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请教二分变量在因子分析和结构方程模型的处理

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lanee    

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发表于 2011-2-21 10:27:40 |只看该作者 |倒序浏览
kenny,请教一个问题,二分变量能做探索性因子分析和验证性因子分析吗?结构方程呢?之前做过的研究都是连续变量,没有涉及到分类变量。在world psychiatry中查到一篇文章用二分变量做了探索性和验证性因子分析,他在分析过程中采用了四分相关计算和斜交因子旋转分析,但不是用的SPSS和amos做的,请问用这两个软件能做吗?如何做呢?期待你的回复,多谢!

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发表于 2011-2-22 12:31:10 |只看该作者
回复 1楼 lanee 的帖子
; s8 N8 g8 j7 P! U2 Y2 }; ~7 c5 N* m* f! a, B- x

5 h. H8 B! y$ w1 P: E( o) A    lanee,我看首先要看你讲的“二分变量”是真的还是假的二分变量。「真」与「假」是我草率的用语。「真」的意思是它原来就是二分的。比如性别、国有企业vs.非国有企业。「假」的意思是你人工的把它二分的。比如离职vs.不离职(它原来是连续的)。
; ?3 x: N4 c  W5 w% l  H4 {0 g# o, D6 Z
首先我假设你的二分变量是因变量,不然的话,根本不需要理它是不是二分了。+ {6 r+ M  b7 ^7 r& J( H0 f/ }, z

# g4 X' T* F- v; \/ Q: e5 Y0 x前者很简单,就把它看成是一个连续变量就好了。后者就要用logistic regression(罗吉斯回归??4 W8 B7 n; j4 n

3 A! b0 }0 o4 k! X2 f)了。现在的LISRELpackage是可以处理logistic regression的。这只是编码的问题。因为我没有用过,所以不能教你具体的操作。请自己看看LISREL的manual吧。如果要什么其他的帮助,我稍微在网上google一下(用 LISREL logistic)就看见很多不同的文章了。
: {( P3 q1 B6 V$ i6 o1 y
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lanee    

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发表于 2011-2-22 22:13:10 |只看该作者
回复 2楼 Kenneth 的帖子- b! k% s9 w* W5 I

, K; w2 B. j  @. `
0 q2 D9 b% l* V& Z9 n+ ~kenny,研究中的变量是观察变量而不是因变量,我就是想请教,观察变量是二分变量的时候是不是可以直接把他们当做连续变量处理,可以进行之后的因子分析、路径分析等?   1 a2 R; Q6 a8 r: F6 [
在因子分析中可以把二分变量当做连续变量处理?因为我曾经试过用一个小样本来做因子分析(观察变量是二分变量),结果什么都没得到。或者是由于样本量太小而得不到预期结果?我当时进行这个试验是因为之前研究的观察变量都是连续变量,且书上都说分类变量不能进行几何运算,所以我不太确定二分变量是不是也能直接做,或者需要通过什么转换才能做。' x) B4 Q* s: z* x- s
另外,你提到的真假之分,在研究中有区别吗?比方说,观察变量用里克特量表能表达(1根本没考虑~5成功实施),而现在收集到的资料是根据企业的实施状况(就是实施了&没实施两种情况),这么说来就是一个假的二分变量,是吗?假的二分变量和真的二分变量在分析中有什么区别呢?% @, Z# A/ W4 V- o0 q! v: J* d, M# `# o! t) r
本帖最后由 lanee 于 2011-2-22 22:14 编辑
* I1 ^, d8 b# p* v! \9 F9 q5 R' X& m) x: v( K" O
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发表于 2011-2-23 16:40:31 |只看该作者
回复 3楼 lanee 的帖子( i) P8 D& I" i" D( ^
  c$ y; n/ R+ \( ?3 `! }
Lanee,这就好像性别,它只有男(0)或是女(1),如果我们要计算性别与表现的相关时,不就是把它当成是一个普通连续变量吗?  ]: ^7 [& l, |$ O

