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请教关于formative indicators的分析问题。

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learningsean    

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发表于 2011-4-7 09:56:11 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny与各位大侠好！我有一个编写和验证问卷的问题寻求解答:
我了解到的编写和验证的问卷的一般过程：
1）
# o2 Y% y" B" Y7 {6 r4 w2 D( U3 l通过访谈和文献阅读的方式收集条目（比如，通过这种方式收集了50个条目）；
2）
- W( v; z2 k- ~% ^然后把这些条目转变成问卷，通过大量的问卷调查（比如300份问卷）获得一些数据；
3）
2 V  f7 L7 H! E5 z' G( ]0 N" r8 [将2)中的数据进行探索性因子分析，此时可能会初步做出若干个因子（比如得到了5个因子），此时会根据DOUBLE LOADING等条件删掉若干个不符合要求的items,此时50个条目可能会剩下40个条目）；
4）
7 }) \: s$ [1 D! q0 w# t! q再次用这40个条目编写的试测问卷收集新的数据（比如300份），然后对3）中探索出来的因子进行CFA。
5）
3 I! V, N3 Y, p4 m寻找效标，进一步验证新开发问卷的实证效度。
据我了解,以上3）中做探索性因子分析需要所用的items 是reflective indicator，而我打算寻找的items却属于formative indicator. 我的问题是： 对于formative indicators，我如何对这40个条目进行探索性因子分析？或者说，如果不用探索性因子分析，对这40个items,我如何确定背后有几个潜因子？每个item的归属哪个因子？
谢谢啊！
Learning sean.
本帖最后由 learningsean 于 2011-4-7 12:26 编辑
5 }5 I& B! s3 H7 ?( }* d! W! n* r  `! w0 A; K, R" P
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发表于 2011-4-7 15:51:05 |只看该作者
回复 1楼 learningsean 的帖子9 k" k' \7 A! m4 w( {: Z( {

! G  p# t+ H8 }8 f  w  Alearningsean, formative indicators  是理论导向的。你的理论就决定了你的指标是什么。) c( k9 u* U! |1 g
但是，请注意。我每次讲formative indicators时都强调，大部分的構念都可以同时用formative 或 reflective indicators 来测的。只有在没有选择时，我才建议你可以用formative indicators 。不然的话，用reflective indicators 永远都是上上之选。
. I, [: [  C/ c6 a其实,Jeff Edwards 最近发表了一篇文章，说formative indicators 是一个fallacy。 我看可不可以贴上来让大家看。
3 ]% K* K4 e$ n* @* W6 U# y0 ~3 C8 h
Jeff Edwards, The fallacy of formative measurement, ORM, August 19, 2010, p.1-19.+ c" K, o  q' C0 D* u
下在后，请把档名由 .doc 改成 .pdf。
/ P; D, b+ z: d
6 f% f1 t- k7 D- ~    8 P! V0 c5 O- Z" t

( g- Y1 }; w0 p5 t; u! L. L1 P! p, J. g 本帖最后由 Kenneth 于 2011-4-7 15:55 编辑 - n$ Q& b+ c% w0 b
' Z1 }0 e! p( K

