amos问题：remsa等指标无法出现？

coup

罗老师、各位大侠：
我在用amos 处理一批数据时，发现只出现rmr指标，类似其他remsa等指标无法出现？
有朋友建设是程序版本问题，试了下发觉不是？
不知大家是否遇到这个问题？
! M7 r  k5 A& i1 F' u" s+ t2 \$ B主要自己想做下面的多群组比较，没有remsa哪些指标很难比较！
急求！
. ^) m3 N) D2 X  b7 v7 a$ g

coup

在调整异常值后，可使用参数估计法，如adf法或bootstrap自抽样来获得稳定的估计值

coup

违规估计：
! @: Z% E7 S$ c1 e+ p) ?指统计所输出参数超出可接受范围
Hair等(1998)：1. 负的误差方差存在；2.标准化系数>0.95
正态性检验是先做的，因amos对标准误的估计的前提是：1.线性关系；2.观察值独立；3.观察变量正态分布
1和2能满足时，amos会有渐进结论
# V# @% ?) Z5 ?* d# F, N: x违犯多变量的正态分布时，会导致卡方的高估和标准误的低估
# M5 w6 m' l# @" j! O因此要调整异常值，通过P2来看，同时兼顾卡方和p值来调整
详见荣泰生的《AMOS与研究方法》

mnczj

coup 发表于 2013-3-28 16:20
ADF(Asymptotically Distribution Free)是指渐进分布自由法
是amos模型估计方法中的一种
7 C0 m, F5 V$ h8 ^; E有文献称其可使用 ...

你的样本916，按照这个意思，是不是说结果会不太可靠？这样的方法对样本要求比较高啊。

mnczj

coup 发表于 2013-3-28 16:09
我查了下资料，应该先
# p+ R$ S" W# P) a1. 违犯估计
7 K0 p6 s3 q- U& J% b# `8 d8 c2.正态性检验

这个是个很有意思的方法啊。我想再问问，可以学习一下。首先，什么叫做违规估计？
6 [. s. w  Y) x/ N% `: j6 ~8 v
为什么要验证正态性检验？然后再找出异常值？

可不可以不用正态性检验，就直接找异常值吗？除了正态性检验，还有什么办法可以找出异常值吗？
' j% o" h5 L3 P' M1 c4 k
期待你的回答。

coup

ADF(Asymptotically Distribution Free)是指渐进分布自由法
是amos模型估计方法中的一种
) H1 B- A6 L$ Y0 [7 V- c9 x  {有文献称其可使用在非正态数据中，
/ i9 `2 X8 e3 J+ m但样本数小于2500，可能效果受影响

coup

我查了下资料，应该先
7 H! V5 X* I) w! @  {( z% A* e( g2 V1. 违犯估计
9 K6 J1 q4 v, D* A2.正态性检验
3.异常值
4.建构信度
5.拟合度
9 _& U1 m; D9 s/ E6.拟合综合说明
7.利用修正指标修改
这个程序来处理

mnczj

coup 发表于 2013-3-28 12:28
/ N% l2 Y( A/ [1 A; p$ R罗老师，此外，我的数据共有916人，在模型确定的情况下，
9 K1 w' V8 A; Q运算后发觉p值0.001，卡方自由比>3，df:271,卡方 ...

个人觉得这样的方法不太好。原因是，计算后结果显示模型不好，就删减数据，让结果显示的好看点。那到底是这些数据说错了，还是模型确实不好？有没有办法验证，是因为“某些单变量偏态比较严重”，所以导致一开始的模型结果不好？
0 \4 f* e5 b" N& ~
另外，也不太明白adf是什么方法？可不可以请你在这里介绍一下，这样我们正好学习一下，然后再交流？
1 i2 N2 b: ]' m+ _& {$ d- y8 h4 R- n
) S( m' Y" I0 L( f3 q8 ~关于误差项共变，一个先要回答的问题是，有没有什么理论理由，需要增加？什么样的理论，预测是什么？如果能够回答这些问题，那才能进行后面的讨论。

mnczj

coup 发表于 2013-3-27 16:55
1 R9 H: }5 Q1 Q- a1 n4 y5 L是我笔误，应为RMSEA，
罗老师只需△χ2(△df)，就可以吗？

这位朋友，
- S* v! q8 q/ Z2 q
你问的这个问题，在《不知道amos和spss做出来的区分效度有什么区别？ 》那个帖子的回复中，应该有点答案。你可以去查一查。

coup

数据的非正态分布是否一定影响卡方值？
那些异常值是否必须先删除，才能开始后面分析工作吗？
' g% v! `* C! M( O: w' a( d9 e用adf法估计（不删异常值），是否解决数据的非正态问题？
还是用自抽样法（bootstrap）来解决？

coup

罗老师，此外，我的数据共有916人，在模型确定的情况下，
运算后发觉p值0.001，卡方自由比>3，df:271,卡方为893，rmr(0.16),GFI,AGFI都有0.91以上，有很多异常值(p2值<0.05)，多元峰度很大(257，>20)
，cr值部分>2.5,暗示某些单变量偏态比较严重，
0 l9 A# |: M( L$ I, C% q8 e; i解决方法，1.必须逐个删去所有p2值<0.05的异常值，直至p2中所有的值>0.05或卡方值变大；
! S6 E% a$ O" y/ _; R- o( ?! m          2.选择adf法，不用去删出异常值
          见吴明隆、荣泰生的amos书中
' x5 D- I- {; R: H% g我的问题：这些解决方法是否可行？
实际中，我刚删第一个异常值，卡方值开始变大；用adf法的话，卡方值（893）很大，
此外，您说误差项共变不能增加，但在吴明隆、荣泰生的amos书中是，建议我去修改合理的误差项共变（修正指标值>5的值,只要卡方值降低），说这不违反SEM的假定？
& G( d) z% D0 w/ o* N" J6 e不知道，（除改变路径之外）如何才能降低卡方值，使P值变大，模型拟合较好？

/ O7 u9 `( e8 F9 x8 m0 d3 b) Y) \( {