+ P% p2 v" O7 K: G. v9 x如果性别是与表现是有关系的话,用(0或是1)来作为变量也有显著结果的。其实,这个相关系数就等如问男的表现与女的表现有没有显著的分别而已。( s4 v" ]; n; o5 Z! x3 V# `
# d! m# m5 |' ^7 b& h
“假”的二分变量是它本来不是二分的,而你硬要把他变成是0或是1。
. p) T$ k+ @9 B4 G' E* z本来x是1,2,3,4,5的方差,你现在把(1,2,3)分成一组,叫它做0,(4,5)分成一组,叫它做1,然后与另外一个变量Y相关,有问题吗?9 Q' ?2 w! c" J2 ^6 y

' f* u: F. I5 p( ^7 M9 K2 B3 KKenny& \( f, t/ M/ F2 g
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发表于 2011-2-23 22:14:46 |只看该作者
回复 4楼 Kenneth 的帖子
, s3 p* H9 m- Y3 J; f( k/ F' u
" Q5 W4 i$ k% n  R
4 d" n8 ]% H7 J5 n    Kenny,你解释的没有问题了。目前我想确认一件事,我目前收集到的数据就是以是(1)或否(0)的形式出现,这些观察变量根据模型分属几个潜变量,是不是我可以直接用这些数据进行测量模型的验证,而不是需要将这些数据进行一些变换之后才能进行模型的验证?; a4 h* E; j6 m" v9 {* p
7 J& f7 B' v- E0 }5 S! Q% G
Lanee
$ U/ _+ b) Z2 y& [! p5 n+ y; {1 m  V, i* @9 N7 G

6 K$ J# Q. V( T6 F0 m 本帖最后由 lanee 于 2011-2-23 22:16 编辑
' U6 u# J+ S; l9 v+ Q; Q8 q  t0 t  U

4 H$ b7 e( k" ?# | 本帖最后由 lanee 于 2011-2-23 22:17 编辑
0 R4 H$ i/ t3 S- H1 N! ]3 V  ]/ o- W2 K6 t( f6 l4 C
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发表于 2011-2-23 23:18:06 |只看该作者
回复 5楼 lanee 的帖子
; M* ^0 S) @  J2 {& u' ~+ J1 K/ ~' X5 G" f6 [6 Z9 P6 ?
lanee,
! ~5 J1 S' b* ]. Q6 u1. 你的意思是你用的是“假”的0,1变量了吗?
/ x, A, ?& t0 P! _  L2. 什么叫做“分属几个潜变量”?一个变量同时是几个潜变量的指标?则在CFA是不容许的。' H/ _1 Y# `7 A- b
3. 如果是“假”的话,我不知道有什么“变换”可以做。你唯一可以做的就是把“假”的当成“真”的来用。但这样自然是有点问题了。
' u; h) m3 G+ Q) {1 ^. B) ]% f8 H/ ~& z, ]1 t
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发表于 2011-2-24 11:17:24 |只看该作者
回复 6楼 Kenneth 的帖子8 B  u( r+ _1 x
7 D) t8 A: K7 p3 _
Lanee,基于你的解释,如果你的構念是 “近两年企业是否开展有效使用能源以及使用节约能源的技术活动”, 那么構念的数值不是“有”就是“没有”。也就是“真”的二分变量了。只要你在分析的时候记着,你研究是的“有否展开”,而不是“展开的程度”,那就好了。我猜你就把它看成是一个正常的变量吧(不过要记着我讲的标签啊!)。9 T  y& r7 v! a+ m) g3 Y

7 P+ e3 ~/ K) p** Lanee, 我这个笨人,竟然在回复你的时候不是打新的帖子,而是改了你原来的帖子。可是我已经找不到你原来的帖子再改回去了。现在好像是你自己回答自己的东西。请你原谅。    Kenny6 Q0 l' ~; v; b+ V$ k8 ?
本帖最后由 Kenneth 于 2011-2-25 13:54 编辑   r) f& D, I3 L, T5 c: ]

; B8 V- _4 \1 v; }4 z
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回复 7楼 lanee 的帖子
5 O& U: i- Z9 r0 U0 J: E: Q+ V0 F( _" _3 K
多谢kenny,在分析及其解释中谨记你讲的标签。再次感谢。, Z# ]3 G3 f' Y  }

+ j. F' m" z! g5 j  s    ; w8 y2 e9 k& I5 f; f) ^5 I
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6 t5 U/ X* f/ m7 P( ~6 @1 J/ A 本帖最后由 lanee 于 2011-4-23 21:02 编辑 + f: p5 ]% ^  W# H

* _0 x3 B. K' \3 A, M
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