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发表于 2011-4-7 17:00:43 |只看该作者
回复 2楼 Kenneth 的帖子
% a+ x0 t0 ]# ]! r8 L4 C多谢kenny的回复。; V; h9 l* V: Y6 ~" U
您提到“formative indicator 是理论导向的”，我是否可以这样做：将收集的到的item进行一个专家分类（对于reflective 的item,是用EFA来完成这一步的），然后去收集数据，通过CFA再验证专家分类的结果。  
" |, u* F6 c# E+ a另外，您推荐的文章我已经下载下来了，正准备看。多谢。
# r* ]/ o2 P+ Uleanning sean
7 G) K8 w% M9 ^' M! t* { 本帖最后由 learningsean 于 2011-4-7 17:06 编辑 ; o- H  }7 p6 Y. y) O
+ v: v4 @2 P2 F, T5 K  H
中人网社区招募“中国好版主”11月话费已送出
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发表于 2011-4-7 21:12:28 |只看该作者
回复 3楼 learningsean 的帖子* p! e2 g# N5 }) D: U
( R1 H, _# [0 J# [1 i; x
learningsean, 是你也好，是专家也好，反正 formative indicator 是不可以做因子分析的。EFA 不可以， CFA 也不可以。 Formative indicators 一定要连同结构模型来验证的，不可以像 reflective indicators 一样，先验证测量模型（EFA 或 CFA），然后才验证结构模型的。这也是formative indicators 的一大缺憾。
1 z8 K: i' L( f* a   
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发表于 2011-4-8 14:56:21 |只看该作者
kenny好!
您推荐的Jeff Edwards的文章( The fallacy of formative measurement, ORM, August 19, 2010, p.1-19.)我读了。看到这篇文章的FIG6，我觉得Jeff Edwards实际上是将formative measurement的construct看待成您提出的AMC了。在这个AMC中，INDICATOR 与各个dimension之间的关系是“reflective measurement”的关系。不知道我理解的是否准确？
这让我想到如下问题:如果我想设计的量表所测量的构念是AMC，items 与dimension之间的关系是“reflective measurement”, 各个dimensions与整个construct的关系是“AMC”.对于这样的构念的问卷开发我应该遵循什么步骤呢？我担心自己表达不清楚，仍然以上次的例子来说明吧。
, \# ~2 ~7 s2 l4 t  ]
我们知道，编写和验证的问卷的一般过程：
1）
6 p& B+ z1 T6 y) D' o1 w; T通过访谈和文献阅读的方式收集条目（比如，通过这种方式收集了50个条目）；
2）
8 A0 Z8 n9 i6 i7 ?然后把这些条目转变成问卷，通过大量的问卷调查（比如300份问卷）获得一些数据；
3）& p( u6 T' x: s; J/ b8 i" q
将2)中的数据进行EFA，此时可能会初步做出若干个因子（比如得到了5个因子），此时会根据DOUBLE LOADING等条件删掉若干个不符合要求的items,此时50个条目可能会剩下40个条目）；
4）) y+ w3 U: P) \/ Q! z1 X
再次用这40个条目编写的试测问卷收集新的数据（比如300份），然后对3）中探索出来的因子进行CFA。
5）
5 o1 K0 G. |3 t7 o" G+ ]6 \. N寻找效标，进一步验证新开发问卷的实证效度。
我认为，以上3）中做探索性因子分析需要满足两个条件：第一、所用的items 是reflective indicator，第二，如果是多维构念的话，应该是LMC.
但是，现在我开发的这个概念只满足第一个条件，也就是说，是一个reflective indicator的AMC。我的问题是： 对于这样的AMC,我如何对这50个条目进行EFA？或者说，如果不用EFA，对这50个items,我如何确定背后有几个因子？如何确定每个item归属哪个因子？
多谢了,先祝您周末愉快！
Learning sean.
