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标题:
变量之间关系与分层
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作者:
Gaolp
时间:
2011-2-4 06:36
标题:
变量之间关系与分层
Kenny，
- O3 F( a, z0 M8 h" c
9 H4 C. {" C% b( Y
春节快乐。
2 Q8 z+ b3 X" U' l
# [- C9 P$ ~3 N+ r7 ~6 E
我今天遇到一个问题，我的研究中有两个变量：power distance orientation 和employee voice，他们之间是的相关系数是负的，但是并不显著；
. `/ ^9 q' Q0 \9 W5 n+ h
但是对nested data用mixed model进行分析时，power distance orientation 到employee voice的回归系数是正的，而且p value 显著。
6 B9 r" h& \8 n: c% A
3 t, f* ^8 ? \# r' b
这是由于什么原因造成的呢？
$ S# W; M" @: B# h! [
8 G r" z- W! G
Kenny及圈子里的各位，有人遇到过这种情况吗，怎么解释呢？
8 F8 B7 e) r1 M9 p( }( F) U/ p
作者:
xinting.J
时间:
2011-2-6 11:46
Gaolp, 相关系数为负，但不显著。这个结果可以解释为相关为0，接受了r=0假设以后，正和负都是一样的。
U: W a$ o9 B) `
, K& I2 J0 V2 ~: S6 Q6 y
第二个做法，不知道你说的mix model 是不是multilevel model呢？是用HLM做的吗？如果是这样，那不同的结果是可能的。比如，可能是因为你的样本中有一些组比较大，这些组里的变量间关系对最后结果的影响就较大。因为HLM的原理是在各个组里分别做回归，再根据组的规模等参数加权平均的。
" G5 {( K# @1 l4 y9 y: }
, x. W8 G8 E; K" [
不知道是否合理？
- q) W2 t) {- H% @$ G
作者:
Gaolp
时间:
2011-2-7 00:04
回复
2楼
xinting.J
的帖子
+ ?! S' V; }# N3 o( V2 `; b9 v
" p4 {, M. I( M. E8 [& }" c) e- T0 @+ |
& n* ?, I# r+ [1 x( n2 m
谢谢，我也在思考这样的问题，从数据上来讲可能是这样的；可是蛮奇怪的是power distance orientation与employee voice应该是负相关才合理；难道是employee voice的错误判断，而且员工自己和上司都有错误判断？
作者:
xinting.J
时间:
2011-2-9 10:08
Gaolp，如果出现这样的情况，大概只有两种可能，要么理论不准确，要么数据有问题。从理论上看，就你目前的了解，power distance对voice的影响是绝对的吗？如果不是，会不会有其它因素的调节，比如领导风格？我随便猜测一种可能：如果一个领导是民主式的领导风格，鼓励下属发表意见，那么是不是power distance orientation越高的下属越容易服从他的期望，进而发言较多呢？如果是数据的问题，测量不准确可能是一个主要的原因。你的调研过程是否可以保证员工基本说真话？还有，不知道是否两个变量都是员工自己填的，如果是，那么同源方差可能是正向关系的主要原因。
8 {* ^/ r7 Z& g4 h8 k3 K
本帖最后由 xinting.J 于 2011-2-9 10:11 编辑
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* Y2 v" h+ z# U: _% J- I
作者:
Gaolp
时间:
2011-2-10 04:55
回复
4楼
xinting.J
的帖子
) X l4 S. K3 f7 U1 W0 ^! Q
# g( e4 S! }* l" Z2 J
+ Z5 E- p4 U3 |; M! \& _
谢谢！
h3 B* {& h. L% b
employee voice在我的研究中是自评和他评都有的，power distance orientation跟自评他评voice之间的关系基本相同。理论方面就目前来看power distance orientation是与voice的应该是负相关的。
" t) N K E' _; l3 _) P
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