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标题: 区分效度（替同学发的帖子） [打印本页]
作者: Kenneth    时间: 2012-8-7 17:36
标题: 区分效度（替同学发的帖子）
罗老师好，请教您一个有关区分效度的问题。 在阅读以往文献中出现这么一句话 “对于区分效度本文采用将平均方差抽取量AVE的平方根与该潜变量及其他潜变量之间的相关系数进行比较进行判定”。然而这个潜变量及其他潜变量之间的相关系数是如何得到的？它和通过相关性分析得到的变量间相关系数有什么区别？（同时，我发现，都是发表在核心期刊中的文献，有一篇直接和通过相关性分析得到的系数进行比较；有一篇的区分效度表中的相关系数与相关性分析的相关系数不同），百思不得其解，头痛。
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作者: Kenneth    时间: 2012-8-7 21:24
本帖最后由 Kenneth 于 2012-8-7 21:26 编辑
$ E% \9 e; C4 n3 h' r4 |
. J. Q5 @* \. H& d6 \$ A( `2 n9 tZhoubeibei，我的「自由度」很低，你给我的资料很少，可是问我的问题太多，我不知道如何回答。不过你好像是蛮迷茫的，我只好尽力“猜”一下吧。3 E+ s$ J7 h9 T1 v2 _$ N/ ?

( b0 e- l$ E* d8 ?/ f3 p（1）「平均方差抽取量AVE的平方根」我不知道是什么？我唯一能够“猜”的，就是作者会把所有的项目跑一个单因子的因子分析，如果是真的话，那这个单因子的“平均方差抽取量的平方根”就是这个因子与“所有项目”的平均相关系数。他是不是就把这个看成是「聚敛效度」？？但是这对我来说也是没有意思的。所以，关于这点，我帮不了你，因为我也不知道。. h: S) b9 A7 h

0 Y3 h4 L( a, Q4 t' q* \' N（2）「该潜变量及其他潜变量之间的相关系数」，很多人都把这个叫做「区分效度」（自然这点我也不同意）。至于这与相关分析中的相关系数的分别，答案是“理论上没有”。但是实际上，这是潜变量之间的相关，是已经作了信度的改正的（correlation corrected for unreliability）。你在相关系数表中的相关，一般都是把项目平均，然后求相关的。所以是没有作信度的改正的相关系数（raw correlation）。二者的数值不会一样的。通常潜变量之间的相关系数会大很多。% L+ G6 g1 o& ~) {0 J! k. \

