SPSS与AMOS：行为研究中调节变量分析的比较方法

该文档是一篇关于行为研究中使用SPSS和AMOS软件进行调节效应分析的比较研究。研究的主要目的是探讨在心理学研究中，选择不同统计软件对分析结果的影响，尤其是在涉及复杂交互效应的情况下。以下是该论文的主要内容：

引言

论文指出，在定量研究中，选择合适的统计软件对分析结果至关重要。SPSS和AMOS是研究人员常用的两种软件，但在调节效应分析方面，缺乏直接的比较研究。研究的独特之处在于，它不仅比较了这两种软件的结果，还首次在发展心理学研究中使用AMOS进行调节效应分析。

研究背景

研究探讨了COVID-19的影响、父母依恋和同伴依恋作为自变量，情绪智力作为因变量，在线网络作为调节变量的关系。研究使用了来自伊朗阿瓦士的383名青少年的问卷数据。

方法

研究采用定量研究方法，使用结构化问卷收集数据，并通过SPSS和AMOS进行分析。调节效应分析用于测量调节变量对自变量和因变量关系的影响。描述性分析用于总结数据特征，提供背景信息以便更好地解释调节效应分析的结果。

结果

• AMOS分析：结果显示在线网络对自变量和因变量之间的关系没有显著的调节效应。AMOS的结果与描述性数据一致，表明学生在COVID-19期间的网络连接较差，可能限制了在线网络的调节能力。
• SPSS分析：结果显示在线网络能够调节所有自变量和因变量之间的关系，但与描述性数据不一致。

讨论

研究发现AMOS在建模复杂关系方面更为可靠，特别是在涉及潜在变量的情况下。尽管理论上在线网络可能是一个强有力的调节变量，但实际情况中学生的网络使用受限，影响了其调节效应。SPSS的结果虽然支持调节效应，但其分析的稳健性受到质疑。

结论

研究强调选择合适的统计工具对分析结果的重要性，并指出AMOS在处理复杂数据结构和调节变量时的优势。研究建议在涉及情绪智力和社交网络的研究中，尤其是需要细致解释的情况下，优先考虑使用AMOS。

术语解释

• 调节效应分析：用于评估一个变量（调节变量）如何影响另一个自变量和因变量之间的关系。
• 结构方程模型（SEM）：一种统计技术，用于分析变量之间的结构关系。
• 描述性分析：用于总结和描述数据的基本特征。

研究贡献

该研究通过比较SPSS和AMOS在调节效应分析中的表现，提供了对软件选择如何影响心理学研究结果的深入理解。研究结果对未来的研究和应用具有指导意义，特别是在选择合适的分析工具以确保研究结果的可靠性和有效性方面。

通过这项研究，作者强调了在进行复杂心理学研究时，选择合适的软件工具的重要性，并为未来的研究提供了有价值的见解。