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标题: 多个自变量,多个因变量,多个调节变量的分析 [打印本页]

作者: libjie    时间: 2012-9-2 10:31
标题: 多个自变量,多个因变量,多个调节变量的分析
HI,Kenny,
! i) U/ Q& ]$ Q  S9 M- C我在网上搜到很多你为大家的解答,所以就冒昧来向你提问了,希望能尽快得到你的回答。$ x& H" P9 H. K
& i5 h( R! j  d8 {- z  V5 F! V4 L
现在以A量表(四个分量表,无总分)为自变量,以B量表(三个分量表,无总分)和C量表(总分)为调节变量,D量表(总分,10个分量表)、F量表(总分)和G量表(总分)为因变量~: g* v5 {! ], ]& X5 O  C3 Z$ O
  B6 U7 m1 s" Q: J6 W8 h
虽然在网上找过相关的资料,对于单个自变量、调节变量和因变量的情况懂得基本操作,但上面这种就完全不知道怎样处理了。
" \" h2 G* _" Z5 }0 x* S+ i请问我应该怎样入手呢?
作者: Kenneth    时间: 2012-9-3 16:58
不明白,什么叫做 "四个分量表,无总分“? 如果是量同一个构念,为何不加总? 如果是量不同构念,就当成是另外一个构念吧?有何问题??
作者: libjie    时间: 2012-9-3 18:09
Kenneth 发表于 2012-9-3 16:58 , K0 r& M3 Q1 Z5 p
不明白,什么叫做 "四个分量表,无总分“? 如果是量同一个构念,为何不加总? 如果是量不同构念,就当成是 ...
# c6 }4 |. o& G) Y9 j* r
因为该量表是不计算量表总分的,量表总分是没有意义的,只有四个分量表的得分。就好像16PF之类的,是没有量表总分的,但是会有不同纬度的得分。8 d3 p' \% D9 Y* H: G. s0 n. ]
不知道我这样表述清楚吗?
作者: 卖桔者    时间: 2012-9-4 09:24
libjie 发表于 2012-9-3 18:09
! O. c5 C$ W' A# r8 L4 X* \$ V( m因为该量表是不计算量表总分的,量表总分是没有意义的,只有四个分量表的得分。就好像16PF之类的,是没有 ...
# X9 V2 A  R" V# R1 y$ {
建议你直接把量表放到这里,你说的真的很难理解啊。
作者: Kenneth    时间: 2012-9-4 09:26
这牵涉多维度构念的问题,我觉得你有三个选择:$ o- A1 p9 y  U" D# w, ?6 l
4 D# x  J  X/ K5 }
1. 用维度定义 profiles,比如A类型的人是维度1(D1)高,D2 低, D3 高,诸如此类。然后用一个方法来表现一个人离开这个“类型”的中心有多远。(e.g. Euclidean distance from the centroid of this typical protocol)。如果你不懂的话,四个维度就可以用三个dummy ariable。 这是徐淑英教授在她的 employment relationship 的文章里的用法。请在网上查 Anne Tsui + employment relationship 去找这几篇文章。5 q9 v5 r( R+ f* B
: r. z3 e( u5 t" N0 x- b
2. 用类似 cluster analysis 或是 latent profile analysis 之类的方法把人用这几个维度分类。希望分出来的类别如你所想。然后用分类的数值来代表该数据的值。这可在 Mo Wang 在 JAP 关于 retirement 的文章找到。
( N1 V# M2 p. p% l5 }$ m/ `" S5 B4 q
3. 如果你找不到,或者完全不知道我上面讲什么,就把维度看成是独立构念。# e! u+ `8 x  O. |% n

4 Q& i6 P: f8 Z8 r6 Y: ^4 f2 h希望对你有用。
作者: allevon    时间: 2012-9-4 22:06
醍醐灌顶啊!谢谢KENNY1
作者: libjie    时间: 2012-9-7 09:17
Kenneth 发表于 2012-9-4 09:26
6 E5 Z) L/ Z6 j( R5 t这牵涉多维度构念的问题,我觉得你有三个选择:
# v9 A2 J, G$ U9 x" O3 C( F1 b) T# s0 ~' p' u
1. 用维度定义 profiles,比如A类型的人是维度1(D1)高, ...
3 l2 Z% K! |- P4 v# u
谢谢!- Y1 V- `" H  D) n% H
暂时不完全理解,找文献去!




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