) P0 |+ q2 ?. ^: k（3）如果你看过我的视频的话，你会这道我个人完全不同意他们对「区分效度」和「聚敛效度」的定义的。所以，对我来说，这些做法是全错的。不过习非胜是，这就等如什么叫中介的问题一样，已经很难向人说谁是对，谁是错了。 $ @9 F! C3 Z3 x- w$ m+ ]: J- J4 l' }
作者: 卖桔者    时间: 2012-8-8 14:22
相关性分析中求相关系数应该是用：把潜变量的所有项目加权平均，然后求相关。( p' I+ ]& |# T" H  Z$ q# l
验证性因子分析中相关系数不是加权平均求得的。. n4 k* P+ T3 M+ l( A7 V' B
估计两种方法差距应该不大吧。
* C; k4 t5 P! L+ a) _# ?2 O以上只是我的浅见，未必正确。
作者: Kenneth    时间: 2012-8-8 17:49
卖桔者, 我的估计是刚刚相反：0 S& f1 O4 S' j3 n0 O& f4 U
1. 相关性分析中求相关系数，是把有关的项目用普通的数学上平均计算的。比如构念A有三个项目（x1,x2,x3)，那就把它们平均后就代表构念A。: F, H9 }# W. a, \' r$ U% Q
2. 验证性因子分析中相关系数，是用加权的平均来计算的。权数是因子载荷的一个函数。项目加权以后，就变成了因子数了。: a& Y* p+ s! Q$ I2 @
**不过这是一般的做法。个别的研究者可能有他们的独特运算。- c& s4 ~: L# e1 G! z- ?0 `
作者: 找天堂    时间: 2012-9-6 21:20
Kenneth 发表于 2012-8-7 21:24 * s4 U0 H4 N' b( N2 M
Zhoubeibei，我的「自由度」很低，你给我的资料很少，可是问我的问题太多，我不知道如何回答。不过你好像是 ...
" ], |2 G+ t7 d
Hello，kenneth,& ?5 C5 ~) z! r; r9 Z) X
    对于一楼所提问题，我也的确在国内顶级期刊上看到过有人用平均AVE的平方根与相关系数的大小进行比较，以此来说明构念之间的区分效度。这实际是邱皓政老师书上指出的一种检验方法的变种。邱老师说的是，用两个潜变量AVE的平均值与相关系数（PH）的平方进行比较，而一楼所提到的是两边开方。但实际是用来鉴别区分效度而非聚合效度的。而他是用AVE值作为衡量聚合效度的一种方式。kenneth，这种方式可取吗？# A9 Q% I3 n8 ]' S1 h- S
    另外，说到中介问题，我最近非常迷惑。几年前用spss分析中介的时候，根据因果逐步回归方法操作，还挺明白，也能理解。现在学习了SEM，又多了好些方法，而且有的方法甚至可以忽略主效应的显著性，当c不显著时也能证明中介作用。感觉有些崩溃。kenneth，中介效应到底该怎么检验呢？
# P7 G4 ?1 @( o6 e- r9 X    最近做的一项研究，数据收回来很久了，但是没敢动笔。参照国内一些顶级管理学期刊时，未能找到一篇比较规范的研究，不知道什么办法是规范的。统计学的知识也在慢慢复习和学习，这个过程比较痛苦了。因为我不想有一天别人说我做的是错的，呵呵。
作者: Kenneth    时间: 2012-9-6 21:32
找天堂 发表于 2012-9-6 21:20 9 C4 [& d! D$ F
Hello，kenneth,
+ y* b  z. q. _# Z$ i1 a    对于一楼所提问题，我也的确在国内顶级期刊上看到过有人用平均AVE的平方根与相关系 ...
3 L/ P7 \; F: I* G/ r! z
你不说人名我还有可能评价，说了我更不会点名说谁谁对、谁谁错了。
& _6 i: |6 [! P9 L; q- {) y我相信这是不是聚敛效度和区分效度，我已经讲得很清楚了（当然只是我个人的观点而已）。
# P& i/ v8 Z) I中介效应的“正规”验证，在管理杂志中是以 Ho:ab=0 和 bootstrapping 验证为正规 （a与b 是X->M和M->Y的路径系数）。我个人还是觉得 Baron and Kenny 的方法很好。不过，again, 这是个人意见罢了。
作者: 找天堂    时间: 2012-9-6 22:00
Kenneth 发表于 2012-9-6 21:32
. |; l! E4 }( d. H你不说人名我还有可能评价，说了我更不会点名说谁谁对、谁谁错了。1 ]3 W4 y" H: }) P5 o7 ^9 j
我相信这是不是聚敛效度和区分效度， ...

