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目的 构建基于多项相关系数的结构方程模型,探讨大学生自我学习期望的影响机制,为有序分类数据的结构方程模型分析提供参考依据.方法 本研究借助AMOS和R语言,对广州某重点医科大学新生入学调查数据进行基于多项相关系数的结构方程模型分析.结果 在验证性因子分析中,基于Pearson相关的因子载荷均明显低于基于多项相关的因子载荷;学术自我效能、学术目标、社会目标对自我学习期望均有正向影响(P<0.05);学术自我效能、学术目标、社会目标、经济目标两两间正相关(P<0.05).结论 分析有序分类数据,基于多项相关系数的结构方程模型能获得更准确的模型.大学生提高学术自我效能、学术目标、社会目标有助于提高自我学习期望,而经济目标可能通过学术目标、社会目标间接影响自我学习期望.

作者:周映雪;欧春泉;赵智涛;彭成华;陆梦洁

来源:中国卫生统计 2013 年 30卷 4期

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作者:
周映雪;欧春泉;赵智涛;彭成华;陆梦洁
来源:
中国卫生统计 2013 年 30卷 4期
标签:
多项相关系数 结构方程模型 自我学习期望 Polychoric correlation coefficient Structure equation model Self-learning expectancies
目的 构建基于多项相关系数的结构方程模型,探讨大学生自我学习期望的影响机制,为有序分类数据的结构方程模型分析提供参考依据.方法 本研究借助AMOS和R语言,对广州某重点医科大学新生入学调查数据进行基于多项相关系数的结构方程模型分析.结果 在验证性因子分析中,基于Pearson相关的因子载荷均明显低于基于多项相关的因子载荷;学术自我效能、学术目标、社会目标对自我学习期望均有正向影响(P<0.05);学术自我效能、学术目标、社会目标、经济目标两两间正相关(P<0.05).结论 分析有序分类数据,基于多项相关系数的结构方程模型能获得更准确的模型.大学生提高学术自我效能、学术目标、社会目标有助于提高自我学习期望,而经济目标可能通过学术目标、社会目标间接影响自我学习期望.