请教：因子分析后进行结构方程模型分析

各位好，小妹是SEN初学者，有个问题想请大家帮帮忙
我先用因子分析的方法把原来的很多问题浓缩成了少数因子，然后用新得到的因子作为显变量输入结构方程模型，同时也有部分原始测量问题直接作为显变量输入结构方程模型
原始测量问题的得分是从1开始的n级量表，新的因子得分则是有正有负的
想问问大家这样直接就进行分析的话是不是正确？
需不需要对原始测量数据进行处理？要处理的话用什么方法？
谢谢大家了！

可以用原始数据直接建模，先建一阶模型，在建二阶模型。用画图法即可。

用lisrel软件的话，可以直接用spss中的数据导入。用原始数据直接建模。也可以先求出各个因素的协方差矩阵（SPSS中可以生成），然后再建模。

1# wyuan85

看来只有我才真正理解你的意思
你的问题是：“因子得分与原始数据混在一起使用可不可以”

我的观点是：不可以
原因我只说两点：
1、因子分析虽然是一种降维的方法，但是因子得分的方向与原数据的方向显然不可能是一致的。除非你的原始数据汇聚效度足够高。
2、因子得分的均值为零，方差为1，但是显然大部分观测变量都不可能均值为零，方差为1.

这样做的后果就是：
你的模型通过检验的可能性是很小的。

统一楼上观点

那请问对于她的问题该如何解决

没看太明白 还是得学啊

是的，可考虑进行数据标准化，在spss中可实现 4# 辛勤工作