非正态数据可以用AMOS运算？面板数据可以用AMOS分析吗？面板数据可以用SPSS计算权重吗

目的：我想根据已有理论，建立理论模型，确定指标体系，采用验证性因子分析，检验该指标体系的合理性，并确定各个指标权重，最终 计算综合指数G。

进展：
第一步，采用初始数据，运行Amos软件，发现存在两个问题：F11的路径系数大于1、F23的路径系数太小（仅为0.4），结果如下图：

第二步，删除F11，F23的路径系数依然太小（仅为0.39），故删除F23，样本量336，待估计自由参数25，结果如下图：





我的问题：
第一，从上图来看，数据不满足正态性，适配度似乎也不高，怎么办？
第二，我的处理过程，有木有不对的地方？如何有，如何改进？

陈老师 发表于 2016-8-25 20:18
问题1：数据的配适度不高，不是因为非正态造成的，结构方程分析并不要求数据是正态分布，因为结构方程用到 ...

从我的研究目标来看，我建立了一个评价指标体系，希望检验评价指标体系的合理性，确定各个指标的权重，最终计算得到 综合指数。根据我现有的面板数据，如何实现这一目标？

陈老师 发表于 2016-8-26 11:40
计算指标的权重，选择因子分析是最合适的一种统计学方法，更进一步，由于你的数据为面板数据，因此对面板数 ...

关于数据缺失问题，综合评价指标体系包括 三个二级指标A、B、C，其中，A指标有4个三级指标A1、A2、A3、A4，存在两种缺失情况：
第一，山东省2001-2014年的A2指标都缺失数据，因为统计年鉴没有提供。我的计划：采用沿海省份历年均值替代。
第二，河北省2005-2014年的A1、A2、A3指标都缺失数据，原因同上。计划：采用中部省份历年均值替代。
问题：处理方法可否？可有更好的处理方法？

陈老师 发表于 2016-8-26 11:40
计算指标的权重，选择因子分析是最合适的一种统计学方法，更进一步，由于你的数据为面板数据，因此对面板数 ...

或者，采用 SPSS的 EM 估计法？书上推荐滴

admin 发表于 2016-8-26 18:40
千万不要用其他的方法，EM估计能效性不高，选择均值替代，是最佳方法！

关于 权重 选取：
第一，依据 没有旋转的  因子载荷矩阵，选取如下 第一个 主成分 对各项原始指标的 因子载荷，并进行归一化处理，分别得到 14个原始指标 在综合指数、分项指数中的 权重。

第二，对于中国25个省份 面板数据（2001-2014），我对每一年的截面数据 做主成分分析，重复如上的做法，做14次主成分分析，得到每年的权重。
我的问题：如上做法是否可行？如有错误，如何改进？谢谢

目的：指标权重

背景：我的是三级指标体系，包括3个二级指标（X1、X2、X3），其中，X1对应5个三级指标，X2对应5个三级指标，X3对应4个三级指标，总共14个三级指标。
进展：已经获得14个三级指标相对一级指标的权重，具体如下：

	初始权重
X11	0.0825
X12	0.0615
X13	0.0744
X14	0.0630
X15	0.0736
X21	0.0695
X22	0.0748
X23	0.0682
X24	0.0627
X25	0.0666
X31	0.0789
X32	0.0721
X33	0.0802
X34	0.0721
	1.0000

一方面，通过归一化处理，获得三级指标相对二级指标的权重，X11相对X1的权重=0.0825/（0.0825+0.0615+0.0744+0.0630+0.0736）=0.2325；
另一方面，通过加总，获得X1相对一级指标的权重，X1的权重=0.0825+0.0615+0.0744+0.0630+0.0736=0.355；
其它以此类推，最终结果如下：

	初始权重	相对X1的权重	相对X2的权重	相对X3的权重	X1的权重	X2的权重	X3的权重
X11	0.0825	0.2325			0.355
X12	0.0615	0.1732
X13	0.0744	0.2096
X14	0.0630	0.1774
X15	0.0736	0.2074
X21	0.0695		0.2033			0.3417
X22	0.0748		0.2190
X23	0.0682		0.1995
X24	0.0627		0.1834
X25	0.0666		0.1948
X31	0.0789			0.2602			0.3033
X32	0.0721			0.2376
X33	0.0802			0.2645
X34	0.0721			0.2377
	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000

问题：上述权重计算方法，可否？如果不行，应该怎么算？