CFA | Amos & Mplus | 道德、人格、身份的测量模型

  • 1 文章介绍
    • 1.1 数据获取
    • 1.2 论文内容
  • 2 理论模型
  • 2.1 文章主要验证的结构方程模型:
    • 2.2 以上模型中的三个潜变量及其观测变量
  • 3 测量模型CFA在两个软件下的结果比对
    • 3.1 测量模型CFA
      • 3.1.1 结果摘要
        • 3.1.1.1 因子负荷
        • 3.1.1.2 拟合优度
    • 3.2 结果

1 文章介绍

1.1 数据获取

  • 本次录屏(下载 | 在线观看)选取的论文(下载地址) Neurodegeneration and Identity,2015年发表Psychological Science,作者为Nina Strohminger and Shaun Nichols。数据及量表等材料公开在OSF网站上。

1.2 论文内容

  • 无论是在科学界还是在普通大众中,都有一个普遍的观念,那就是,心智的衰退会剥夺个人的身份。然而,目前还没有系统的研究表明,是什么类型的认知损伤导致人们看起来不再是他们自己。
  • 文章测量了三种神经退行性疾病患者的可感知的身份变化:额颞叶痴呆、阿尔茨海默病和肌萎缩性脊髓侧索硬化症。
  • 结构方程模型表明,道德能力的损伤是身份不连续的主要原因。其他认知缺陷,包括健忘症,对身份的持久性没有可测量的影响。

2 理论模型

2.1 文章主要验证的结构方程模型:

(包含所有三种神经退行性疾病患者的)Main structural equation model:

结构模型将三种疾病类型的共同认知行为变化作为预测变量。其中5个预测变量(失用症、健忘症、失语、抑郁、病程,apraxia, amnesia, aphasia, depression, disease duration)可直接观测,另外2个建立的潜变量(人格和道德)。效标变量为潜变量,被感知到的身份(Identity)。

2.2 以上模型中的三个潜变量及其观测变量

3 测量模型CFA在两个软件下的结果比对

3.1 测量模型CFA

  • Amos结构图

  • Mplus代码:
TITLE: CFA
DATA: FILE IS t6.dat;
VARIABLE: NAMES ARE know depth same stranger trustworthiness honesty loyalty integrity altruism mercy duty generosity purity obedience decency gratitude humility compassion justice curiosity intelligence creativity sociability composure leadership energy austerity imagination artistry unconventionality humor ebullience adventurousness neophilia
MODEL: Morality BY humility compassion gratitude duty decency obedience purity loyalty generosity trustworthiness mercy justice altruism integrity honesty;Personality BY neophilia adventurousness ebullience humor composure energy unconventionality austerity leadership artistry imagination sociability creativity intelligence curiosity;Identity BY stranger know depth same;Morality with Personality Identity;Personality with Identity;
OUTPUT: STD;

3.1.1 结果摘要

3.1.1.1 因子负荷

Amos Mplus

3.1.1.2 拟合优度

在通常情况下,希望RMSEA在0.08 以下(越小越好),NFI和CFI在0.9 以上(越大越好),RMR<0.05

指标 AMOS Mplus
Chi-Square
CFI
RMSEA
(S)RMR

3.2 结果

结果显示,除个别线之外,标准化后的每条线的载荷在0.5 以上或者接近0.5,拟合优度发现CFI 接近0.9,而RMSEA 接近于0,测量模型较好。

Task 6:CFA | Amos Mplus | 道德、人格、身份的测量模型相关推荐

  1. amos调节变量怎么画_结构方程模型建模思路及Amos操作--调节变量效果确定(一)(满满都是骚操作)...

    2233镇楼~新年第一篇当然是给陪伴吾等死肥宅这么久的B站,新年快乐~新的一年,穷B不买化妆品也要为自己氪大会员...(゜▽゜)つロ po一下天依老婆跨年的歌,烘托新年的气氛[洛天依|周华健]江苏卫视 ...

  2. 组织行为学对项目管理的意义(2):人格的大五模型

    人格可以理解为情绪,思维方式,习惯的复合体,具体左右一个人对周围人事所作出的反应. 在组织行为学里有好多对人格特质进行描述的模型,其中比较有名的一个是大五模型(五维度人格模型). 在大五模型里用五个因 ...

