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标题: 求助Kenneth: regression和SEM分析结果差异巨大 [打印本页]
作者: hellojoe 时间: 2013-7-28 11:45
标题: 求助Kenneth: regression和SEM分析结果差异巨大
本帖最后由 hellojoe 于 2013-7-28 11:47 编辑
. z0 G# X% U: F9 z- f" m1 l6 e9 ~
Kenneth您好，
最近有个问题困扰了我好久，就是我用regression和SEM得到结果的差别巨大，请问应该如何解决。具体情况如下：
例如我有两个自变量A和B，对应因变量为Y，控制变量为性别和年龄。用multipleregression，在控制了gender和age的情况下， A和B对Y的影响都显著(p<0.05)。在regression中，A、B和Y都是用的其对应条目得分的均值，如A的均值为 (score a1 + score a2 + score a3)/3。但是当我在AMOS中进行SEM的时候，A对Y的影响变得完全不显著(p= 0.46)。进行的SEM路径图与图1相似：
/ k% [% r( { U( K3 w
另外需要说明的是：
1. 在SPSS中做EFA的时候，如果提取Eigenvalue大于1的的因子，会自动提取4个因子（B的条目被拆分成了两个因子）；如果fixnumber of factors 为3，则结果非常清楚，A，B，和Y各为一个因子。同样的在AMOS中进行CFA，对应的4-factormodel比3-factormodel适配度更佳 （根据fit indexes, 3-factor model也有很好的适配度）。但是根据理论背景，应该是B为一个因子不需要拆成两个因子。因此我仍然坚持采用B为一个因子进行后续分析。
2. 在SEM中如果将表示A与B相关的箭头去掉（因为我觉得在SEM中可以控制自变量的correlation，但是在regression中好像不能，不知道我的理解是否正确），虽然路径A→Y和B→Y的系数与regression产生的系数有细微差异，但是与regression相似，即A与B对Y的影响都显著。
3. 之后我还进行了类似的路径分析，在AMOS中的图形如下（图2）：
图2中的a其实就是A相对应的三个条目a1,a2, a3的均值(scorea1 + score a2 + score a3)/3。剩下的b和y与此类似。这个SEM模型产生的结果与regression产生的结果一模一样，连coefficients都全部一样。和刚才那个模型不同的是，这个SEM模型保留了表示A与B的correlation的那个双箭头，依然产生了与regression相同的结果。
& H G' ~+ Q( H: p, \我现在是需要用SEM的结果来confirm用regression分析出来的结果，不知道应该怎么解决，希望能得到Kenneth的解答。非常非常感谢！
! n- e) P6 Q/ z/ M# T
作者: Kenneth 时间: 2013-7-29 09:57
hellojoe, 你说得太复杂了。可以简单的告诉我你的回归与SEM是如何跑的吗？那我就可以告诉你为什么不一样了。这与几个因子一点关系都没有。
作者: 找天堂 时间: 2013-7-29 11:17
Kenneth 发表于 2013-7-29 09:57 
" ?0 D; Q/ p8 z' ?+ M8 T5 K) P$ w) Ahellojoe, 你说得太复杂了。可以简单的告诉我你的回归与SEM是如何跑的吗？那我就可以告诉你为什么不一样了 ...
2 y, o% s+ B/ }) u/ s4 e* W" fkenneth，我还遇到过用spss自变量与因变量关系是显著正，而用SEM时，关系为显著负，估计是自变量误差太大引起的吧。应该是数据质量很不好。
作者: 管理研究者 时间: 2013-7-29 18:10
hellojoe，我的理解：你只能用路径分析（结构模型）验证回归分析。SEM与回归分析对变量的测量不同，结果当然不同。
作者: Kenneth 时间: 2013-7-29 20:18
找天堂， 你的归因是不对的。不是数据的问题。请看「请教尊敬的Kenneth相关和回归结果差异大的问题」的帖子。
作者: 找天堂 时间: 2013-7-30 00:04
Kenneth 发表于 2013-7-29 20:18 . ^" O: `; k% ?) x) a3 i
找天堂， 你的归因是不对的。不是数据的问题。请看「请教尊敬的Kenneth相关和回归结果差异大的问题」的帖子 ...
好吧！其实我更宁愿相信是数据问题而不是软件处理数据方法的差异。因为具体操作方法差异如果能这么大的话，那研究者更容易“操纵”，可以选择能够支持自己理论假设的一种方法。但结果的准确性就不是想象的那么科学。似乎是在违背科学精神。
作者: Kenneth 时间: 2013-7-30 08:48
找天堂，你还没有看我说的帖子！
' R% j+ C& D2 p+ o4 M我不是说 “操作方法差异”。相关分析讲的是 Pearson correlation。回归分析讲的是有点像 semi-partial correlation。两者是有关系，但是不是一样的东西。不可以说相关显著，回归系数就应该显著。如果是这样的话，干嘛要做回归分析这么复杂的东西？
作者: hellojoe 时间: 2013-8-4 13:53
Kenneth 发表于 2013-7-29 09:57
3 V# N+ z4 \$ o1 N& I, v! dhellojoe, 你说得太复杂了。可以简单的告诉我你的回归与SEM是如何跑的吗？那我就可以告诉你为什么不一样了 ...
不好意思，Kenneth，我回复得晚了。非常感谢您能回复我的问题！
0 ?8 }- L4 Y- b; e+ d) x回归我是在SPSS中用Linear Regression跑的，控制了gender和age.& b- C0 s. g9 w% Q( G7 w* P
在AMOS中跑SEM就和图1一样也控制了gender和age，Maximum Likelihood.
+ k% h5 k! Y9 V, D: j我说这些因子的问题，是因为我之前在想，是不是有某个没有测量到的变量对这两个因子A和B产生了影响.- p1 e1 n6 e$ n u! `8 m p) I
不知道有没有表达清楚
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