    本帖最后由 learningsean 于 2011-4-8 15:25 编辑
, y8 x' @3 D- Q. Z6 H0 l1 M6 O, W5 L" P) w# o
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发表于 2011-4-9 22:54:15 |只看该作者
回复 5楼 learningsean 的帖子
% ]) n* I2 N; q! G
) @) c. p9 J+ i0 t! B7 C/ `* s  mlearningsean,
! p8 Q5 ]) b  `% m首先要赞你一句，你很有观察了，看得很准。
% S& P5 a( H' m* x第二，要多谢你。你是第一个为我洗雪沉冤的人。AMC跟formative indicator是两码事。是Jeff Edward把它们搞混了。
$ m" b% v' L2 Q! [  I6 R对于AMC的测量模型，可以有两种做法：! U0 U* l; n/ t& x: ^3 n
（1） 维度用reflective indicator， 总构念也是用reflective indicator。比如你在量工作满足（总构念），它有两个维度，就是「对工资满足」和「对主管的满足」。
7 {, y& n3 ^  Z1 M* V& \* {0 s1 ]你可以写几道量「对工资满足」的项目。比如「1. 你是否满意你的工资」等。再写几道量「对主管的满足」的项目。比如「7. 你是否满意你的主管」等。同时，你也可以再写几道量「对工作的整体满足」的项目。比如「15. 你是否满意你的工作」等。这样三个构念「对工资满足」、「对主管的满足」（这两个是维度）和「对工作的整体满足」都是用reflective indicators的，那就可以做CFA和EFA了。但是维度与整体构念有什么关系呢？你就可以做回归分析，找出它们的权重（也就是回归系数）了。
$ k5 D6 {0 ?& c9 `& r. U) u（2）你也可以不去量「对工作的整体满足」。而是用SEM来估计维度与整体构念的关系。不过这样就需要模型的其他构念来帮忙了。同时，也没有什么CFA和EFA可以做了。& A; M' T8 D, [
** 你大概会问，既然在方法（1）中，整体构念已经用 reflective indicators 估计出来了，那还要估计维度来干什么？答案很简单，如果你有兴趣的只是整体构念，确实是不需要估计维度的，但是研究中很多人会同时对维度和整体构念有兴趣的，那方法（1）就不失为一个好方法了。起码它比方法（2）来得清晰，干净利落。
' w% |$ z9 U& h/ c! A; u' Z   
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发表于 2011-4-10 15:44:56 |只看该作者
Kenny 好，多谢您的“一赞”。能得到我欣赏和崇敬的学者的肯定，荣幸之至！
( [2 c1 u4 {* ]6 |9 q您以“工作满足”为例给我讲了AMC, 我还有2个问题不明白，继续请教。# ]/ ]- l( C& T' P* O& h
第一，        您提到“比如你在量工作满足（总构念），它有两个维度，就是「对工资满足」和「对主管的满足」。你可以写几道量「对工资满足」的项目。比如「1. 你是否满意你的工资」等。再写几道量「对主管的满足」的项目。比如「7. 你是否满意你的主管」等。” - t6 K0 d0 m" |
我的问题是，我的手头上只有一大堆的items,我只知道它们是测量工作满足的，至于有几个维度，每个维度叫什么,这些我都不知道。那么我怎么知道它们是测量了「对工资满足」和「对主管的满足」呢？在开发AMC的测量工具时，我是否需要从理论出发，首先要确定这个AMC有几个维度？然后针对每个维度来收集items？' B/ i' q" w  D8 D1 N$ R
第二，        您提到“但是维度与整体构念有什么关系呢？你就可以做回归分析，找出它们的权重（也就是回归系数）了。”
9 L& `, \% a: V8 v1 o我的问题是，首先，是将两个维度分别做为两个自变量，整体构念做为因变量做两个一元回归方程呢？还是把2个维度做为2个自变量、整体构念做因变量同时放到一个二元方程中呢？其次，方程中自变量和因变量的原始数据应该录入什么呢？是每个维度和总体构念的因子得分？还是每个维度和总体构念的items的平均分？) W/ w! w8 W) Y8 A7 w7 H# [
, f$ f! @* A% ], N$ C( v
周末还要打扰您，多谢kenny! + v, ]9 P2 N1 H! u
# F% D8 N2 G7 R$ ^: P# g
Learningsean5 H0 ?. b, m3 m

