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有關profile multidimensional construct的處理

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楼主
发表于 2011-3-22 16:02:47 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny與大家好; C! a9 M1 ?$ W, E7 c
     在研究中定義一個構念A為profile multidimensional construct,根據D1與D2的高與低傾向,分為了A1、A2、A3與A4,若現在我有一個假設A-->B-->C,其相關程度為A1>A4>A2>A3 --> B-->C,請問我該怎麼利用sem驗證這個假設呢?我想到了以下三個方式,想請問大家是否正確。(請參考附圖)1 a; o3 C4 r/ m. E
5 n9 x* z4 w5 r7 z  a# t
(1) 首先同時建立4個latent,分別為A1、A2、A3與A4,同時指向B,然後檢視這4個相關的大小。這個方法有個問題,當A變成4個子構念時,A變成了4個latent model,下面兩個維度為D1與D2,但indicator為何?如果以A1為中心(任意固定其他亦同),A2、A3與A4到A1的距離為指標,此時A2與A4變成不可區別,因為兩者到A1的距離應該是相似的,則原本A2是D1低D2高,A4是D1高D2低的特性是否就不見了?那就失去原本定義profile model的意義了。
, c5 f$ w8 C+ P! w# o, i" ?
. }8 b% n# s0 L4 b(2) 分別做4次A-->B-->C,第一次讀A1資料檔,第二次為A2,第三次為A3,最後為A4,indicator為raw score,然後比較A與B之間的相關。這樣仍保持各子構念的特性。0 i$ k* C  T1 O0 i- b' i
  X% p$ F4 B: J7 U
(3) 建立A-->B-->C的模型,indicator為raw score,做multigroup SEM,然後比較A與B之間的相關。
) v3 }1 Y' G* K* {" X. _
0 K: Q# Z  ^* H: `6 |$ r' ^" m5 x1 H        感謝Kenny與大家的指導與意見!/ \% K, M4 E/ A0 P7 j3 p

- x4 d8 g4 Z5 M# q, |: u5 x9 n 本帖最后由 jkliang 于 2011-3-22 23:24 编辑 " V) O$ I. z7 B7 T% H  i( l& \
- {1 K! T# P/ L! f/ I4 Q

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发表于 2011-3-23 09:25:33 |只看该作者
jkliang,如果是我, 我会选择你的方法(1)。我们没有花很多时间想profile multidimensional construct。不过,我的构思是对于这类構念,有两种做法:
. }' O; R) O( J  O(1)用虚拟構念(dummy variables),就是0与1的構念。+ s# O8 O; \1 W  g% a) x
(2)用四组的“代表点”作为标准,每个点离开这个代表点的欧几里德距离为它的测量。“代表点”可以考虑是重心centroid,也可以考虑每一组的极端点。比如在一个7-点量表中,“高高”就是(7,7)了。
# H( e; p' S, C& M. u' F两种方法都没有测量误差的。D1与D2根本不是構念,因为你不要忘记有时候D1和D2是越低越好的(不是越高越好)。如果用SEM,就要输入估计出来的权重和误差,用单一指标的估计就好了。
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发表于 2011-3-23 10:32:55 |只看该作者
Kenny,您說「如果用SEM,就要輸入估計出來的權重和誤差」,這個意思是?
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发表于 2011-3-24 09:02:57 |只看该作者
回复 3楼 jkliang 的帖子, l% M) Z7 A& D, O: L8 n

2 w$ v% E* s4 k: }5 l0 tJkliang, 我说:「如果用SEM,就要输入估计出来的权重和误差,用单一指标的估计。」因为你用 单一指标(single indicator),所以要自己用alpha 系数和观察的方差来估计权重和误差。
- F4 g7 x5 v6 b3 l6 w   
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发表于 2011-3-24 09:35:01 |只看该作者
謝謝Kenny!我找到了您之前解說有關單一指標估計的文章,http://bbs.chinahrd.net/home.php ... do=blog&id=4465,但是裡面的圖形都無法顯示了,我會參閱Ping, R. (1995). A parsimonious estimating technique for interaction and quadratic latent variables.  Journal of Marketing Research, 32(3), 336-347的。
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