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请教关于formative indicators的分析问题。

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楼主
发表于 2011-4-7 09:56:11 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny与各位大侠好!我有一个编写和验证问卷的问题寻求解答:
我了解到的编写和验证的问卷的一般过程:
1)
; d1 w* ^8 z1 }2 G% A
通过访谈和文献阅读的方式收集条目(比如,通过这种方式收集了50个条目);
2)2 S# ]3 F: \( `& I- `' I
然后把这些条目转变成问卷,通过大量的问卷调查(比如300份问卷)获得一些数据;
3)) ^6 t- V% d4 Y. h( y
2)中的数据进行探索性因子分析,此时可能会初步做出若干个因子(比如得到了5个因子),此时会根据DOUBLE LOADING等条件删掉若干个不符合要求的items,此时50个条目可能会剩下40个条目);
4)
/ M$ k4 h5 U' ?8 H7 \" Q) K
再次用这40个条目编写的试测问卷收集新的数据(比如300份),然后对3)中探索出来的因子进行CFA
5)
) t7 @- K) a* s. m4 n, n& f
寻找效标,进一步验证新开发问卷的实证效度。
据我了解,以上3)中做探索性因子分析需要所用的items reflective indicator,而我打算寻找的items却属于formative indicator. 我的问题是: 对于formative indicators,我如何对这40个条目进行探索性因子分析?或者说,如果不用探索性因子分析,对这40items,我如何确定背后有几个潜因子?每个item的归属哪个因子?
谢谢啊!
Learning sean.
本帖最后由 learningsean 于 2011-4-7 12:26 编辑
# Y5 W  g/ B: ^8 \4 ?
2 G; a: m% P$ @6 }! r) Q# c$ E

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沙发
发表于 2011-4-7 15:51:05 |只看该作者
回复 1楼 learningsean 的帖子
1 ~, |* J4 i, Q; \. P# ^) ]
  C8 V* ^9 _( Q8 N3 j  a& ilearningsean, formative indicators  是理论导向的。你的理论就决定了你的指标是什么。; R; E; o* J5 ~: k& P
但是,请注意。我每次讲formative indicators时都强调,大部分的構念都可以同时用formative 或 reflective indicators 来测的。只有在没有选择时,我才建议你可以用formative indicators 。不然的话,用reflective indicators 永远都是上上之选。( o$ j7 L2 V- g5 W. I0 z" }& f
其实,Jeff Edwards 最近发表了一篇文章,说formative indicators 是一个fallacy。 我看可不可以贴上来让大家看。, n+ |6 H6 V8 u' F
8 M4 R* x9 P9 y# Q# t% y# D: O
Jeff Edwards, The fallacy of formative measurement, ORM, August 19, 2010, p.1-19.
1 ]: K; A9 C/ f2 J# j' D下在后,请把档名由 .doc 改成 .pdf。
- f0 {* M9 L- z$ R1 C# N0 z
  X+ U8 V8 G8 s5 a( m" s0 H; x# F   
' l" Y0 p% |9 n6 w
0 w) D6 A) B5 b; M) _8 P9 d+ k 本帖最后由 Kenneth 于 2011-4-7 15:55 编辑 % \" d0 ]7 f$ c' G

