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标题: 关于中介效应的比较和探索性因素分析中的问题 [打印本页]

作者: donghuixiao    时间: 2011-6-27 16:25
标题: 关于中介效应的比较和探索性因素分析中的问题
1.假设自变量x都可以通过两个中介变量m1、m2来影响因变量z,如何证明m1的中介效应显著好于m2的中介效应呢?有这方面的 文章介绍么?
9 ?5 O" Z4 c, z; m2.探索性因素分析有些项目的在某个因子的载荷是负数,这是什么原因?
$ P0 T/ O# Y2 E8 S' R5 E2 \! v, l  y3.因子载荷是负数的话,该项目就要删除么?假设题目x在因子1的载荷为-0.6,在因子2上的载荷为0.5,那它应该归属那个因 子呢?
& l7 x3 [# T5 c  z- ]4.假设题目a在因子f1的载荷为0.3,在因子f2的载荷为0.33,在因子f3的载荷为0.36,那它归属那个因子呢?
0 E& v5 T* `, A; o4 ?2 |* T' F! Y5.假设一个既定的比较出名,公认的量表有10个因子,用来施测后,进行探索性因子分析,分析的结果是只有8个因子特征根大于1、有3 个以上题项,这说明什么问题?是样本的问题,作答不认真的问题,还是量表结构效度的问题?
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作者: chienhsin    时间: 2011-6-28 09:29
回复 1楼 donghuixiao 的帖子
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    1. 我認為直接比較m1 與 m2的效果就可以。
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    2. 可能那題的題目是反向題,把他reversed coding就變回來了。
* G) A0 R9 Q7 C+ X5 u6 V2 d5 ?! g* \( d
    3. 有可能你的那個變量在因子一是正向含意,在因子二是負向含意。屬於誰?因為是探索性而且負載差不多大,應該是要看在那個因子裡在理論上比較合理。
8 ~! o1 ?0 d+ z4 P% @5 O/ T/ `9 Q$ V* U9 c
    4. 記憶中我以前學過的知識,a的負載在所有的因子都一樣的低,那他應該不屬於f1, f2 or f3任何一個,我的課本是建議刪掉這題(但如果你用公認的量表,那不可以亂刪)。* f2 g1 i* W! ]" H) V' W
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    5. ***分析的结果是只有8个因子特征根大于1、有3 个以上题项
# l. p% S# d6 Z3 B: U  }4 b4 `        看不太懂,如果你用eigenvalue >1 當成要保留幾個因子的標準,那麼你的結果是建議這組資料可以分成8個因子。 但又說有三個題項以上,這看不太懂前後句子的關連。/ l0 ?. K) I2 |. i" _) r. c
  : f* S& ]- Y2 ?1 a. e& f
        此外,你說「公認」的量表,那可以拿來用CFA分析,因為他的結構你事先就知道了。9 x: E3 x- P8 ~, K( ?; x. ^- e
本帖最后由 chienhsin 于 2011-6-28 09:32 编辑 : ]* v: j1 V, U$ O$ k2 Y- Y

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作者: donghuixiao    时间: 2011-6-28 17:54
1.不知道具体用什么方法比较?平均数的差异可用T检验,F检验, 不知道中介效应的差异怎样检验?
# @4 t* L# u; h# _/ ]2.不是反向计分。5 J1 ?5 \3 v- A7 v+ X; l$ {
5.作为一个因子须满足两个条件,第一个条件,eigenvalue >1 ,另外,因子载荷大于0.3(英文好像是saturation)的题项要超过3个(英文好像是identification)。
作者: Kenneth    时间: 2011-6-29 22:08
回复 3楼 donghuixiao 的帖子
. M' Y* c  C- G谢谢 chienhsin  的回复。. q2 ?  e" i, c  X% C' K
1. 具体的比较就是 (a1*b1 - a2*b2), 用bootstrapping来验证。3 p" o8 p: k. \: y) J
2. 不是反向的话,肯定是错误。我却不可能知道错在哪里。& x8 @4 `+ }0 y8 o
3. 你已经知道了这个量表有五个维度,而且哪个项目在测哪个维度,干嘛还用EFA,而不用CFA?
. H' T0 P9 f! P( [) d5 {9 v你问的问题我在因子分析的视频通通都讲过了,请到土豆看看吧。
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作者: donghuixiao    时间: 2011-6-30 21:57
1.有文章专门讲这个么,我想详细了解一下在理论上和软件操作上该问题是怎样解决的。
$ \0 P  i+ }/ _+ Y) K2.因子载荷是负数,不是说明题项和因子是负相关么?5 J: J1 ?8 l) B2 \: ^
5.很多人做研究的时候都是一半被试用来做探索性因素分析,一半被试用来做验证性因素分析。




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