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自变量是0-1，中间变量是潜变量，因变量是专利，怎么办

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yexfeng    

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发表于 2014-4-30 18:18:26 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny,
$ _9 J# e1 A9 r5 A; P我想请教一个问题，我思考了很久，却没有结果。我想做一个研究，整个研究分为2个study,
8 ^' E' L% M' C4 I) k" ~+ k4 }% v  }8 S6 n4 L- Y) U+ P& _# S- L
Study 1测量研发人员投入。是运用探索性因子分析和验证性因子分析，将研发人员投入分为两个因子，即情绪投入（A1，A2，A3，A4四个题项），智力投入（B1，B2，B3，B4，B5五个题项）。这部分我自己会做。
* M+ i: b/ V' s. ?5 p4 M. j) Q/ o0 a) h) P* f1 G
Study 2 想检验下面四个假设，) S4 y. @) M9 m- G7 Y% p
H1：CEO研发经历对研发人员情绪投入有正向影响4 ^1 v- ?! l( t. c( u6 O
H2：CEO研发经历对研发人员智力投入有正向影响3 p. y8 T0 r& t, D# i$ ~; @
H3：研发人员情绪投入对公司专利有正向影响
) o! H3 y1 g, tH4：研发人员智力投入对公司专利有正向影响6 n/ V# h. i5 D) v
' i# K4 c+ a% t3 G
其中，" p) E: j- z) r" `6 w
CEO研发经历，我用1表示有，0表示无。
4 L) T$ @  F9 C( j研发人员情绪投入用4个指标表示，智力投入用5个指标表示，即是潜变量。/ f* p5 L1 I) X9 Z- _( h
公司专利用实际获得的专利数量表示。4 ^, s9 @  _1 o' H% l9 A
( ?; p( z  d: w: a
我有两个问题，
8 ^/ c4 r, k6 n（1）我应该用什么统计方法。我知道，如果都是潜变量的话，可以用lisrel软件，通过结构方程模型做。但是现在，CEO研发经历是0-1变量，公司专利是一个数值，而研发人员投入又是潜变量，那我该用什么软件呢？什么统计方法呢？请问，您能详细地告诉我吗？我花了很多时间，却没有结果。我有点想用spss中的logistic回归（或者一般回归做），分为三次做，第一次检验H1；第二次检验H2；第三次检验H3和H4。不知这样可以吗？2 }7 \, U& Q1 B" a! ^* U

% \; ~+ h5 O) i8 h* b5 e! o4 [（2）这个调研是2011年完成的。之前曾经听过一个讲座，说是二手数据，最好有不同时间段的数据。因此，我除了收集2011年的CEO研发经历、研发人员情绪投入和智力投入数据、公司专利数据之外，我还搜集了2005年-2012年之间的公司营业收入，2011-2013年的公司专利数据。请问，在我的这个研究中，特别是在数据处理阶段，我该如何使用这些数据呢？
8 c' r) b1 T* ]1 n. W: \/ Q
* A5 w0 l6 T1 p  G( Y万分感谢您的帮助！
% v& v$ i* c& W% jFeng: V* h4 ^9 U& V/ Y* z
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Kenneth    

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沙发
发表于 2014-5-5 00:35:17 |只看该作者
1. CEO研发经历 不一定是 0与1 的变量，可以是多少年等的连续变量。
5 A8 N. p; F9 q4 C" X2. 如果你喜欢用虚拟变量的话，那就用CEO研发经历(虚拟)估计“研发人员情绪投入” 然后
) y3 w1 B8 x# {$ n: k“研发人员情绪投入” 估计 “公司专利”。 这，就是一个中介（间接作用）模型吧。
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yexfeng    

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发表于 2014-5-11 05:51:21 |只看该作者
Hi, Kenny,
! v3 _) ?) N3 H+ x) x( m, {4 V非常感谢您详细地解答。我按照这个思路进行数据处理，结果又出现了两个新问题：; ^6 A( v7 l3 E3 ]. ~, ?: V4 L
（1）探索性因子分析的KMO值为0.786，但是解释的总方差只有49.1%。请问这个结果是否可以接受，是否适合做因子分析？3 ^$ V8 ^0 e+ L
（2）在采用结构方程模型进行路径分析分析时，卡方/df=2.7，p＜0.001, RMSEA=0.061, GFI=0.92, AGFI=0.89，但是其他的拟合指数都非常小CFI=0.67, NFI=0.59, NNFI=0.50, IFI=0.69。请问这个结果是否可以接受？/ G% J) ~3 r! H- r' ?
我非常着急，万分感谢！7 g3 }4 B. M9 e: ?7 s
Feng
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