 k) |' ~, r7 X: G