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楼主
发表于 2011-5-5 13:42:13 |只看该作者 |倒序浏览
Kenneth,您好。我正在编制一个量表,之前没有相关的量表,也没有明确的理论指导。样本规模500多,基本思路是先用EFA获得因子结构,再用CFA验证。先把我的步骤列出来,再提出我的问题。
! O2 s. k. D# ~+ l& v1、进行项目分析。以量表总分的前27%和后27%为高低分组,对高低二组在各题项上的平均得分进行T检验,结果有一个题项不显著,将其删除,不进入后面的分析。后面将样本拆为两半,分别用于EFA和CFA。
# B% |( y" A0 ~+ m6 L5 A' G2、进行EFA。以主成分分析法抽取,考虑到因素间可能存在的相关关系,采用Direct Oblimin法进行旋转根据下列条件(符合其一)删除题项:1.因子载荷量低于0.5的题项;2.同时在几个因子均有高载荷量的题项;3.因子的题项数量少于3,该因子题项全部删除;% Z2 j3 N  N$ T1 T
结果第一次因子分析后,删除了7个题项,其中1个是因为在三个因子上都有0.4左右的载荷被删除,其他都是因为因子的题项数量少于3被删除。" [- |. F' M% |  b
第二次因子分析后,所有题项都不符合删除条件,全部保留,共4个因子,14个题项,累积解释了61%的总方差。8 I3 |& R% u/ G* K2 k1 }+ ^( g
3、进行信度检验。计算Cronbach ɑ系数,其中3个因子的ɑ系数大于0.75,1个因子的ɑ系数大于0.6,整个量表的ɑ系数为0.68。
2 [( V/ K- g. o1 p4、进行CFA(用另外一半样本)。因子1和因子4各有一个题项的标准化系数在0.3到0.4之间,其他都在0.5以上。因子1和因子4的标准化系数为0.6。另外,因子2下的一个题项的测量误差没有达到显著,P值为0.1。7 W$ K3 @& ]# u* V
计算平方差提取量(AVE)时,因子4的AVE值只有0.31,其他因子都在0.5以上,4个因子的组合信度都在0.6以上。
* T: j9 v2 l, v3 V/ W2 x3 `* O模型拟合方面,NFI和RFI没有达到0.9,其他指标都较好。4 C# g; w1 v4 A: e8 d- s( |
/ ^; a/ u, L5 c& M9 ~. o( b
我的问题:1、我的上述步骤有无问题?2、进行CFA时几个不理想的情况,如何处理才能使得量表的信度和效度可接受?
0 ]+ C# @  A0 y) s  P+ k烦请抽空解答一下,也希望其他人能够指点,不胜感激!

