求助，AMOS分析模型amos 路径系数显著性P值不显著怎么办

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-04-20 13:32 标签： 相关系数的显著性检验
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各位达人：
& && & 本人做影响引子的验证性分析，用AMOS处理得出的路径图中，各个公因子之间的协方差系数都在0.01-0.03之间，不知道是否正常？？
& && &&&我所看到的文章中都是0.2-0.5之间，很是着急！
& && &&&请求高人指点迷津
& && &&&谢谢了！！
载入中......
应该没有问题吧，主要是看模型的拟合情况，如果你使用的协方差系数，可以看看是否显著
本帖最后由 psyche2008 于
01:00 编辑
首先谈下协方差概念，协方差是变量之间（如X和Y）离均差之积除以N，表示变量间的共变关系，如果变量之间具有不同单位，则分别除以标准差，抵消变量间单位不同的影响，此时就是相关系数，因此，协方差就是表示变量之间的共变程度，其值在-1~1之间，越接近零表示变量间的共变程度越弱，越接近1表示变量间共变关系越强，因此，潜变量间的协方差系数的大小表示潜变量之间的共变程度，并无特殊规定说一定要在某个区间才合理。另外，潜变量间的协方差系数可以通过output中的临界差异比率的选项来检验，检验标准为.05,p小于.05说明协方差显著，只看大小没有任何意义，因为有可能存在抽样误差。关于临界比率（C.R.值）可以在textoutput结果中的Estimates一项中看到。如下表：
Covariances: (Group number 1 - Default model)
& && && && && && & Estimate& &&&S.E.& &&&C.R.& && &&&P& && &Label
F3 &--& F1& &.649& && &&&. 057& & 11.367& && & ***& & par_7
F3 &--& F2& &.532& && &&&. 049& & 10.863& && & ***& & par_8
F1 &--& F2& &.597& && && &.053& & 11.201& && & ***& & par_9
其中F1、F2、F3代表3个潜变量，CR值（临界比率）的计算为（Estimate/S.E.）,p为显著性（表中显著性为3星，表示P值小于0.001标准），label为默认卷标。
看不懂啊，我是初学者
psyche2008 发表于
首先谈下协方差概念，协方差是变量之间（如X和Y）离均差之积除以N，表示变量间的共变关系，如果变量之间具有不同单位，则分别除以标准差，抵消变量间单位不同的影响，此时就是相关系数，因此，协方差就是表示变量之间的共变程度，其值在-1~1之间，越接近零表示变量间的共变程度越弱，越接近1表示变量间共变关系越强，因此，潜变量间的协方差系数的大小表示潜变量之间的共变程度，并无特殊规定说一定要在某个区间才合理。另外，潜变量间的协方差系数可以通过output中的临界差异比率的选项来检验，检验标准为.05,p小于.05说明协方差显著，只看大小没有任何意义，因为有可能存在抽样误差。关于临界比率（C.R.值）可以在textoutput结果中的Estimates一项中看到。如下表：
Covariances: (Group number 1 - Default model)
& && && && && && & Estimate& &&&S.E.& &&&C.R.& && &&&P& && &Label
F3&&F1& &.649& && &&&. 057& & 11.367& && & ***& & par_7
F3&&F2& &.532& && &&&. 049& & 10.863& && & ***& & par_8
F1&&F2& &.597& && && &.053& & 11.201& && & ***& & par_9
其中F1、F2、F3代表3个潜变量，CR值（临界比率）的计算为（Estimate/S.E.）,p为显著性（表中显著性为3星，表示P值小于0.001标准），label为默认卷标。个人觉得，p值固然重要，但是如果协方差的绝对值太小了，更没太大意义，此规则适用路径系数、回归系数。我只是个初学者，大家觉得呢？
当然，系数最好是在.2 以上，但也不可过高，如果是.03的话，即使显著性可以，也不是很好，别人会提出疑义的，尤其是投稿的文章，很难被接受的，因为你的问卷和数据是有问题呀吧！
这个模型太弱了
3楼讲得很好
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200多个样本，5个变量，A---&D，B---&D，A---&E，C----&E的路径系数分别为0.14，-0.98，-0.04,0.19，P值分别为0.495，0.505，0.81，0.133，一共6组对应关系里面就有四个路径系数很小且P值不显著，一般是什么原因导致的，应该怎么处理？是因为模型的问题吗？
求高手答疑，不胜感谢！
载入中......
补充，原来的设想是它们之间应该是比较高的因果关系。
不显著的原因很多
1.数据扳搜集不确实
2.问卷设计有问题
3.如果以上阶非,不显著表示研究假设有问题或您伟大新发现
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