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关于测量的问题

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发表于 2011-1-8 10:48:02 |只看该作者 |倒序浏览
6 T5 g' z% i& I% P- J& Q
我有两个测量方面的问题,希望Kenneth或各位老师同学给予帮助:
0 L) P* p5 H8 U$ V8 j, e* y5 B* B5 m9 S" P2 X: l- D! E) h9 \
首先,采用问卷测量多维度构念,维度的相关性很高,例如0.7以上,但是有时VIF并没反映出来很强共线性,这时是不是也应该说维度之间的共线性很强?其次,在这样的情况下,如果多个维度同时作为自变量放入模型,一般结果就会不同于一个维度一个维度放进去(例如,一个一个放时所有维度都起到作用,一起放就只有一个维度起作用,或所有维度的因果效应都不显著)。在这种情况下,是不是应该从构念层面来考察?" R) m* K- ]+ q8 W, b1 }% i
: |- Y4 h; j( m1 F; U) t. f" }9 v
其次,团队层面的研究,对团队中的个体进行问卷调查,然后将个体数据聚合到团队数据。那么,因子分析是应该用个体数据做还是团队数据做?- E& ~/ q% G# Z) F4 b7 K0 [& J
$ c# [+ s4 F( w+ k$ ]2 e; u
谢谢!
# k" |8 j5 x$ v% z

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发表于 2011-1-8 12:39:10 |只看该作者
happycs  ,相关度很高说明维度之间没有区分,可能就是单维。对第二个问题,我个人感觉是应该从构念层面考察,否则四个维度就不再是四个维度而是四个构念。最后一问,因子分析还是用个体数据。比如,个体OCB聚合到团队OCB,做因子分析的是OCB,而无关个体抑或群体。
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发表于 2011-1-8 14:16:29 |只看该作者
happycs,也許您可以檢視一下自己的多維構念是潛在型(latent)多維構念或組合型(composite)多維構念,潛在型多為其維度間的相關是會很高的(但必須能夠區別),猶如反射性(reflective)測量模式中item之間的關係。 檢驗的問題,應該是depend on您的理論假設,如果您的假設是在討論構念與構念之間的關係,您就應該用整體構念(應會是個二階模式)來做驗證;如果您是假設維度與另一個構念之間的關係,那只需用維度就可以了!以上建議,尚請大家參考與指正。
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发表于 2011-1-8 14:43:30 |只看该作者
谢谢hongyan和jkliang,从最后一个问题开始,团队研究中的因子分析我以为也应是个体数据进行分析,看到张志学的一篇文章是用的团队数据,心生疑惑,不得解。% G$ Y5 N' U. N7 `1 h( u
前一个问题,jkliang说的潜在型或组合型我还是第一次听说,听起来有点道理,能否推荐篇文献,我去具体了解了解。
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发表于 2011-1-8 15:14:43 |只看该作者
happycs,可參閱Kenny,黃熾森與Mobley的文章,Law, K. S., Wong, C. S., & Mobley, W. H. (1998). Toward a taxonomy of multidimensional constructs. Academy of Management Review, 23(4), 741-755.
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发表于 2011-1-8 21:13:21 |只看该作者
我很同意 hongyan 和 jk 的说法。在这里多加几句。) Y3 x( ~' U5 O: U, v( T* d) a
第一、如果维度的相关到.70的话,我个人觉得是稍微大了一点了。
" t8 t7 @$ Q& E第二、在如此大的相关下,如果几个维度还是 “同时” 影响同一个因变量,那就更不合理了。试想一想,如果两个维度X1与X2相关大于0.7,而他们又是Y的同一个源头,那干嘛要把X1与X2分成两个维度呢?自然是X1与X2背后的因子(我假设是因子模型)影响Y更有意思吧。( J0 R0 ~/ D! ]( [
如果你想说X1与X2是两个不同的维度的话,他们应该影响不同的因变量的。+ f: P9 R: ]1 P0 Z/ A' ^
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发表于 2011-1-9 09:45:10 |只看该作者

, Z+ W# I* j% [0 V; P嗯,以上三位说的有道理,我的问题基本解决了。
9 P$ f- A, ~- K: F谢谢jkliang推荐的文献,我再去好好学习一下。- Y7 ^" s  _" u$ U. X9 J. p
: ~7 d9 T# i  q# s: W, H
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