! k. l/ v& t, Q" o6 V谢谢Kenneth！
, h2 H5 {- }! R" ~* o    这么晚了，还在工作，敬佩！% m1 ~( i( @4 }$ c) L
    我觉得之前看过一篇关于量表开发的文章，其判别效度的做法是与其它概念进行比较的。那个时候的方法基础很差，所以基本上没有看懂。而现在管理学杂志实证类的基本都要求报告测量工具的聚合效度和区分效度，而正好邱老师书上有列出，所以大家也就泛化了吧。那如果要报告这两个指数，kenneth您的做法会是什么呢？9 X6 q* Q  c: s, L" x" N4 g. Q: z
    另外，lisrel也有bootstrap命令，能完成bootstrapping验证吗？正如几个月前好像有某位网友咨询过您，lisrel跑出的各项指标还比较满意，但用Mplus之后，就降低了。他在问可否用lisrel产生模型拟合度指数，而用Mplus来进行中介效应检验，也即完成bootstrapping检验。我在想，他到很“聪明”，不知这种做法是否可取。
. p) b* e, J# i    最后，确实感觉实证方法进步太快。假期自学了lisrel，刚准备作分析，才发现一些检验方法不断在更新，真有点落伍的感觉。我在想，现在来不及学习mplus了，可能我手里的这篇论文还是会采取Baron and Kenny 的建议，用lisrel来完成。不知道能否得到评审专家的认同。6 n* ^: m- y! X% K0 Y6 }- G
    谢谢kenneth!
作者: Kenneth    时间: 2012-9-10 20:17
1. 聚合效度和区分效度是用来验证 construct validity的，也就是一个测量是否在测一个构念。如果测量A在测构念X,A与其他测X的测量相关很高，那是聚合效度。区分效度也是类似。
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2. LISREL与 MPLUS 都是 SEM 的程序，拟合指数不会相差很远的。不然就是你做错了。
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8 }( v8 Q& r. k0 D3 b5 P$ w3. 在管理学 的国际的杂志，你单用 B&K 方法，是不能过的。LISREL是一个分析的程式，它不是方法，当然没有问题。
作者: 海洋宇宙    时间: 2014-12-6 16:15
“如果测量A在测构念X,A与其他测X的测量相关很高，那是聚合效度。”5 v% l6 {6 z! G# }: G+ I) U

. A1 u' f0 w, T( ]5 ~- Y那“聚合效度”和“内部一致性”又有什么区别呢？   Cronbach α 能测信度，也能测聚合效度？  谢谢
+ p  x! D2 o, D. T3 L: C; I8 P! u
7 ^% }( U4 R2 @4 b- z0 u5 T. ~* S9 }6 n" L
作者: Kenneth    时间: 2014-12-10 10:23
海洋宇宙 发表于 2014-12-6 16:15
  v% ?8 K/ {) P“如果测量A在测构念X,A与其他测X的测量相关很高，那是聚合效度。”3 ]- d) E6 d( Z4 j

) J4 E& G2 f% |. g+ P9 _9 j那“聚合效度”和“内部一致性”又有 ...
) B$ S% |0 J8 N; y; Q
“聚合效度” 是说两个测量同一个构念的 不同测量工具 应该相关很大。4 d1 Z6 {7 l% l2 Y) \* h  B
“内部一致性” 是说两个测量同一个构念，在同一个量表（测量工具） 的 项目 应该相关很大。
作者: 海洋宇宙    时间: 2014-12-10 11:13
Kenneth 发表于 2014-12-10 10:23 : Z4 G) v+ z4 w* F
“聚合效度” 是说两个测量同一个构念的 不同测量工具 应该相关很大。7 e- L$ c9 ^5 y$ ?  ~
“内部一致性” 是说两个测量同一 ...
# J& y, B% z! o' }" a1 |, V2 H
那是不是说，当在研究中采用了多个测量工具（量表）测同一个构念时，才会有检验聚合效度的问题？
" y7 `$ R- p' Z, o! O" p6 G* b1 p4 N$ \& }
如果一个构念对应一个测量工具（量表），从理论上来讲，就不存在聚合效度的问题了，是这样么？
8 f1 i) a6 a: n* Z
; r' P& B4 T- I7 b) M  u区分效度和聚合效度类似，我的理解，比如量表A测构念X，量表B测构念Y，区分效度就是说，既然构念X和构念Y是不同的构念，那对应的量表A和量表B的相关应该不会很高。" I) }+ V! b0 ]" Y, A
1 e" W. L3 g  }  }
但问题是，如果构念X和构念Y本身就是密切相关的两个构念，那么量表A和量表B的高相关，究竟是说明区分效度不好，还是验证了我们的假设（构念X和构念Y密切相关）？
" @1 |. E# _6 e  K( P# c5 Q
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