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关于测量的问题

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happycs    

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发表于 2011-1-8 10:48:02 |只看该作者 |倒序浏览

& N% R. h/ c3 v我有两个测量方面的问题，希望Kenneth或各位老师同学给予帮助：8 @$ m) t9 D3 T/ [' ^/ o" a

, E7 v9 q' ]$ P; `首先，采用问卷测量多维度构念，维度的相关性很高，例如0.7以上，但是有时VIF并没反映出来很强共线性，这时是不是也应该说维度之间的共线性很强？其次，在这样的情况下，如果多个维度同时作为自变量放入模型，一般结果就会不同于一个维度一个维度放进去（例如，一个一个放时所有维度都起到作用，一起放就只有一个维度起作用，或所有维度的因果效应都不显著）。在这种情况下，是不是应该从构念层面来考察？
5 ?3 q- p5 z" x; L9 M9 s8 {% n2 J' K) b9 u3 u4 e- a" y( E8 m
其次，团队层面的研究，对团队中的个体进行问卷调查，然后将个体数据聚合到团队数据。那么，因子分析是应该用个体数据做还是团队数据做？8 `9 s+ e9 F$ Q, _$ J

! E0 D4 c0 [( |4 d* Y6 R' {, J8 x谢谢！
/ f4 ^* [' t7 l$ @2 R0 D9 E
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hongyan911    

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发表于 2011-1-8 12:39:10 |只看该作者
happycs  ，相关度很高说明维度之间没有区分，可能就是单维。对第二个问题，我个人感觉是应该从构念层面考察，否则四个维度就不再是四个维度而是四个构念。最后一问，因子分析还是用个体数据。比如，个体OCB聚合到团队OCB,做因子分析的是OCB,而无关个体抑或群体。
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jkliang    

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发表于 2011-1-8 14:16:29 |只看该作者
happycs，也許您可以檢視一下自己的多維構念是潛在型(latent)多維構念或組合型(composite)多維構念，潛在型多為其維度間的相關是會很高的(但必須能夠區別)，猶如反射性(reflective)測量模式中item之間的關係。 檢驗的問題，應該是depend on您的理論假設，如果您的假設是在討論構念與構念之間的關係，您就應該用整體構念(應會是個二階模式)來做驗證；如果您是假設維度與另一個構念之間的關係，那只需用維度就可以了！以上建議，尚請大家參考與指正。
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happycs    

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发表于 2011-1-8 14:43:30 |只看该作者
谢谢hongyan和jkliang，从最后一个问题开始，团队研究中的因子分析我以为也应是个体数据进行分析，看到张志学的一篇文章是用的团队数据，心生疑惑，不得解。
6 R5 h. a5 [* T+ G" X前一个问题，jkliang说的潜在型或组合型我还是第一次听说，听起来有点道理，能否推荐篇文献，我去具体了解了解。
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jkliang    

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发表于 2011-1-8 15:14:43 |只看该作者
happycs,可參閱Kenny,黃熾森與Mobley的文章，Law, K. S., Wong, C. S., & Mobley, W. H. (1998). Toward a taxonomy of multidimensional constructs. Academy of Management Review, 23(4), 741-755.
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Kenneth    

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发表于 2011-1-8 21:13:21 |只看该作者
我很同意 hongyan 和 jk 的说法。在这里多加几句。6 [, B6 k2 B" a/ s
第一、如果维度的相关到.70的话，我个人觉得是稍微大了一点了。$ g& c2 q. ~  M% E
第二、在如此大的相关下，如果几个维度还是 “同时” 影响同一个因变量，那就更不合理了。试想一想，如果两个维度X1与X2相关大于0.7，而他们又是Y的同一个源头，那干嘛要把X1与X2分成两个维度呢？自然是X1与X2背后的因子（我假设是因子模型）影响Y更有意思吧。
) s/ I% b4 \8 ^  }5 o如果你想说X1与X2是两个不同的维度的话，他们应该影响不同的因变量的。
. S, I9 E) j, b; ]1 Y
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happycs    

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发表于 2011-1-9 09:45:10 |只看该作者

& n. s1 J6 A9 R6 N: @3 L0 u+ J5 W嗯，以上三位说的有道理，我的问题基本解决了。
, \2 d3 C# w( f, j: R9 I谢谢jkliang推荐的文献，我再去好好学习一下。
$ k1 G2 t  F) O
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