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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]

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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,
  V6 ]8 t$ l' z2 s0 w8 m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: c5 {0 Z# S
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~
7 ^( C  l2 E2 T: r( Z
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。
请问我应该怎样入手呢？

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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？？

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作者: libjie    时间: 2012-9-3 18:09

Kenneth 发表于 2012-9-3 16:58
" W* c  A6 K, i% a9 u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 ...

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。
不知道我这样表述清楚吗？

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作者: 卖桔者    时间: 2012-9-4 09:24

libjie 发表于 2012-9-3 18:09
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 ...

建议你直接把量表放到这里，你说的真的很难理解啊。

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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：
# s0 Z! p. t4 H- |% B
" S' `" |: D- G  [- ]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。
- b$ ]# i0 Z/ G& K4 ^
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。
8 A8 \0 p7 B0 c' x
2 U- N' a3 d( a% J3. 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。
! R: T( C/ [8 r  c
2 W! W! C! ~+ ~) e希望对你有用。

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作者: allevon    时间: 2012-9-4 22:06
醍醐灌顶啊！谢谢KENNY1

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作者: libjie    时间: 2012-9-7 09:17

Kenneth 发表于 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  D( g2 y& Z2 O+ ?8 S/ S6 \& m
0 [" ~, k! i2 X9 Z8 L) c7 L9 r1. 用维度定义 profiles，比如A类型的人是维度1（D1）高， ...

谢谢！
0 ^5 R* K; l3 t! v6 y  Q7 L暂时不完全理解，找文献去！

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