结构方程模型Amos分析之前的数据处理_amos结构方程模型-数据分析

结构方程模型Amos分析之前的数据处理

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在实际分析中，我们经常会遇到结构方程不出结果或者无法进行调整的现象，很多情况下与分析的数据前未进行正理有关，在做结构方程模型分析之前，我们的原始数据，如Excel、SPSS等数据要做哪些预处理呢？

一般来说，以下几个方面要处理：

1. 样本量不够的话，比如100以下，需要考虑增加样本，比如改为bootstrap法进行扩大样本量

2. 数据是否有缺失值，如果有缺失值则分析时不能分析修正指数，且要增加对截距和均值的估计，或者对缺失值进行替代处理；

3. 数据是否有极端值？可以通过箱图、散点图、残差分析等方法剔除极端值；

4. 数据的正向化处理，如果测量某个潜变量的指标含义不一致，有正向也有反向，例如调查问卷中的反向计分题，此时需要统一方向；

5. 中心化处理，如果数据中存在一些量纲差异很大的变量，则需要做中心化处理，让其均值为0；

6. 其他的如数据的正态性等也要处理；

7. 为了方便Amos等软件的数据调用方便，最好将原始数据的变量名按照特定的维度统一编码，例如A1、A2……B1、B2……。