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沙发
发表于 2011-5-5 14:14:13 |只看该作者
回复 1楼 Kenneth 的帖子2 R: D0 J/ S% p
1、进行项目分析。以量表总分的前27%和后27%为高低分组,对高低二组在各题项上的平均得分进行T检验,结果有一个题项不显著,将其删除,不进入后面的分析。
, x# p$ A* L( @4 ?我猜你这选高低27%,考虑的是item discrimination的问题。但是为什么用27%呢?有文献支持吗?同时,如果考虑item discrimination, 为什么不考虑item difficulty 呢?再者,这两个概念都是item response theory的东西,你喜欢它们,为什么不索性用 IRT来选题呢?
3 {- S: i! s6 M- Z做完删减以后,再做其他的分析就没有什么意思了。这就等如先做EFA后,删减了题目,然后说CFA结果很好一样了。
* _5 H6 z. w- Q# v3 h3 S. \/ ~8 h1 B
2、进行EFA。以主成分分析法抽取,考虑到因素间可能存在的相关关系,采用Direct Oblimin法进行旋转根据下列条件(符合其一)删除题项:1.因子载荷量低于0.5的题项;2.同时在几个因子均有高载荷量的题项;3.因子的题项数 量少于3,该因子题项全部删除;
1 m; H( w: c% n' t1和2 我都可以理解,为什么有条件3呢?题目是你写的,因子的题项数量少于3,就代表因子没用了吗?会不会你写的题项不好,以致不能代表因子呢?
. E9 C3 F; c5 T3、进行信度检验。计算Cronbach ɑ系数,其中3个因子的ɑ系数大于0.75,1个因子的ɑ系数大于0.6,整个量表的ɑ系数为0.68。6 J. d" |( Z1 y6 g# I- B4 p
α 用0.6 作为标准太低了。整个量表的α是0.68也未免低了一点吧。
$ s: _  b  G0 @0 P; s4、进行CFA(用另外一半样本)。因子1和因子4各有一个题项的标准化系数在0.3到0.4之间,其他都在0.5以上。因子1和因子4的标准化系数为0.6。另外,因子2下的一个题项的测量误差没有达到显著,P值为0.1。3 n* c8 B4 |  P+ U8 [- W5 f
我不明白,“测量误差没有达到显著”是什么意思。你希望误差是零吗?9 X) c, h. y2 j! q) h& s
计算平方差提取量(AVE)时,因子4的AVE值只有0.31,其他因子都在0.5以上,4个因子的组合信度都在0.6以上。
7 T( X- y6 ?7 ]! J/ G; D2 b! l6 `/ [1 H6 ]# FComposite reliability和alpha一样,0.6是低了一点了。
6 \7 U$ J  b: X* w5 R3 c  u5、模型拟合方面,NFI和RFI没有达到0.9,其他指标都较好7 [& ]4 E: x' v3 x; M
我一般都是用CFI,NNFI,RMSR,RMSEA等。
+ a: C. n4 x) H+ \
7 y9 [- c& F9 k   
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发表于 2011-5-5 22:59:41 |只看该作者
感谢Kenneth的及时回复,一些地方我之前没有说明白。5 u% l6 u: O' `, ^. a  ]& i5 e. S
1、高低分组是考虑item discrimination的问题,用27%是参考了吴明隆的《SPSS统计应用实务——问卷分析与应用统计》,里面提到一般用25%-33%,他书中的例子用27%,我也就用27%了。我的整个量表编制流程基本上也是参考按照他书中的,他书中的流程如下图。/ T' v. ?/ g' t/ M  a) {# K8 m
2 \) m+ r. R  S& y9 U7 d: w0 {
4 y6 [- t. @' t6 z3 u& i
您的意思是,项目分析不是量表编制的必须步骤?直接所有题目纳入EFA后再筛选?; Z0 j% t% |/ p0 t* X
2、因子所属项目少于3个就删除也是从吴明隆的书上了解的,里面提到,“多数研究者编制层面的经验,一个层面的项目数量最少在3题以上,否则项目太少,无法测出所代表的层面特质,其内容效度会不够严谨。”
) ~" S* E0 u/ m+ ?: c8 ?3、我知道信度是不够高,不过只能以我这个是探索性的研究做借口了,呵呵。
5 c; G2 \/ b. J! u4、CFA我用Amos做的,看到不少资料都说因子对项目的的标准化系数最好都大于0.5,但我各有一个因子的项目在0.3-0.4之间。
  ~) E; [7 v9 A- O% l8 k; D' a“测量误差没有达到显著”没说清楚,是一个测量指标的测量误差的估计值没有达到显著,具体见下图的e5
5 F2 Q, p4 [" Q- z( ^' E% ?! |5 G; n* N
5、CFA模型的几个拟合指标见下图。
2 U& h" A2 }: [2 k9 f8 @6 l+ R% d. R+ |7 ]4 g2 M# R' ~* \' B

8 U$ H8 }6 E' O0 v1 D" z) w非常感谢您的耐心解答,我对统计分析确实是新手,都是按照书上的步骤模仿操作的。# c! a- q7 Z2 s5 P7 k" u) o+ b5 P/ A
不知您能否概括出编制量表的比较规范的步骤?1 X, D5 g7 F8 l, Y" r
PS:我报名了您本月14-15日在浙大的方法论培训班,由于得知消息晚了点,希望还能赶上。
4 O- f+ o9 }% n3 B

