YesStat — CB-SEM (AMOS) (입력)

CB-SEM (AMOS)

ML 추정 · 적합도 · 경로계수 · 효과분해 · 변수 지정

변수 지정

데이터셋 변수 (34)

척도JR1
척도JR2
척도JR3
척도JR4
척도WE1
척도WE2
척도WE3
척도WE4
척도WE5
척도JP1
척도JP2
척도JP3
척도JP4
척도JD1
척도JD2
척도JD3
척도JD4
척도TI1
척도OC1
척도JS1
척도age
척도tenure
명목sex
명목dept
순서rank
순서edu
척도JR_mean
척도WE_mean
척도JP_mean
척도JD_mean
척도WE_t1
척도WE_t2
척도WE_t3
척도WE_t4
척도wave

구조모형 모형 편집기에서 작성

model_1

집단변수 (선택)

출력 옵션

ML 추정

표준화 추정치

직접·간접·총효과

수정지수

편향수정 95% CI

부트스트랩 2,000회

코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로

MODEL:
  JR BY JR1-JR4; WE BY WE1-WE5;
  JP BY JP1-JP4; JD BY JD1-JD4;
  WE ON JR JD;  JP ON WE JR JD;
MODEL INDIRECT: JP IND JR;
ANALYSIS: ESTIMATOR=ML; BOOTSTRAP=2000;
OUTPUT: STDYX CINTERVAL(BCBOOTSTRAP);

sem (JR -> JR1-JR4) (WE -> WE1-WE5) (JP -> JP1-JP4) (JD -> JD1-JD4) ///
    (WE <- JR JD) (JP <- WE JR JD), ///
    method(ml) vce(bootstrap, reps(2000)) standardized
estat gof, stats(all)
estat teffects, standardized

mod <- '
 JR =~ JR1+JR2+JR3+JR4
 WE =~ WE1+WE2+WE3+WE4+WE5
 JP =~ JP1+JP2+JP3+JP4
 JD =~ JD1+JD2+JD3+JD4
 WE ~ a1*JR + a2*JD
 JP ~ b*WE + c1*JR + c2*JD
 ind := a1*b'
fit <- sem(mod, dat, se='bootstrap', bootstrap=2000)

* SPSS는 SEM을 지원하지 않습니다. AMOS를 사용하십시오.

모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.