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标题: 自变量是0-1,中间变量是潜变量,因变量是专利,怎么办 [打印本页]

作者: yexfeng    时间: 2014-4-30 18:18
标题: 自变量是0-1,中间变量是潜变量,因变量是专利,怎么办
Kenny,. Z: [; O7 Y7 O0 a2 v4 ~- ^* F
我想请教一个问题,我思考了很久,却没有结果。我想做一个研究,整个研究分为2个study,0 ]8 {: X% s( b$ C# U

7 M. ]7 b  s/ i$ J8 \2 o; G2 L/ BStudy 1测量研发人员投入。是运用探索性因子分析和验证性因子分析,将研发人员投入分为两个因子,即情绪投入(A1,A2,A3,A4四个题项),智力投入(B1,B2,B3,B4,B5五个题项)。这部分我自己会做。3 _& K0 w6 g2 n$ m: M$ }

' f, P) x* O( t) ?2 R0 A  kStudy 2 想检验下面四个假设,$ `* r! b, M* B2 s
H1:CEO研发经历对研发人员情绪投入有正向影响- @7 i4 v1 u9 \
H2:CEO研发经历对研发人员智力投入有正向影响
5 T# M( D6 D9 m& I4 q, b7 S# FH3:研发人员情绪投入对公司专利有正向影响4 n1 k# ~& h' U( B+ `! h
H4:研发人员智力投入对公司专利有正向影响9 x7 {! u8 i9 R# D* j/ w
2 H/ T. J+ o! Q
其中,) @6 o; {; J/ h+ v6 f& F+ i& `
CEO研发经历,我用1表示有,0表示无。7 }2 x+ M4 @# a  S$ k
研发人员情绪投入用4个指标表示,智力投入用5个指标表示,即是潜变量。
0 y. l& [1 `6 c: R公司专利用实际获得的专利数量表示。+ u* A$ i# f* t. ?

6 W7 A1 l+ B0 h: r我有两个问题,- t! H" z7 D" M  c
(1)我应该用什么统计方法。我知道,如果都是潜变量的话,可以用lisrel软件,通过结构方程模型做。但是现在,CEO研发经历是0-1变量,公司专利是一个数值,而研发人员投入又是潜变量,那我该用什么软件呢?什么统计方法呢?请问,您能详细地告诉我吗?我花了很多时间,却没有结果。我有点想用spss中的logistic回归(或者一般回归做),分为三次做,第一次检验H1;第二次检验H2;第三次检验H3和H4。不知这样可以吗?
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4 N  q% z$ V1 r+ X& f1 q6 f: {/ g(2)这个调研是2011年完成的。之前曾经听过一个讲座,说是二手数据,最好有不同时间段的数据。因此,我除了收集2011年的CEO研发经历、研发人员情绪投入和智力投入数据、公司专利数据之外,我还搜集了2005年-2012年之间的公司营业收入,2011-2013年的公司专利数据。请问,在我的这个研究中,特别是在数据处理阶段,我该如何使用这些数据呢?
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3 \( s6 W2 f2 e% j& H+ r万分感谢您的帮助!
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, Y& N8 ?1 l6 v0 h  X7 A
作者: Kenneth    时间: 2014-5-5 00:35
1. CEO研发经历 不一定是 0与1 的变量,可以是多少年等的连续变量。) h1 |- i% D) g( U# y' i& m
2. 如果你喜欢用虚拟变量的话,那就用CEO研发经历(虚拟)估计“研发人员情绪投入” 然后
5 j% }7 R, ^! m“研发人员情绪投入” 估计 “公司专利”。 这,就是一个中介(间接作用)模型吧。
作者: yexfeng    时间: 2014-5-11 05:51
Hi, Kenny,
+ P: `1 E% @* N4 M( u# b9 @) J非常感谢您详细地解答。我按照这个思路进行数据处理,结果又出现了两个新问题:3 y& h9 t3 M) e
(1)探索性因子分析的KMO值为0.786,但是解释的总方差只有49.1%。请问这个结果是否可以接受,是否适合做因子分析?8 t2 C, q" N1 E6 R
(2)在采用结构方程模型进行路径分析分析时,卡方/df=2.7,p<0.001, RMSEA=0.061, GFI=0.92, AGFI=0.89,但是其他的拟合指数都非常小CFI=0.67, NFI=0.59, NNFI=0.50, IFI=0.69。请问这个结果是否可以接受?
/ z' J; q4 c$ j0 s% V; P3 ]% |我非常着急,万分感谢!& Z: u( {0 e, k: `; s
Feng




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