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📊 选择变量
目标变量(点击蓝色标签切换目标框)
💡 中心化:X 和 W 各自减去均值,便于解释交互效应
💡 抽样越多置信区间越精确,但计算越慢。投稿时建议切到 5000 次
💡 逐步法最常用:每步检查已入模型的变量是否应该移出
📐 结构路径设定
先「自动识别」生成潜变量,再添加路径指定影响关系
潜变量将在自动识别后显示...
💡 双击变量添加 / 拖拽到右侧框 / Shift多选后点→
⚙️ 非线性回归参数(NLS,支持自定义初始值 / 上下界)
函数公式:b1 + b2 * x + b3 * x^2
⚙️ 曲线回归参数(可多选,图中叠加多条拟合曲线)
⚙️ rwg 参数
⚙️ 分层聚类参数
⚙️ 内容效度 CVI 数据输入
提示:表格中数字表示专家对于有效性的认可度,只能 1/2/3/4 四个数字,分值越高认为越有效,通常为 3 分或 4 分。
粘贴(Ctrl+V)Excel 数据或手动修改后,点「开始分析」即可。
💡 无需在右侧选择变量,若本表格有数据则优先使用本表格。
📝 研究信息(选填,设置后 AI 解读更贴近研究内容)
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💡 提示:Bootstrap 次数越多越精确但越慢,快速预览可选 1000 次。CFA 默认不生成路径图(勾选才生成),速度更快。
📊 统计分析结果
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🧠 智能专家解读
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