該流程圖完整呈現了 AMOS 結構方程模型（SEM）分析的系統流程，具體步驟及內涵如下：

1. 模型設定

基于理論基礎或研究假設，構建結構方程模型的初始框架，明確潛變量與顯變量的關系、測量模型（因子結構）及結構模型（變量間路徑），是后續分析的基礎。

2. 模型識別

通過統計方法檢驗模型是否具備可識別性，即判斷模型參數是否存在唯一解。若模型不可識別（如自由度不足），需調整模型設定（如減少參數、簡化結構），直至滿足識別條件。

3. 選擇測量工具、收集資料

確定數據收集工具（如量表、問卷、實驗儀器等），確保測量工具信效度達標；隨后開展數據收集，獲取研究所需樣本數據，為模型分析提供實證支持。

4. 模型估計

將收集的數據導入 AMOS，運用統計估計方法（如極大似然估計）計算模型參數（路徑系數、方差、協方差等），生成初始模型的估計結果。

5. 模型評估

通過擬合指標（如 RMSEA、CFI、TLI、χ2/df 等）評估模型與數據的擬合程度：

• 擬合良好：進入結果解讀環節；
• 擬合不佳：需進行模型修正，分析修正指標（如 MI 值），尋找模型調整方向。

6. 模型修正

根據評估結果，對擬合不佳的模型進行調整（如添加路徑、修正測量模型），修正后重新回到“模型估計”環節，迭代分析直至模型擬合達標。

7. 解讀估計結果

深入分析模型參數估計值，包括路徑系數的顯著性（判斷變量間關系是否成立）、因子載荷（衡量顯變量對潛變量的解釋力）、殘差方差等，從理論和實踐層面解釋變量關系的意義。

8. 結果（論）報告

系統整理模型擬合指標、參數估計結果、假設檢驗結論等，以學術規范撰寫研究報告，呈現研究發現與理論貢獻。

9. 模型交叉驗證

通過交叉驗證（如拆分樣本、更換數據子集）檢驗模型的穩健性，確保模型在不同數據樣本中仍保持良好擬合與解釋力，驗證研究結果的可靠性與泛化能力。