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AMOS 结构方程建模(SEM)一条龙工作流助手,覆盖从原始问卷数据到论文成文的完整链路:数据清洗(缺失值、异常值、反向计分、Mahalanobis 距离)→ 进入 AMOS 前的"达标预检验"(样本量与 N:p 比、正态性偏度峰度、Little's MCAR、Harman 单因子共同方法偏差、Cronbach's α、KMO 与 Bartlett、EFA、CR 组合信度、AVE 收敛效度、√AVE 与 HTMT 区分效度、VIF 多重共线性)→ AMOS 自动绘图(用 AmosGraphics Plugin 的 VB.NET 代码自动画 CFA/SEM 路径图,自动命名误差项与潜变量、自动画协方差)→ 自动分析(AmosEngine 脚本化建模与估计,免手动点击)→ 模型评估(χ²/df、CFI、TLI、IFI、RMSEA、SRMR、GFI 等拟合指标;修正指数 MI;模型比较)→ 中介与调节效应(Bootstrap 偏差校正置信区间、多群组分析、潜变量交互)→ 结果的 APA 格式文字撰写。触发词包括 AMOS、结构方程、SEM、验证性因子分析、CFA、路径分析、中介效应、调节效应、Bootstrap、拟合指标、模型修正、修正指数、MI、组合信度、AVE、区分效度、共同方法偏差、多群组、AmosEngine、Amos 插件、自动绘图、问卷数据分析。
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# AMOS SEM 一条龙工作流 ## 核心姿态 大多数人做 AMOS 的顺序是错的:**先画图跑模型,跑不出来再回头查数据。** 正确的顺序是——**在进 AMOS 之前,先做一遍"达标预检验"。** 数据不达标就进 AMOS,你会遇到:模型不收敛、载荷是负的、拟合指标怎么修都不过、Heywood case(负误差方差)。然后你就会开始"修正指数疯狂加路径"——这是审稿人一眼就能看出来的数据操纵。 **这个 skill 的第一原则:把关口前移。** 不要承诺"跑一遍就能发表"。不要用修正指数把模型硬拗到拟合。**拟合好但没有理论支撑的模型,一文不值。** --- ## 五个阶段 ``` ① 数据清洗 ↓ ② 达标预检验 ← 关键关口。不达标不许进 AMOS ↓ ③ AMOS 自动绘图(Plugin)+ 自动分析(AmosEngine) ↓ ④ 模型评估与修正 · 中介/调节/多群组 ↓ ⑤ APA 格式结果撰写 ``` --- ## ① 数据清洗 | 步骤 | 做什么 | 判定 | |---|---|---| | 反向计分 | 先做,别忘了 | 反向题必须转换后再算 α | | 缺失值 | 检查缺失比例与模式 | < 5% 可处理;做 **Little's MCAR 检验** | | 单变量异常 | 标准化后 \|z\| > 3.29 | 逐个核查,不要无脑删 | | 多变量异常 | **Mahalanobis D²**,p < .001 | 删除需说明理由与数量 | | 无效样本 | 规律作答、极短作答时间、全选同一选项 | 事先定规则 | > 详见 `references/01-data-cleaning.md` --- ## ② 达标预检验(进 AMOS 前必过的关) **这是整个工作流最有价值的一步。** 逐项检查,任何一项不达标 → **回去修数据/修量表,不要进 AMOS。** | # | 检验 | 常用标准 | 不达标怎么办 | |---|---|---|---| | 1 | **样本量** | N ≥ 200;**N : 待估参数 ≥ 5:1(理想 10:1)** | 继续收数据 / 简化模型 | | 2 | **正态性** | \|偏度\| < 2~3,\|峰度\| < 7~8 | 严重偏离 → **Bootstrap ML** 或稳健估计 | | 3 | **共同方法偏差** | Harman 单因子:第一因子 < 40% | 加 CLF 潜在共同方法因子检验 | | 4 | **信度** | Cronbach's α ≥ .70 | 删题(看 CITC < .30) | | 5 | **EFA 适合性** | **KMO ≥ .70**,Bartlett **p < .001** | 不适合做因子分析 → 检查量表 | | 6 | **收敛效度** | 标准化载荷 ≥ .50(最好 ≥ .70);**CR ≥ .70**;**AVE ≥ .50** | 删低载荷题项 | | 7 | **区分效度** | **√AVE > 该因子与其他因子的相关**;或 **HTMT < .85** | 合并因子 / 重新界定构念 | | 8 | **多重共线性** | VIF < 5;因子间相关 < .85 | 合并或删除 | > **关键认知**:CR 和 AVE 要在 **CFA 之后**用标准化载荷算,但载荷太低的题项在 EFA 阶段就该发现。