& I  y, J, D5 ]& L

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发表于 2011-4-7 17:00:43 |只看该作者
回复 2楼 Kenneth 的帖子4 P( D6 k; I" `6 {' r' o! w
多谢kenny的回复。" m) y) s/ m4 c7 i0 Y& G. h
您提到“formative indicator 是理论导向的”,我是否可以这样做:将收集的到的item进行一个专家分类(对于reflective 的item,是用EFA来完成这一步的),然后去收集数据,通过CFA再验证专家分类的结果。  " J2 F9 [( C% w: @* i
另外,您推荐的文章我已经下载下来了,正准备看。多谢。( Y' U5 o) ]! m8 i2 G0 o# [
leanning sean
: b, K7 v- b' f: r 本帖最后由 learningsean 于 2011-4-7 17:06 编辑
. t' q$ |0 A1 v1 P$ A% c2 L& Z
+ R" O( k: l( v" L3 \6 V
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发表于 2011-4-7 21:12:28 |只看该作者
回复 3楼 learningsean 的帖子7 ?( v/ D. V$ _/ F
+ s" h6 J, X8 u+ D" U8 b
learningsean, 是你也好,是专家也好,反正 formative indicator 是不可以做因子分析的。EFA 不可以, CFA 也不可以。 Formative indicators 一定要连同结构模型来验证的,不可以像 reflective indicators 一样,先验证测量模型(EFA 或 CFA),然后才验证结构模型的。这也是formative indicators 的一大缺憾。. m/ T6 b" `* C5 Z* S2 \
   
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发表于 2011-4-8 14:56:21 |只看该作者
kenny!
您推荐的Jeff Edwards的文章( The fallacy of formative measurement, ORM, August 19, 2010, p.1-19.)我读了。看到这篇文章的FIG6,我觉得Jeff Edwards实际上是将formative measurementconstruct看待成您提出的AMC了。在这个AMC中,INDICATOR 与各个dimension之间的关系是“reflective measurement”的关系。不知道我理解的是否准确?
这让我想到如下问题:如果我想设计的量表所测量的构念是AMCitems dimension之间的关系是“reflective measurement”, 各个dimensions与整个construct的关系是“AMC”.对于这样的构念的问卷开发我应该遵循什么步骤呢?我担心自己表达不清楚,仍然以上次的例子来说明吧。

0 x# ~* \  @4 X& k
我们知道,编写和验证的问卷的一般过程:
1), o5 ^; _( Q9 k' D3 z3 ~( B
通过访谈和文献阅读的方式收集条目(比如,通过这种方式收集了50个条目);
2)
$ D: I  Y; E: B
然后把这些条目转变成问卷,通过大量的问卷调查(比如300份问卷)获得一些数据;
3)
3 |- d8 v' j' I# S8 ~
2)中的数据进行EFA,此时可能会初步做出若干个因子(比如得到了5个因子),此时会根据DOUBLE LOADING等条件删掉若干个不符合要求的items,此时50个条目可能会剩下40个条目);
4)
* c4 v  r  O* v; Z7 b
再次用这40个条目编写的试测问卷收集新的数据(比如300份),然后对3)中探索出来的因子进行CFA
5)
6 w" O" z  N9 H* E  n
寻找效标,进一步验证新开发问卷的实证效度。
我认为,以上3)中做探索性因子分析需要满足两个条件:第一、所用的items reflective indicator,第二,如果是多维构念的话,应该是LMC.
但是,现在我开发的这个概念只满足第一个条件,也就是说,是一个reflective indicatorAMC。我的问题是: 对于这样的AMC,我如何对这50个条目进行EFA?或者说,如果不用EFA,对这50items,我如何确定背后有几个因子?如何确定每个item归属哪个因子?
多谢了,先祝您周末愉快!
Learning sean.
    本帖最后由 learningsean 于 2011-4-8 15:25 编辑
9 I; W: x3 Z4 e  X) x( V: Z6 c; u: k# u
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发表于 2011-4-9 22:54:15 |只看该作者
回复 5楼 learningsean 的帖子6 J( ]- W( X  r( x! b& C; q

