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Amos标准化系数大于1怎么办
标准化
回归
系数
的含义
答:
1
、标准化回归
系数
将自变量和因变量都进行了
标准化处理
,使得不同自变量之间的尺度差异不会影响到结果,便于进行比较和解释。2、标准化回归系数可以用来衡量自变量对因变量的影响程度,系数越大表示自变量对因变量的影响越大,系数越小表示自变量对因变量的影响越小,如果系数为正数,则说明自变量与因变量呈...
amos
点估计值
怎么
看
答:
首先我们拿到
一
个已经计算得到的模型,点击【查看模型估计值】,可以看到模型的
系数
。找到【标准估计值】按钮,点击它,你就可以看到
标准化
的估计值。经过标准化的估计值,双向箭头上的数字表示相关系数,单向箭头上的数字表示标准化回归系数。
AMOS中
无法显示“
标准化
路径
系数
估计”是
怎么
回事呀?其他都可以,default...
答:
因为你画的模型无法识别,或者假设模型协方差矩阵与样本协方差矩阵差异太大,所以模型无法收敛,所以会出现 XX: Default model
线性回归非
标准化系数怎么
求
答:
1
、首先需要通过线性回归模型求出
标准化系数
(即t值)标准化系数可以通过常用的统计软件(如SPSS、Excel等)计算得到。2、然后将标准化系数除以自变量的标准差,即可得到自变量的非标准化系数。3、最后线性回归非标准化系数指的是在线性回归模型中,自变量的系数,也称为回归系数或斜率系数。
amos
点估计值
怎么
看
答:
首先我们拿到
一
个已经计算得到的模型,点击【查看模型估计值】,可以看到模型的
系数
。找到【标准估计值】按钮,点击它,你就可以看到
标准化
的估计值。经过标准化的估计值,双向箭头上的数字表示相关系数,单向箭头上的数字表示标准化回归系数。
相关
系数
能不能
大于1
?
答:
相关
系数
不能
大于1
。相关系数用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔逊积矩相关系数”。总体和样本皮尔逊系数的绝对值小于或等于1。如果样本数据点...
因子分析的步骤
答:
第
一
步:判断是否进行因子分析,判断
标准
为KMO值
大于
0.6;第二步:因子与题项对应关系判断。因子与题项对应关系判断:假设预期为3个因子(变量),分析题项为10个;因子与题项交叉共得到30个数字,此数字称作”因子载荷
系数
”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度); 针对每个因子(变量),对应10个”...
结构方程
标准化
路径
系数
多大 才显著
答:
一个是路径
系数
的值,一个是
标准
误 因此我们不可能单凭路径系数的大小来判定其是否显著,就算就路径系数接近1,如果标准误更大,那路径系数的t检验值也会相当小,甚至无限接近0。合理的说法应该是路径系数t检验的t值多大时,路径系数显著不等于0,那我们知道,大样本时,t的绝对值
大于1
.96则显著。
怎么
看回归
系数
的显著性?
答:
非
标准化系数
(B):非标准化回归系数。回归模型方程中使用的是非标准化系数。标准化系数(Beta):标准化回归系数。一般可用于比较自变量对Y的影响程度。Beta值越大说明该变量对Y的影响越大 t值:t检验的过程值,回归分析中涉及两种检验(t检验和F检验),t检验分别检验每一个X对Y的影响关系,通过t...
amos中
路径
系数
小于0.2是假设不成立吗
答:
是的,不成立。
AMOS
里建好模型之后,信任和购买意向这个路径
系数
非常小,只有0.2,并且输出的结果不能拒绝假设,也就是说这个0.2的路径系数小也就算了,还不能验证信任影响消费者购买意向的假设。
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