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多个自变量,多个因变量,多个调节变量的分析

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楼主
发表于 2012-9-2 10:31:22 |只看该作者 |倒序浏览
HI,Kenny,
6 F% M4 ~7 u" ]) L) t我在网上搜到很多你为大家的解答,所以就冒昧来向你提问了,希望能尽快得到你的回答。
0 b5 P' i6 |1 b4 Q
" a; J. ]' j3 z+ r9 k4 o现在以A量表(四个分量表,无总分)为自变量,以B量表(三个分量表,无总分)和C量表(总分)为调节变量,D量表(总分,10个分量表)、F量表(总分)和G量表(总分)为因变量~8 P: M) a% z8 O( a, d' b
$ T, P( g6 ~0 u, x
虽然在网上找过相关的资料,对于单个自变量、调节变量和因变量的情况懂得基本操作,但上面这种就完全不知道怎样处理了。) Q7 R# u5 q7 h3 O
请问我应该怎样入手呢?

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发表于 2012-9-3 16:58:25 |只看该作者
不明白,什么叫做 "四个分量表,无总分“? 如果是量同一个构念,为何不加总? 如果是量不同构念,就当成是另外一个构念吧?有何问题??
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发表于 2012-9-3 18:09:20 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-9-3 16:58 % ^. `2 d/ J# b6 A
不明白,什么叫做 "四个分量表,无总分“? 如果是量同一个构念,为何不加总? 如果是量不同构念,就当成是 ...
) S0 f1 v0 R4 `. F- i
因为该量表是不计算量表总分的,量表总分是没有意义的,只有四个分量表的得分。就好像16PF之类的,是没有量表总分的,但是会有不同纬度的得分。+ _8 V6 j6 x. {: P
不知道我这样表述清楚吗?
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发表于 2012-9-4 09:24:58 |只看该作者
libjie 发表于 2012-9-3 18:09 + T+ Q2 O. L- `9 `6 i
因为该量表是不计算量表总分的,量表总分是没有意义的,只有四个分量表的得分。就好像16PF之类的,是没有 ...
& ~8 c2 n8 E9 ]" C! F
建议你直接把量表放到这里,你说的真的很难理解啊。
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发表于 2012-9-4 09:26:40 |只看该作者
这牵涉多维度构念的问题,我觉得你有三个选择:  B! [) r# n  @5 w& M

& d2 @" P  \7 v) X: ~1. 用维度定义 profiles,比如A类型的人是维度1(D1)高,D2 低, D3 高,诸如此类。然后用一个方法来表现一个人离开这个“类型”的中心有多远。(e.g. Euclidean distance from the centroid of this typical protocol)。如果你不懂的话,四个维度就可以用三个dummy ariable。 这是徐淑英教授在她的 employment relationship 的文章里的用法。请在网上查 Anne Tsui + employment relationship 去找这几篇文章。% |3 O9 l' Q; l( A4 P! L
4 I# c  k6 Q& }, Z
2. 用类似 cluster analysis 或是 latent profile analysis 之类的方法把人用这几个维度分类。希望分出来的类别如你所想。然后用分类的数值来代表该数据的值。这可在 Mo Wang 在 JAP 关于 retirement 的文章找到。8 r7 U9 r/ k( x! N  q8 I

6 P, |. O0 K( V% e3. 如果你找不到,或者完全不知道我上面讲什么,就把维度看成是独立构念。6 x/ U: b5 n0 W+ _" K5 m4 B
3 _! T  i! g5 U9 d
希望对你有用。
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发表于 2012-9-4 22:06:18 |只看该作者
醍醐灌顶啊!谢谢KENNY1
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发表于 2012-9-7 09:17:35 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-9-4 09:26 , s4 L3 |4 a3 h2 k/ g1 ^
这牵涉多维度构念的问题,我觉得你有三个选择:4 e0 V% T+ R- K& t6 u3 g$ H
5 M, p$ y8 P0 i+ f
1. 用维度定义 profiles,比如A类型的人是维度1(D1)高, ...

" b; K" \; |4 @& ^. }谢谢!. v4 ~6 m. Y! }) M
暂时不完全理解,找文献去!
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