路径分析是一种用于研究多个变量之间复杂影响关系的统计方法,特别适用于社会科学、心理学、市场营销等领域的研究。下面将结合SPSSAU(在线SPSS)平台,详细介绍路径分析的具体示例和操作步骤。
示例背景
假设我们正在进行一项关于员工离职倾向的研究,希望研究工作条件、人际关系对公司满意度的影响,以及公司满意度和机会感知对离职倾向的影响。我们建立了以下四个假设:
1.工作条件对公司满意度有显著影响。
2. 人际关系对公司满意度有显著影响。
3. 公司满意度对离职倾向有显著影响。
4. 机会感知对离职倾向有显著影响。
路径分析步骤
第一步:建立模型
- 数据准备:首先,确保所有变量都已准备好。如果某个变量由多个量表题表示(如公司满意度),需要先使用SPSSAU的“生成变量”功能计算平均值,得到新的一列数据。
- 模型构建:在SPSSAU中选择“路径分析”功能,将工作条件、人际关系作为自变量,公司满意度作为中介变量,离职倾向和机会感知作为因变量,构建初始模型。
- 初步查看模型拟合结构:运行分析后,查看模型拟合指标(如RMSEA、CFI等)和回归系数的显著性,初步判断模型是否合理。
第二步:调整模型
- 模型拟合指标评估:如果模型拟合指标不达标(如RMSEA值过大),需要进行模型调整。
- 结合MI指标调整模型:
- 影响关系调整:根据“影响关系-MI指标”结果,结合专业知识,在模型中加入或删除影响关系。
- 协方差关系调整:根据“协方差关系-MI指标”结果,在模型中加入协方差关系。
- 多次调整:重复上述调整步骤,直至模型拟合指标达到标准范围内。
第三步:分析模型
- 模型拟合指标结果:查看最终的模型拟合指标,确保模型拟合良好。
- 回归系数汇总表格:分析回归系数的显著性,验证各假设是否成立。
- 结果解读:根据分析结果,详细说明各变量之间的影响关系,并给出实际意义。
具体操作步骤(以SPSSAU为例)
- 上传数据:将准备好的数据上传至SPSSAU平台。
- 选择路径分析:在“问卷研究”模块选择“路径分析”。
- 选择变量:将工作条件、人际关系、公司满意度、离职倾向和机会感知之间的关系按照初始模型选择好。
- 运行分析:点击“开始分析”,查看初步结果。
- 调整模型:根据MI指标和拟合指标,调整模型结构。
- 最终分析:待模型拟合良好后,查看并解读最终结果。
结果呈现
路径分析的最终结果通常包括两部分:
- 模型拟合指标结果:如RMSEA、CFI、TLI等,用于评估模型拟合程度。
2. 模型回归系数汇总表格:展示各变量之间的回归系数及其显著性,用于验证假设。
特别提示
- 路径分析可以同时研究多个自变量和多个因变量的影响关系,而线性回归每次分析时只能有一个因变量。
- 在调整模型时,应以理论和实际意义为导向,而不是单纯依赖数据结果。
通过以上步骤,您可以在SPSSAU(网页SPSS)平台上高效完成路径分析,并得出科学、可靠的研究结论。

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