introducción al uso de amos de spss - nazira...

Introducción al uso

de AMOS de SPSS

Nazira Calleja

ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO

•ABRIR AMOS

File → New•ABRIR UN ARCHIVO NUEVO

Select data file

•ABRIR EL ARCHIVO DE DATOS

File name

Buscar la base y darle clickOk

•ABRIR EL ARCHIVO DE DATOS

Draw

•CREAR EL MODELO

Primer click

Tantos clickscomo

reactivos en el factor

Repetir lo mismo para cada uno de los factores

del instrumento

Rotate

•ROTAR

Click en el círculo para

rotar

Repetir lo mismo para cada uno de los factores

List variables in data set

Muestra las variables que están en el

archivo

•ABRIR LA LISTA DE VARIABLES

Cada reactivo se “jala” para ubicarlo en el factor que le corresponde.

•COLOCAR LAS VARIABLES EN LA HOJA, SEGÚN EL MODELO

Nombrar las variables no observadas:

errores y factores

Anota e1i… y F1i… en los errores y en los factores

e1

•CONECTAR LOS FACTORES

Covarianzas

Plugings →Name unobserved variables

•GUARDAR EL ARCHIVO

Anota e1i… en los errores

e1

•GUARDAR EL ARCHIVO

Guarda el archivo

Touch up

•AJUSTAR (ARREGLAR) EL MODELO

Preserve symmetries

Analysispropierties

•MARCAR LAS OPCIONES DE ANÁLISIS

Analysis propierties → Output

•MARCAR LAS OPCIONES DE ANÁLISIS

Analysispropierties

Calculateestimates

Save

•CORRER EL ANÁLISIS

Standardizedestimates

Save

•FORMATOS DE LOS PARÁMETROS

View the output path diagram

•VER LOS ESTIMADOS EN EL MODELO

View text•VER EL TEXTO

Amos Output Estimates

•VER LOS RESULTADOS

Evaluación del ajuste del modelo

•Ajuste absoluto

•Ajuste relativo (comparativo)

https://www.youtube.com/watch?v=TQh_9Zo8ZnE

Índices comunes de ajuste absoluto

•Modelo Chi cuadrada:Chi cuadrada no significativo (p> .05) indica un buen ajuste o Chi cuadrada / gl < 3

•RMSEA (Room Mean Squared Error of Approximation):Ajuste aceptable < .10; buen ajuste <.05

•GFI (Goodness of Fit):> .90 es considerado buen ajuste

Índices comunes de ajuste relativo

•NFI (Normed Fit Index)

•IFI (Incremental Fit Index)

•CFI (Compartarative Fit Index)

Todos en un rango de 0 a 1

Generalmente, > .90 es considerado bueno

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