8 W$ P% Z5 k2 O! hlearningsean,! m" P5 r" a" G/ B* j$ Z
首先要赞你一句,你很有观察了,看得很准。  G1 t( `) G6 h' d$ `
第二,要多谢你。你是第一个为我洗雪沉冤的人。AMC跟formative indicator是两码事。是Jeff Edward把它们搞混了。
+ L, l% Q. h$ Q) \对于AMC的测量模型,可以有两种做法:
7 ^; f0 Y9 `$ p. \, V. A+ t( Q% l(1) 维度用reflective indicator, 总构念也是用reflective indicator。比如你在量工作满足(总构念),它有两个维度,就是「对工资满足」和「对主管的满足」。
2 t8 v! g/ \: B你可以写几道量「对工资满足」的项目。比如「1. 你是否满意你的工资」等。再写几道量「对主管的满足」的项目。比如「7. 你是否满意你的主管」等。同时,你也可以再写几道量「对工作的整体满足」的项目。比如「15. 你是否满意你的工作」等。这样三个构念「对工资满足」、「对主管的满足」(这两个是维度)和「对工作的整体满足」都是用reflective indicators的,那就可以做CFA和EFA了。但是维度与整体构念有什么关系呢?你就可以做回归分析,找出它们的权重(也就是回归系数)了。
- ]! Y3 G4 D$ Q8 d5 g% E. m(2)你也可以不去量「对工作的整体满足」。而是用SEM来估计维度与整体构念的关系。不过这样就需要模型的其他构念来帮忙了。同时,也没有什么CFA和EFA可以做了。
8 _& p) N4 b! D$ U' z# c/ O** 你大概会问,既然在方法(1)中,整体构念已经用 reflective indicators 估计出来了,那还要估计维度来干什么?答案很简单,如果你有兴趣的只是整体构念,确实是不需要估计维度的,但是研究中很多人会同时对维度和整体构念有兴趣的,那方法(1)就不失为一个好方法了。起码它比方法(2)来得清晰,干净利落。
, r: f. r4 I; ^( O% a$ y* V   
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发表于 2011-4-10 15:44:56 |只看该作者
Kenny 好,多谢您的“一赞”。能得到我欣赏和崇敬的学者的肯定,荣幸之至!
5 J! J/ F6 Z! I. c; K您以“工作满足”为例给我讲了AMC, 我还有2个问题不明白,继续请教。7 W0 L% S) x7 L8 B4 q; J4 S
第一,        您提到“比如你在量工作满足(总构念),它有两个维度,就是「对工资满足」和「对主管的满足」。你可以写几道量「对工资满足」的项目。比如「1. 你是否满意你的工资」等。再写几道量「对主管的满足」的项目。比如「7. 你是否满意你的主管」等。” % S% [9 V: n; h4 c% y" `5 s
我的问题是,我的手头上只有一大堆的items,我只知道它们是测量工作满足的,至于有几个维度,每个维度叫什么,这些我都不知道。那么我怎么知道它们是测量了「对工资满足」和「对主管的满足」呢?在开发AMC的测量工具时,我是否需要从理论出发,首先要确定这个AMC有几个维度?然后针对每个维度来收集items?- ~: N3 Z  x8 J2 Z
第二,        您提到“但是维度与整体构念有什么关系呢?你就可以做回归分析,找出它们的权重(也就是回归系数)了。”
' H2 g+ x$ e7 d* H" S我的问题是,首先,是将两个维度分别做为两个自变量,整体构念做为因变量做两个一元回归方程呢?还是把2个维度做为2个自变量、整体构念做因变量同时放到一个二元方程中呢?其次,方程中自变量和因变量的原始数据应该录入什么呢?是每个维度和总体构念的因子得分?还是每个维度和总体构念的items的平均分?2 S2 k& O% _7 Z3 v+ m% C8 B5 D
/ c( n' z! ^+ e6 J+ I$ d7 f* j* B* K
周末还要打扰您,多谢kenny! 0 ^' w8 M) A, A; O* ?' F2 T

* b& W1 m3 `8 x) J% NLearningsean( d1 z/ W! ^/ P: o3 \- H
! v' l- C$ x1 {' h7 z  M& i
   
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发表于 2011-4-11 09:23:19 |只看该作者

