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SEM 中的控制变量

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楼主
发表于 2011-2-15 15:24:28 |只看该作者 |倒序浏览
不知道为什么,又有一为朋友不能发帖,改用了电邮寄给我。我把问题贴出来:4 a7 r3 Y4 u  R3 Y

$ b. a3 V& ?9 W$ h; f×××××××××××××××××××××××××××××××××××××. u# v' e% ?1 c! b. O

8 f! @8 I9 _8 i/ C+ J5 G! J罗老师:: A8 F- h' q5 m1 p
       您好!& D' |# m' K9 u! M7 ]
      非常感谢您对我的问题的回复。我已经在您的圈子注册了,但不知为什么我没有发帖权限,只好在邮件里和您沟通了。我看了您圈子上的一些话题,大概了解到研究自变量(X)与因变量(Y)的关系时,存在控制变量,是能用结构方程的。我遇到的控制变量有企业规模、成立时间、所有制,这些控制变量在做结构方程时具体该如何处理呢?如果在X、Y之间加入调节变量M,仍然将企业规模、成立时间、所有制作为控制变量,用结构方程怎么做呢?对这些问题,SPSS中的层级回归分析也是可以解决的,那么是用结构方程做好还是用层级回归分析好呢?
5 F* [( h5 _  P  R! L 祝好!
6 D, Y$ I1 O' ~/ }  \8 e9 w$ }
% {5 Q3 d4 D* B+ \! B) W

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果核  不能发言,是不是因为没有加入圈子的原因?  发表于 2011-2-16 14:25  回复

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沙发
发表于 2011-2-15 15:29:54 |只看该作者
(1)一般的控制变量只会影响最后的因变量,不会影响中介的变量。如果是这样,只要把所有的控制变量当成是「外因变量」(exogenous variables),都有一个直接的箭头指向最后的因变量(Y)就可以了。
, R2 ~9 `$ g8 ^  U6 N/ M0 m+ T5 l% K; i, J5 D! y
(2)如果控制变量也影响中介的变量的话,方法上来说,可以先计算偏协方差,就是把控制变量的反差分离出来(partialled out)。我想可以先计算偏相关,再乘于标准差就可以了。6 ~) ]$ }: p' \7 ], l0 T' B$ `3 D

, y$ L2 Q" O1 F. B% U(3)至于用层级回归分析或是SEM的问题,如果你没有中介变量,回归就好了。如果有中介的话,自然要用SEM了。
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发表于 2011-2-16 13:46:29 |只看该作者
Kenneth,谢谢你!对于SEM的问题,我现在能不能这样理解:如果有中介变量的话要采用SEM,但对于验证X和Y的关系用回归更适合呢?像我的问题中,M只是单纯的调解变量,也比较适合用SPSS做呢?
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地板
发表于 2011-2-17 15:13:09 |只看该作者
回复 3楼 vencent81 的帖子& g% U5 c( d3 c0 Z( a2 X

2 ^6 E$ {. L' ?+ E# L) q7 [- U5 s9 d# @8 u0 |
    vencent81, 结构方程是「有结构的一组方程」。下面左图变量的关系可以用一条方程写出来,没有什么结构不结构。但是右图根本不可能用单一条回归方程写出来,就要用结构方程来建模了。5 G, u+ i" }  d( D: r

) d2 H3 C% K& @9 t6 [
; c( x3 N. W! h! [, V

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发表于 2011-2-26 17:04:11 |只看该作者
做调节效应时,潜变量和显变量对采用的分析方法有影响吗?如果是潜变量的调节效应分析,是不是要用结构方程做啊?而不考虑是不是一组有结果的方程啊?
/ L  p8 f3 t) G8 r7 g3 J0 i
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发表于 2011-3-1 12:25:09 |只看该作者
回复 5楼 vencent81 的帖子
- r7 ~8 _' Q* Y" _( G+ h* R
. Y$ L1 r5 \! S1 Tvencent81,虽然我不太明白你的问题,不过我猜你的意思是:5 r6 |- `+ a; i
(a) 调节变量是显变量→回归分析
5 _* N+ _  u4 G9 f(b) 调节变量是潜变量→SEM
: s" ~, g4 |" M1 N如果我猜得对的话,你的意思就不对了。
调节变量是显变量是用回归,调节变量是潜变量也是用回归。如果你硬要用SEM的话,调节变量是显变量可以用SEM(路径分析),( w! K4 G% N+ L7 w6 P  H
调节变量是潜变量也可以用SEM(很复杂的SEM分析)。
+ K7 k0 G$ A* }. U# D4 `7 ?( j/ Q# N: R7 l* G% X6 t: r" D+ m2 Q7 u' s
Kenny 4 B2 L4 w& _, W) b% z/ }* N/ A, ^
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发表于 2011-3-7 15:23:56 |只看该作者
Kenny  ,你理解的意思就是我想要问的问题。我现在看书觉得存在潜变量的时候需要用结构方程,不过通过看文献和您的解答看来这个理解是不对了。当变量间存在结构时需要用结构方程(验证中介效应),只是简单的A倒B的关系用回归就可以了,不知我这样理解对不对
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发表于 2011-3-10 15:28:22 |只看该作者
回复 7楼 vencent81 的帖子7 ?9 f' ~! @0 I4 N
1 l1 U0 r; d# @" S& r9 h. A
Vencent81,是的。
9 E% Q' ?& G% s* q) F7 aSEM = 因子分析 + 路径分析。你的 “路径分析” 在这个情形底下,只是一个回归分析。我猜你讲的所谓 “潜变量” 与 “观察变量” 的分别,是到底要不要做因子分析、做何种因子分析、和是不是用因子数来跑回归分析而已。
* X. E# E( z) _+ Z- p, P9 ~% N  c, D第一个问题“要不要做因子分析”的意思是单独跑一个因子分析,还是因子分析和回归一块做的问题。
$ H( L7 f6 ?+ p" u+ ~第二个问题“做何种因子分析”的意思是做CFA还是EFA的问题。
$ X1 K6 b5 T5 T4 \- ^  S第三个问题“是不是用因子数”的意思是用项目平均,还是用因子数来跑回归的问题。
3 \) t8 }/ E# e1 j三个问题的答案都是由你来选择的。
: g$ Z* w6 q% w" R. }. W, s   
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发表于 2011-3-14 15:48:06 |只看该作者
Kenny  ,我现在有个问题一直想不明白,就是调节作用和中介作用都可以用SEM和回归做,这两个方法之间有什么区别吗?在什么条件下,用SEM做好;什么条件下,用回归做好?
! Q+ x2 {' ^' J
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发表于 2011-3-15 09:09:30 |只看该作者
vencent, SEM 是比回归大的一个集合(set)。能够做回归的,SEM都可以做(因为SEM本来就是一组的回归嘛)。但是,当回归能处理的问题,我们都会用回归。选择比较简单的方法或模型是一个科学工作者的习惯。你的问题就是一个例子。$ _# i- g3 r# F2 t$ t0 @; e8 W
有些模型是只有SEM可以做的。用回归就极为复杂。比如当有中介变量时,又比如要验证两个回归系数是否相等时等,用SEM就比回归简单得多了。那自然就会用SEM了。
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