amos21.0教程：[16]解读统计结果2

在前一篇文章中，我们介绍了一部分结构方程模型的统计结果，这篇文章接着讲余下部分的估计值及其显著性统计结果，这部分涉及到模型的修正，所以是重中之重。因为很多人没有看到我们的模型所以看这篇文章有些一头雾水，下图就是我们的模型：

点击estimates-scalars-regression weights，你看到的是非标准化回归系数的估计及其显著性检验。表格中呈现的参数从左到右依次是估计值、标准误、cr值（临界比）和显著性。非标准化回归系数是否有意义主要是看p值是否显著，三个星号表示显著。不显著的路径可能在以后的模型修正过程中被删除。

点击estimates-scalars-standarddized regression weights，你看到的是标准化回归系数的估计值，如果模型没有出现错误，他们的值都应该是-1到1之间的数字

点击estimates-scalars-covariance这个图是三个外因观察变量之间的协方差及其显著性检验，p值小于.001就会看到三个星号，否则可以看到具体的数值。

点击estimates-scalars-correlations，看到的是相关系数的估计

点击estimates-scalars-variance，看到的是五个外因变量的方差估计及其之间的显著性检验。

点击estimates-scalars-squared multiple correlations，看到的是两个依变量的多元相关系数的平方。看图中.775是工资水平、身体健康、教育水平、社会参与这四个变量对幸福感的回归系数平方。