RE: 请教关于formative indicators的分析问题。

回复 7楼 learningsean 的帖子8 p* m' [& d9 ^4 J
Learningsean, 第一,『我是否需要从理论出发,首先要确定这个AMC有几个维度?然后针对每个维度来收集items?』前者是归纳法,后者是演绎法。我是尽量鼓励演绎法的。这我在视频已经讲得很清楚了。8 ~* D& p! o' o) E( r8 J
' C4 r6 \- p2 s
第二、『首先,是将两个维度分别做为两个自变量,整体构念做为因变量做两个一元回归方程呢?还是把2个维度做为2个自变量、整体构念做因变量同时放到一个二元方程中呢?』是前者。
7 Y! l" ~1 L2 `6 J# d$ O
- N, o9 ?4 M! a. o- a8 O: @其次,方程中自变量和因变量的原始数据应该录入什么呢?是每个维度和总体构念的因子得分?还是每个维度和总体构念的items的平均分?』两种方法都可以。你要分析上“elegant”一点,可以用前者。你要理论上“elegant”一点,可以用后者。这,我也在 measurement 的视频讲过了。
1 v7 N3 M# E- y8 q9 k/ X* V" m' s1 B) w2 h6 ?) K
   
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多谢Kenny!我先在网络上找一下您的视频看看。4 g* R) U) w+ _0 [% T- O( w( C% c
Learningsean
* u" B1 |5 ^4 [  n
& z% J1 c, r  _) M, L* S& [& E/ a   
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发表于 2011-4-13 00:26:29 |只看该作者
Kenny 好!我在网络上找到了您在同济大学的视频,第5讲涉及到scale development 时您好像略过去了。我觉得我就有那么一个地方卡住了,总是想不通。我再把我的问题讲一下,希望您有时间给我点拨一下。' T5 v. u! \9 u
我还是以“工作满足”这个问卷的开发为例子吧?假如我计划开发一个问卷来测量 “工作满足”这个构念。首先,我给出了“工作满足”的定义,然后通过开放性问卷,让一些被调查者写跟这个定义有关的一些表现.合并意义相同的说法之后,我初步得到了20个items.  在此时,我知道的信息是:+ M) o% {1 [3 e! m( e$ K/ _9 N1 B
1)“工作满足”这个构念是一个多维构念;3 N8 g5 c& b4 F- E; Z7 J" E" r
2)维度与总构念之间的关系是AMC的关系;
6 _) a; i& V) J" _7 I$ K9 u3)维度与item 之间的关系是”reflective indicator” 的关系。
* W7 {- C( f8 I4 e) |我不知道的是:
0 g  y, Z# h' d8 b8 d/ V2 c5 U1)        这个总构念到底由几个维度构成?5 V$ [9 \& K7 ]$ D5 |$ V
2)        每个维度的含义是什么我就更不知道了。' [* K* \3 Y$ C9 ]: t
/ G* p" T- t0 b9 C
如果“工作满足”是一个LMC(而且维度与item 之间的关系是”reflective indicator”.),到这一步我是知道怎么做的:即首先把这20个items 编写成一个初步问卷,找几百被试去填写;然后做EFA, 通过EFA我就可以计算出这20个items可以归为几个维度,对每个维度我也可以命名。$ u6 L! i# y: L/ W# H7 W) h) @

# x5 P1 {2 Q) i" D可是,现在我面临的困境是:“工作满足”是一个AMC!(当然,维度与item 之间的关系是”reflective indicator”的关系) 我觉得此时我不能用这20个ITEMS收集来的数据做EFA了。那么我如何确定20个items 可以归为几个维度呢?
/ [" d4 a4 a! L9 h8 C' g3 a6 t, _- v: U4 E8 x9 X5 X
您在上次回答好像是说,可以用归纳法,也可以用演绎法。但最好用演绎法。4 o5 x+ L0 r- O; r, Y; _. @8 H% ~
我的理解是,用归纳法就是从理论出发。演绎法就是从数据出发。可是,我现在不能做EFA了, 我如何 “演绎”出维度的个数呢?
' r2 k5 a/ \: Q  W) [! ^5 g5 D" f0 ?
谢谢您!1 ^" S1 s, u8 g! s
' @- k: @- u6 J8 O. u* ^
Learningsean.
- E/ @8 H  Y$ x) f& I* _0 b6 V' k0 x

! v# I6 ?  m" r   
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