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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
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Kenneth您好,
最近有个问题困扰了我好久,就是我用regressionSEM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AB,对应因变量为Y,控制变量为性别和年龄。用multipleregression,在控制了genderage的情况下, ABY的影响都显著(p<0.05)。在regression中,ABY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,AY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:

$ O+ c9 ]4 {3 I; _, @  l+ @
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。
$ A- T( K& ]( C( C8 j& {
我现在是需要用SEM的结果来confirmregression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!

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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 # _4 x* Z1 \8 p; R  @- [9 J
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 ...
( j1 H& Y8 h6 V1 _4 V7 d
kenneth,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 3 a8 X7 ?' @9 P" u
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 ...
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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!
, k; H+ y( O, Y- h) K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
- ?+ V$ p8 b3 v( {3 ?$ 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 ...

1 w. S# A- f0 d4 b4 \* q不好意思,Kenneth,我回复得晚了。非常感谢您能回复我的问题!
* E# m9 Z6 U9 B: e2 O回归我是在SPSS中用Linear Regression跑的,控制了gender和age.) b# C4 N5 [! t/ K3 q; T7 e) m7 ^
在AMOS中跑SEM就和图1一样也控制了gender和age,Maximum Likelihood.
" v2 z' z# i: ]4 I' L, |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.& C$ v9 T% s: _8 x5 u; c' G; T0 D
不知道有没有表达清楚




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