4 ^: }/ a1 n# L# {' l   
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发表于 2011-4-11 09:23:19 |只看该作者

RE: 请教关于formative indicators的分析问题。

回复 7楼 learningsean 的帖子$ G1 Y8 N( Y6 Z, |$ t0 x
Learningsean, 第一，『我是否需要从理论出发，首先要确定这个AMC有几个维度？然后针对每个维度来收集items？』前者是归纳法，后者是演绎法。我是尽量鼓励演绎法的。这我在视频已经讲得很清楚了。9 A8 ^! Y: R% r: E  c

+ I. L3 ?* ]& @3 t第二、『首先，是将两个维度分别做为两个自变量，整体构念做为因变量做两个一元回归方程呢？还是把2个维度做为2个自变量、整体构念做因变量同时放到一个二元方程中呢？』是前者。
! W; J8 m' H, h  T+ [2 ~9 L& V1 d8 N+ S6 [' p  G. d: @6 ]
『其次，方程中自变量和因变量的原始数据应该录入什么呢？是每个维度和总体构念的因子得分？还是每个维度和总体构念的items的平均分？』两种方法都可以。你要分析上“elegant”一点，可以用前者。你要理论上“elegant”一点，可以用后者。这，我也在 measurement 的视频讲过了。8 x5 d7 v+ `8 L
1 U) a5 H" d+ U) m
   
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多谢Kenny!我先在网络上找一下您的视频看看。3 O" \9 k. c9 A+ ?2 w" X7 i0 p
Learningsean
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发表于 2011-4-13 00:26:29 |只看该作者
Kenny 好！我在网络上找到了您在同济大学的视频，第5讲涉及到scale development 时您好像略过去了。我觉得我就有那么一个地方卡住了，总是想不通。我再把我的问题讲一下，希望您有时间给我点拨一下。, H6 s" N" c9 r5 C$ K
我还是以“工作满足”这个问卷的开发为例子吧？假如我计划开发一个问卷来测量 “工作满足”这个构念。首先，我给出了“工作满足”的定义，然后通过开放性问卷，让一些被调查者写跟这个定义有关的一些表现.合并意义相同的说法之后，我初步得到了20个items.  在此时，我知道的信息是：
8 O4 U, V+ ?3 U5 y6 f) [1）“工作满足”这个构念是一个多维构念；
1 k* d- k6 m  s) S# i8 H$ m$ e2）维度与总构念之间的关系是AMC的关系；
1 `; ^# ]# ?) L9 P( G& \3）维度与item 之间的关系是”reflective indicator” 的关系。
% P0 }2 t4 y, a2 w7 K我不知道的是：
" I$ [7 U. S5 q" x4 z: F* S1 ^1）        这个总构念到底由几个维度构成？& n1 N+ c% v* B6 z9 H  C
2）        每个维度的含义是什么我就更不知道了。
5 x! k5 A- S( B) X
) x% g, ?! E! `! v  H' A' Q4 n( R如果“工作满足”是一个LMC(而且维度与item 之间的关系是”reflective indicator”.),到这一步我是知道怎么做的：即首先把这20个items 编写成一个初步问卷，找几百被试去填写；然后做EFA, 通过EFA我就可以计算出这20个items可以归为几个维度，对每个维度我也可以命名。
& J: d% B' r7 i5 s3 A4 b: ^; A; B: F8 ~+ k
可是，现在我面临的困境是：“工作满足”是一个AMC！（当然，维度与item 之间的关系是”reflective indicator”的关系） 我觉得此时我不能用这20个ITEMS收集来的数据做EFA了。那么我如何确定20个items 可以归为几个维度呢？
% B) ~6 w9 J7 U% o" a
; ?& d/ d% Y/ I您在上次回答好像是说，可以用归纳法，也可以用演绎法。但最好用演绎法。
2 E6 k: O9 m( I% y% v我的理解是，用归纳法就是从理论出发。演绎法就是从数据出发。可是，我现在不能做EFA了, 我如何 “演绎”出维度的个数呢？ $ x5 E6 F% m8 n: N9 n

$ r1 R: I, L2 Y3 d谢谢您！
  [: `- |$ N: ]" q) J# ?
$ u/ t7 y% o; KLearningsean.  h  d0 Y" ]; b
% g* O( i( n- P  M9 B

. q# v! k7 b1 ~0 c$ H   
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