本帖最后由 hellojoe 于 2013-7-28 11:47 编辑 4 N7 T5 C+ ? x) A# O3 p
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Kenneth您好， 最近有个问题困扰了我好久，就是我用regression和SEM得到结果的差别巨大，请问应该如何解决。具体情况如下： 例如我有两个自变量A和B，对应因变量为Y，控制变量为性别和年龄。用multipleregression，在控制了gender和age的情况下， A和B对Y的影响都显著(p<0.05)。在regression中，A、B和Y都是用的其对应条目得分的均值，如A的均值为 (score a1 + score a2 + score a3)/3。但是当我在AMOS中进行SEM的时候，A对Y的影响变得完全不显著(p= 0.46)。进行的SEM路径图与图1相似：
* G: G- B. _2 \2 N9 k! O3 Z8 V' l2 ]另外需要说明的是： 1. 在SPSS中做EFA的时候，如果提取Eigenvalue大于1的的因子，会自动提取4个因子（B的条目被拆分成了两个因子）；如果fixnumber of factors 为3，则结果非常清楚，A，B，和Y各为一个因子。同样的在AMOS中进行CFA，对应的4-factormodel比3-factormodel适配度更佳 （根据fit indexes, 3-factor model也有很好的适配度）。但是根据理论背景，应该是B为一个因子不需要拆成两个因子。因此我仍然坚持采用B为一个因子进行后续分析。 2. 在SEM中如果将表示A与B相关的箭头去掉（因为我觉得在SEM中可以控制自变量的correlation，但是在regression中好像不能，不知道我的理解是否正确），虽然路径A→Y和B→Y的系数与regression产生的系数有细微差异，但是与regression相似，即A与B对Y的影响都显著。 3. 之后我还进行了类似的路径分析，在AMOS中的图形如下（图2）： 图2中的a其实就是A相对应的三个条目a1,a2, a3的均值(scorea1 + score a2 + score a3)/3。剩下的b和y与此类似。这个SEM模型产生的结果与regression产生的结果一模一样，连coefficients都全部一样。和刚才那个模型不同的是，这个SEM模型保留了表示A与B的correlation的那个双箭头，依然产生了与regression相同的结果。
6 h8 I4 k( m; P6 W0 j9 G3 `" _我现在是需要用SEM的结果来confirm用regression分析出来的结果，不知道应该怎么解决，希望能得到Kenneth的解答。非常非常感谢！ + x, ~& S1 l e
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发表于 2013-7-28 11:45:22
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