问卷做完了，模型先理清。
把你的构念拖进画布、连上箭头，析语帮你自动写出研究假设，再按题项命名自动归并维度——信效度、中介调节、CFA 一条龙，不用你自己拼方法。
概念模型构建器 · Conceptual Model Builder拖拽连线
把构念方块连起来，箭头方向即因果路径，正负号即预期方向。
工作投入
WE1–WE9 · 中介 M
组织支持感
POS1–POS8 · 自变量 X
离职倾向
TI1–TI5 · 因变量 Y
c′ ( − )
a ( + )
b ( − )
POS1, POS2 … POS8 → POS按题项命名前缀自动归并构念：识别 AF1, AF2 → AF 这类规则，把同一维度的题目打包成一个潜变量，省去你手动分组。
自动生成的研究假设由模型推导
画布每连一条线，下面就同步出一条可检验的假设。
H1
组织支持感对离职倾向有显著负向影响。
检验：多元线性回归 · 系数 c′
H2
组织支持感对工作投入有显著正向影响。
检验：回归 · 路径 a
H3
工作投入对离职倾向有显著负向影响。
检验：回归 · 路径 b
H4
工作投入在组织支持感与离职倾向之间起中介作用。
检验：Bootstrap 间接效应 a×b · 5000 次抽样
量表研究 一站式入口
选你这一步要做的，析语自动接上前后流程——结果都进同一份成稿报告。
最高频 · 第一步
信度 & 效度
确认你的量表"稳不稳、准不准"，过关了后面的结论才站得住。
- Cronbach α + 分维度 α
- KMO + Bartlett 球形检验
- 探索性因子分析 EFA
- 题项 CITC / 删除后 α
机制检验 · 进阶
中介 & 调节
解释"为什么"和"什么时候"——把作用机制讲清楚，是审稿人最看重的。
- Bootstrap 中介（间接效应）
- 调节效应 + 简单斜率图
- 有调节的中介（PROCESS）
- 路径系数与显著性
结构验证 · 投稿级
验证性因子 CFA
已有成熟量表、要做模型拟合？CFA 给你完整拟合指标，可直出 AMOS 风格路径图。
- CFI / RMSEA / SRMR / χ²/df
- 标准化因子载荷
- AVE / CR 收敛区分效度
- 路径图导出（方向已核）
所有分析均用 Python 计算并自核验、关键统计量稳定可复现，并附 SPSS(.sps) 与 Stata(.do) 语法供你在本机复算核对。