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发表于 2011-5-6 19:07:56 |只看该作者
另外,我看了罗伯特﹒F﹒德威利斯的《量表编制:理论与应用(第二版)》,里面讲量表编制的具体步骤时,验证性因素分析讲得很笼统,最后一章讲项目反应理论,也没有讲在量表编制中如何具体应用IRT。
2 h) ]2 L% V) d. ]! G  N0 J! n8 u0 N( ^
回复  Kenneth 的帖子
. X' s! U; I1 Z/ F3 y1、进行项目分析。以量表总分的前27%和后27%为高低分组,对高低二组在各题项上的平均 ...
. w( i9 P# Q2 B( lKenneth 发表于 2011-5-5 14:14

1 b7 C; [% `. q6 z0 ^2 e) F. N
# {! ?; O* R  A8 ^* _
# x) F; u. r( Y, U0 N
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发表于 2011-5-7 14:39:02 |只看该作者
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- q, v$ I, m9 M1. 我发觉你们都很有趣,既然标准是从书中找到,干嘛要问我对不对呢?难道要我指出别人的书有什么错漏吗?
! c8 x5 v9 M/ e* N2. 这个逻辑也很有趣。你的意思是如果测这个因子测不准(不够三个项目)的话,就索性不要这个因子了。是吗?这如何讲得过去呢?不是应该再来一次,把它量得准确一点吗?8 {7 v& W' u; g9 {4 d& C+ n
3. 其他的问题你也看出来了,我也不多讲了。发展量表我不知道有没有规范,不过一般都会用Hinkin的那篇文章作为入门。你查一下文献,凡是发展量表的,一定会引用他的。$ W6 F0 O. i  C
4. 用IRT来编量表也是一个很可行的方法。我记得有人发过文章的。你找找文献看看。可能会在 Organizational Research Method 这本期刊内。
+ [6 s) U* p; R1 v/ Q, X: O, v7 \0 V9 r- U) K' S
   
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发表于 2011-5-8 00:40:54 |只看该作者
1、对于因子所包含的项目不够三个就不要,您的意思是否只要EFA出来的项目的因子载荷值达到了0.4或0.5,就统统保留,甚至只有一个项目也单独成为一个因子并命名?
" C+ K* h! I! [1 j9 f2、Hinkin的文章是否这篇综述?Hinkin, T. R. (1995). A Review of Scale Development Practices in the Study of Organizations. Journal of Management, 21(5), 967-988.我看了后觉得量表编制确实没有统一规范,很多都是各行其是。
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发表于 2011-5-9 15:50:01 |只看该作者
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2 L* s9 l/ l) [' B0 W% c% _) }Coolpilot,( s9 R- M1 h0 P# U* ~
1. 我不是这个意思。我的意思是一个研究人员不是因为自己暂时发展不到一个好的量表,就索性放弃了一个構念的。我不是要你用只有一个项目的维度。我的意思是如果维度是真的(好的),你应该再发展,试图找多于三个项目。1 S8 p/ p, B6 p& i7 O" S
2. 规范是有的,Hinkin就是一个好的指引。只是没有你想象中的“一步一步”的规范而已。你也可以看 DeVellis, R.F. (2003). Scale Development: Theory and Application. Thousand Oaks: Sage Publications 这本书。3 d" Z5 f8 @' Y+ q# s
* u2 I5 [; l- e
   
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发表于 2011-5-13 00:47:10 |只看该作者
DeVellis, R.F的那本量表发展的书我看得是第二版的中译本,罗伯特﹒F﹒德威利斯:《量表编制:理论与应用(第二版)》,重庆大学出版社2010年这本,感觉里也不够具体,看来量表编制没有公认的具体的、操作性的步骤。/ k% E6 n3 O1 \- h  l
您的讲座报名已经确认了,周末来听。
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发表于 2011-5-16 22:20:55 |只看该作者
回复 8楼 Coolpilot 的帖子
9 n. k9 k3 U" b4 S% {
' |5 p. z+ K% J& ^听完了讲座了。希望对你有帮助吧。抱歉,没有时间讲量表开发的问题。5 x4 h& @2 z' I' z! [; l& ~+ u0 M- a0 Q
   
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发表于 2011-5-30 21:58:36 |只看该作者
感谢kenneth,收获不小,特别是一些原理阐述的很透彻。
& w# K' W3 I& V% k* e3 W期待您的方法论著作早日面世!
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