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标题:
kisyorange 维度问题
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作者:
Kenneth
时间:
2011-4-21 12:54
标题:
kisyorange 维度问题
还是有人不能发帖子,我替他发在这里。
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kisyorange
昨天 15:26Kenneth老师,我是刚注册的用户,貌似还是不能发表帖子,所以只能发信息打扰您了。
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我在用SPSS分析数据是遇到这样一个问题:A1, A2, A3是变量A的三个子维度,A1,A2,A3分别与变量D在0.05的水平下显著相关,但是把A1,A2,A3同时与D做回归时,均不显著,但是三者的均值A与D关系显著。自己觉得可能是A1,A2,A3存在共线性的问题(您之前的帖子“为什么突然不显著了”讲过这个问题),可是我用SPSS分析得知,A1,A2,A3之间的VIF值都在2左右,共线性问题貌似还好。这个问题和样本数量会不会有关呢?变量A三个维度的item总共有15个,样本量只有113个。第一次遇到这样的问题,百思不得其解,只好恳请kenneth老师帮忙。谢谢您!
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kisyorange
昨天 15:39kenneth老师,上面的问题忘记了一点。变量A的测量也具有良好的信效度,不管是验证性因子分析还是探索性因子分析,A1,A2,A3都具有良好的效度。所以上面的问题就更奇怪了:(
作者:
Kenneth
时间:
2011-4-21 13:04
没有数据,我只可以估计而已,以下是我的估计:
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A1,A2, A3 之间的相关都不高,但是很相似。比如 r(A1,A2) 是0.31; r(A1,A3) 是0.33; r(A2,A3) 是0.29。A1, A2, A3 与 D 的相关也很相像。是不是A1与D的相关部分(虽然不高),与A1与D的相关部分差不多?比如两者都是0.28左右。
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这样的话,A1与D相关不高,A2与D的相关也不高(与A1,D的相关差不多),同时A1,A2之间也有差不多的相关。这代表A1解释D的部分,与A2解释D的部分几乎完全一样(虽然两者解释D的能力多不是很大)。
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解决方法:抽了一个公因子A后,用A来估计D,不要用A1,A2,A3了。
作者:
kisyorange
时间:
2011-4-22 14:24
kenneth老师,谢谢您的回复,正如您所预计的
。您帮我解决了大难题啊,太谢谢您啦:)
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