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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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发表于 2012-9-2 10:31:22 |只看该作者 |倒序浏览
HI,Kenny,5 s6 n: O3 }7 Y
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。9 C, s; N4 `- y5 f7 ~6 W2 S

5 y! W1 b! g3 R  D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~4 \- K) F/ j# E9 V
4 p- n" i) c9 Y. q1 Z
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。
  B9 b* a& O, P" |4 B; \9 H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 ) E% s' ]& A% T0 w7 T9 {1 Z
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 ...
; V: m  H( q% I* B
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。
: V* v7 z7 z1 ?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
/ Z6 W# S) l; g9 k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 ...
! k$ p' o# j8 e& J& @. N
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:5 B8 W6 e$ ]+ X2 _

0 j8 ]4 x1 h' k( p8 n8 @) |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。$ @, I8 C3 E9 E5 r5 O  F
/ M! W2 b: Z& K9 k
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。. P: B( l  h" ~1 a- q  H# N( y

  V) n- p6 G- Y9 l  r# y: [- J3. 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。) U( h& q- S4 R7 U
3 |: a. C. R( P" `- }
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 & n2 i) v3 G: y. N
这牵涉多维度构念的问题,我觉得你有三个选择:2 K. U) U; w0 ^

0 N" o- U- l8 [1. 用维度定义 profiles,比如A类型的人是维度1(D1)高, ...
) K- k+ b! a& n9 ]2 M5 X( M2 M
谢谢!( S. {& S; |: {, \2 u
暂时不完全理解,找文献去!
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