  3. AMOS分析技术:斜交验证性因子分析;介绍如何整理出能够放入论文的模型信效度结果

    基础准备 上一篇文章我们介绍了验证性因子分析的概念和分析逻辑,以及通过验证性因子分析可以直接或间接的得到哪些问卷数据的信度与效度指标,大家可以点击下方的文章名称回顾: AMOS分析技术:验证性因子分析 ...

  4. amos调节变量怎么画_AMOS 中验证性因素分析(CFA)

    * 没有数据缺失时选用极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimates) 有数据确实时选用Full Information Maximum Likelihood (Arbuck ...

  5. Mplus做测量等值性分析时的注意事项

    当我们构建出测量模型(通常是某个量表)后,需要检验这个量表在不同样本中是否存在测量等值,包括因子结构等值.测量单位等值.测量尺度等值.测量误差等值.因子方差/协方差等值以及潜变量均值等值等,就需要使用 ...

  6. Task6 信念与价值量表(BVI) CFA

    Task6 信念与价值量表(BVI) CFA 1.数据来源 2.文章简介 3.数据介绍 4.视频内容 4.1 CFA--Amos 4.2 CFA--Mplus 1.数据来源 本文使用Barnby,Be ...

  7. 计算机专业二本可以考cfa,计算机专业的CFA考生的备考经验分享

    今天给大家分享一只计算机的心路历程以及快一年来学习 看到这个话题的我想都是行内人士或者正在徘徊于考CFA有没有用或陷于CFA与CPA.FRM的选择大战中. 有人可能觉得我用丧心病狂这个词来形容CFA考 ...

  8. cfa的pv怎么用计算机算,【干货】CFA考试计算器最佳设置和计算技巧

    大多数的CFA特许金融分析师考生都使用的是BA II Plus?计算器,CFA官方允许使用的两款计算器之一.但是,许多人并不完全了解BA II Plus?的能力. 这篇短文总结了适合CFA 考试的设置 ...

  9. 关于大学生道德现状的思考

    关于大学生道德现状的思考 [摘要] 大学生是新生代的力量,是未来社会的主要生力军.大学生道德状况如何,将直接关系到中华民族的整体素质,关系到和谐社会建设的进程,关系到社会主义现代化建设能否成功,关系到 ...

最新文章

  1. centos改动sshport
  2. python3数据库框架_python3之pymysql
  3. large_IPYi_09ef000018c21215
  4. 【数学与算法】凸函数、凸集、凸函数的一二阶数学解释
  5. C++const与#define 相比,有何优点?
  6. [Lua学习]简单链表
  7. 三个水桶(看了三遍,想了五遍!)
  8. CF16E Fish(状压+期望dp)
  9. eova、easyui及普通DOM表单元素操作
  10. JS this指向练习题
  11. 云呐|固定资产调拨流程(固定资产调拨需要哪些流程)
  12. 傅福:我可能是杭州接受BCH付款的第一个数码商家
  13. MATLAB笔记之复数以及基本复数函数二维视角(2d)图形绘制
  14. 令克软件再推OpenAPI与MAS系统服务,强大引擎赋能券商多元化发展
  15. 尚硅谷大数据技术之Kettle
  16. nagios-邮件报警
  17. 游戏设计与开发_王牌英雄开发者:游戏设计中的平衡和失衡问题
  18. vegeta工具性能压测指南
  19. Win10 一键启用禁用以太网bat命令
  20. AC+AP的无线网络配置

热门文章

  1. 可视化例子(11)——ECharts line3D制作三维折线图
  2. java怎么在if结构中运算_java我想在if()后面分别调用jia,jian,cheng,chu四个类中的运算方法应该怎么做?...
  3. Chu-Liu Edmonds算法在带权重的有向图中寻找最大生成树
  4. 亚伦斯沃特斯_盒装首席执行官亚伦·莱维(Aaron Levie)胜过科技巨头和股票市场
  5. 前端基础(五)_CSS文本文字属性、背景颜色属性
  6. 广州市黄埔区科技局关于开展区配套科技项目逾期未验收项目清理工作的通知
  7. 选择和如何做都很重要
  8. 405074-81-9,ANW-29430,AG-F-43653杂环有机化合物
  9. 98拳皇(c)实现人物走动 释放技能
  10. 电脑绘画软件哪个好用:试试Artweaver Plus吧,媲美sai绘画软件 | 最新版本的artweaver下载