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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:
3 d1 [! t$ s# ?6 z# h
2 d0 a, Y4 W7 `" JGroup: Academic reading and writing, Grades 5 and 77 ?: Y S! t6 N6 H1 |5 F4 l: L; r
Observed Variables: read5 write5 read7 write7
0 |" G9 B+ E, _9 L8 A9 SCovariance Matrix:# I7 ]2 V4 R b6 {* I- D
281.349
: H6 |/ ?) `4 I6 |( t184.219 182.821
6 r% n* d }* x5 ^3 r7 ?216.739 171.699 283.289
: q( L% ^% _7 h9 l198.376 153.201 208.837 246.069
/ b, r8 Z, a6 [Sample Size: 3730 J/ a9 W$ A8 m0 _# a# R
Latent Variable: verbal5 verbal7; A0 o B: l! ?; W
Relationships:) E# j, V% m0 Q1 E/ u
read5 = verbal5. L7 n" H5 [* N) n6 E# f3 L0 s, Z. \
write5 = verbal5- A# t4 x( W* w
read7 = verbal7
" u9 \/ p6 Y& C' K) O write7 =verbal7
% \ x5 ?8 c3 `2 s, V7 M2 D3 E( _1 z4 Q2 v+ z5 l4 p# x1 |
Group: Non-academic reading and writing, Grades 5 and 7
; Y& X' L; }/ m; n4 a# z+ dCovariance Matrix:3 f. [, j4 O, m* t
174.485
" l3 t6 X% h: Y134.468 161.869
3 S8 V- x( @1 q129.840 118.836 228.449
6 G- T. k9 s) _102.194 97.767 136.058 180.460/ m4 G! ~9 {8 t. U5 K% ]
Sample size: 249
: e+ f3 y8 ~, _6 Q K% BRelationships:
+ C# ]3 f2 f! h- q read5 = verbal5
9 x# d; Z: f8 h' q5 |- c; V write5 = verbal5- b/ |5 O% y$ N/ H! @) {& E& a
End of Problem' L* g5 P/ o* K8 M3 b x3 x2 p
+ X8 q& Z, b1 q/ c' |+ R6 R+ i
你发现这个CFA中,在第一个样本里我们猜四条路径:
1 A0 x9 Q- `% k6 `$ E0 o8 I read5 = verbal5
1 T" \# M" L( |3 e5 h. [7 U+ Q; l write5 = verbal5
; |1 m+ a6 I) V7 I read7 = verbal7
1 I' |8 R* Z+ ? write7 =verbal7
9 a* r4 P \3 U9 U; k: G! ?3 w但是在第二个样本中,我们只猜两条:( G4 p. h! k. K2 j
read5 = verbal5* ?+ `% W' O5 x8 N% W
write5 = verbal5
5 w; J; ?3 k; X$ y+ ?/ u' F$ m& W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。. m' [! Z% y4 T6 n8 L) o: l
+ p7 U( ?: J; n R! b! p, q
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。7 `$ U1 h, ?5 R% V/ S. P
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