LISREL做CFA、模型及修正,手把手教会你资料

运行LISEREL Windows Application

协方差检验

File→Import External Data in Other Formats（导入外部数据）→右击任一变量名，选择Define Variables（定义变量），点击Variable Type（设定变量类型），选择Continuous（连续型）和Apply to all（应用到所有），点击OK、OK。如下图所示：

完成上述操作后点击save保存数据（注意数据应保存在系统盘，否则可能得不出结果）

Statistics→output options...（输出选项，选择Save to fi.. 、LISREL system data、Save the transformed data to...。输入与之前文件名一致名字的cov、dsf文件（如下图中test1.cov、test1.dsf），Covariances：协方差）

得到协方差矩阵

接下来进行CFA

Flie→New→Path Diagram→保存（同名文件test1.pth)

Setup（定义相关设定）→Title and comments（一般不用定义）→选择next，至Group names （一般也不用定义）→next至Labels，如下图（左侧Observed Variables：观测变量即观测指标；右侧Latent Variables：潜变量）

→选择Add/Read variables （得下图，在Add/Read variables中选择PRELIS System Flie）

选择Browse...→打开test1.psf→OK

选择Add latent Variables（添加潜变量，手输），如下图

得到

点击next进入Data（Statistics中选择Covariances，File中选择External ASCII Data，File Browse... 中选择同名cov文件，Number of中输入样本数量）

点击OK 作图

Setup→Build LISREL Syntax→→选择estimates（估计值）中：Standardized

Solution

注：对于Standardized Solution值的删减标准无一定说法，但一般应当高于0.6、0.7。如果观测指标不多，可适当降低标准。一般最少也应大于0.5。上图中对于较小的0.34应删除这条路径，删除后再运行程序一次。如果有多条路径要删除，应当一条一条删。

完成删减路径工作后，查看模型拟合系数Output→Fit indices（拟合指数），如下图：

以上CFA完成

接下来结构方程模型分析

File→new→选择Path Diagram，如下图

保存为test2.pth

Setup（定义相关设定）→Title and comments（一般不用定义）→选择next，至Group names （一般也不用定义）→next至Labels，如下图（左侧Observed Variables：观测变量即观测指标；右侧Latent Variables：潜变量）

→选择Add/Read variables （得下图，在Add/Read variables中选择PRELIS System Flie）

选择Browse...→打开test1.psf→OK

选择Add latent Variables（添加潜变量，手输），如下图

得到

点击next进入Data（Statistics中选择Covariances，File中选择External ASCII Data，File Browse... 中选择同名cov文件，Number of中输入样本数量）

点击OK

绿色：外生潜变量；灰色：外生观测变量（外生观测指标）黄色：内生潜变量；蓝色：内生观测变量（内生观测指标）

系统均默认为外生变量，在Y下选中，转化为内生观测变量，在Eta下选中转化为内生潜变量

作图，与CFA一样，得到下图

其中，选择Estimate中T-values，从最小的开始，用以删路径。一般T值的绝对值应当大于1.96，才说明显著水平达到0.05，用一个*表示。另，大于2.58用**表示，大于用***表示。

选择Estimate中modification indices（修正系数，MI值：增加某条路径所减少的卡方值，从大的开始），用以增加路径。但一定要有理论依据，一般不随便增加。