AMOS分析技术：多群组分析的调节效应检验功能

生活统计学 · 公众号 · · 2018-03-19 23:58

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Amos多群组分析用于调节效应检验的方法，适用于自变量是连续型数据，调节变量是分类型数据的情况。当然，检验的模型可以是完全由测量变量组成的路径分析模型；也可以是完全由潜在变量组成的结构方程模型；也可以是由测量变量和潜在变量组成的混合模型。如下图所示：

多群组调节效应检验原理

与纯粹的多群组分析相比，多群组分析用于调节效应检验需要对不同群组模型的参数进行限制，如下图所示，根据学历情况（高中及以下、本科和研究生），将模型数据分成三个群组，然后分别用这三个群组的数据对模型进行拟合。

将三个群组对应的模型回归系数分别用W11/W12/W13，W21/W22/W23，W31/W32/W33来命名。在多群组分析的调节效应检验中，需要限定W11=W21=W31,W12=W22=W32，W13=W23=W33，根据调节效应的定义，如果调节变量学历不存在调节作用，那么上述限定后，三个模型的拟合结果之间不存在显著性差异，反之，可以认为不同学历对应的模型结果存在显著性差异，学历的整体调节效应存在。

案例分析

某社会学者研究人生规划、生活适应和生活满意度之间的关系，他根据其它社会学者已经发表的相关论文成果，结合自己的调查研究，建立下图的结构方程模型。人生规划、生活适应和生活满意度都为潜在因子，其中，人生规律对应的测量变量为经济计划和生活计划；生活适应对应的测量变量为社会适应、心理适应和生理适应；生活满意度对应的测量变量为日常生活和理想实现。分析者需要分析年龄变量在模型中是否存在整体调节效应。