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楼主
发表于 2011-5-5 13:42:13 |只看该作者 |倒序浏览
Kenneth,您好。我正在编制一个量表,之前没有相关的量表,也没有明确的理论指导。样本规模500多,基本思路是先用EFA获得因子结构,再用CFA验证。先把我的步骤列出来,再提出我的问题。1 g' `- V7 C1 A7 _" b
1、进行项目分析。以量表总分的前27%和后27%为高低分组,对高低二组在各题项上的平均得分进行T检验,结果有一个题项不显著,将其删除,不进入后面的分析。后面将样本拆为两半,分别用于EFA和CFA。
2 s" H2 D0 O/ l+ k2、进行EFA。以主成分分析法抽取,考虑到因素间可能存在的相关关系,采用Direct Oblimin法进行旋转根据下列条件(符合其一)删除题项:1.因子载荷量低于0.5的题项;2.同时在几个因子均有高载荷量的题项;3.因子的题项数量少于3,该因子题项全部删除;) a9 a- D6 |* i: s; R# D% Z
结果第一次因子分析后,删除了7个题项,其中1个是因为在三个因子上都有0.4左右的载荷被删除,其他都是因为因子的题项数量少于3被删除。
( F1 }) {% l/ a) r第二次因子分析后,所有题项都不符合删除条件,全部保留,共4个因子,14个题项,累积解释了61%的总方差。& c/ |: E6 g" f" x: p" D/ p/ Z2 B
3、进行信度检验。计算Cronbach ɑ系数,其中3个因子的ɑ系数大于0.75,1个因子的ɑ系数大于0.6,整个量表的ɑ系数为0.68。
( A0 b' D1 n: y, H# C3 H( g5 t4、进行CFA(用另外一半样本)。因子1和因子4各有一个题项的标准化系数在0.3到0.4之间,其他都在0.5以上。因子1和因子4的标准化系数为0.6。另外,因子2下的一个题项的测量误差没有达到显著,P值为0.1。6 n  d, L  a/ N3 s" c# h/ M
计算平方差提取量(AVE)时,因子4的AVE值只有0.31,其他因子都在0.5以上,4个因子的组合信度都在0.6以上。4 b& S+ d% e: o9 G1 W5 \& h
模型拟合方面,NFI和RFI没有达到0.9,其他指标都较好。: i  I* @; O# @

4 J+ Q" ~: O. N+ Z我的问题:1、我的上述步骤有无问题?2、进行CFA时几个不理想的情况,如何处理才能使得量表的信度和效度可接受?4 Z, {7 e0 p, @
烦请抽空解答一下,也希望其他人能够指点,不胜感激!

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沙发
发表于 2011-5-5 14:14:13 |只看该作者
回复 1楼 Kenneth 的帖子5 g4 J3 T% f/ P9 V% x! O
1、进行项目分析。以量表总分的前27%和后27%为高低分组,对高低二组在各题项上的平均得分进行T检验,结果有一个题项不显著,将其删除,不进入后面的分析。5 d6 `9 V5 _  s" z8 d6 W
我猜你这选高低27%,考虑的是item discrimination的问题。但是为什么用27%呢?有文献支持吗?同时,如果考虑item discrimination, 为什么不考虑item difficulty 呢?再者,这两个概念都是item response theory的东西,你喜欢它们,为什么不索性用 IRT来选题呢?
# D8 w6 a* q- d6 C3 ^; t8 E做完删减以后,再做其他的分析就没有什么意思了。这就等如先做EFA后,删减了题目,然后说CFA结果很好一样了。
+ x3 N* w8 m0 l$ E0 ^/ z
2、进行EFA。以主成分分析法抽取,考虑到因素间可能存在的相关关系,采用Direct Oblimin法进行旋转根据下列条件(符合其一)删除题项:1.因子载荷量低于0.5的题项;2.同时在几个因子均有高载荷量的题项;3.因子的题项数 量少于3,该因子题项全部删除;
/ V" t# }- l- a$ S1和2 我都可以理解,为什么有条件3呢?题目是你写的,因子的题项数量少于3,就代表因子没用了吗?会不会你写的题项不好,以致不能代表因子呢?
  A* y* Q: [+ n1 i. S0 m3、进行信度检验。计算Cronbach ɑ系数,其中3个因子的ɑ系数大于0.75,1个因子的ɑ系数大于0.6,整个量表的ɑ系数为0.68。
- e: F8 H2 e% F) `, q8 U1 @3 M% [* {α 用0.6 作为标准太低了。整个量表的α是0.68也未免低了一点吧。' I! H; w) w" q
4、进行CFA(用另外一半样本)。因子1和因子4各有一个题项的标准化系数在0.3到0.4之间,其他都在0.5以上。因子1和因子4的标准化系数为0.6。另外,因子2下的一个题项的测量误差没有达到显著,P值为0.1。2 j! g  y" P4 H0 c2 q
我不明白,“测量误差没有达到显著”是什么意思。你希望误差是零吗?
3 @) W$ k$ I% t0 ?计算平方差提取量(AVE)时,因子4的AVE值只有0.31,其他因子都在0.5以上,4个因子的组合信度都在0.6以上。6 [# s! k# Y4 @6 M7 i7 r* d
Composite reliability和alpha一样,0.6是低了一点了。. H/ }5 b. B2 {" F
5、模型拟合方面,NFI和RFI没有达到0.9,其他指标都较好
& U$ V7 B9 L! C. y我一般都是用CFI,NNFI,RMSR,RMSEA等。. ?* p9 r: ^* z
4 q0 O% X2 Y5 K+ ]& }* y4 E; n
   
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发表于 2011-5-5 22:59:41 |只看该作者
感谢Kenneth的及时回复,一些地方我之前没有说明白。& s9 e$ t5 m7 A5 Q% n  @: R
1、高低分组是考虑item discrimination的问题,用27%是参考了吴明隆的《SPSS统计应用实务——问卷分析与应用统计》,里面提到一般用25%-33%,他书中的例子用27%,我也就用27%了。我的整个量表编制流程基本上也是参考按照他书中的,他书中的流程如下图。% b0 c/ ~: {1 N. u
+ a& D9 [- s) f  `+ c1 O' B
7 C6 C' y9 T) J. r' n0 I
您的意思是,项目分析不是量表编制的必须步骤?直接所有题目纳入EFA后再筛选?! J! e3 ]1 B( o- i. t
2、因子所属项目少于3个就删除也是从吴明隆的书上了解的,里面提到,“多数研究者编制层面的经验,一个层面的项目数量最少在3题以上,否则项目太少,无法测出所代表的层面特质,其内容效度会不够严谨。”7 ^, R8 ~+ F& a: `1 s) W
3、我知道信度是不够高,不过只能以我这个是探索性的研究做借口了,呵呵。2 J4 g% K& }' o7 m$ ?% s
4、CFA我用Amos做的,看到不少资料都说因子对项目的的标准化系数最好都大于0.5,但我各有一个因子的项目在0.3-0.4之间。
/ D0 Q0 `; t$ Y  w“测量误差没有达到显著”没说清楚,是一个测量指标的测量误差的估计值没有达到显著,具体见下图的e5
" }/ V( c% e0 U' j
8 t. ~9 r# x9 ]) G) }1 V5、CFA模型的几个拟合指标见下图。6 L6 \. a9 H  [. \/ ~8 S) e
  n0 P6 e+ U$ v* c+ u* a' A

2 f- u( Y8 V# y; s非常感谢您的耐心解答,我对统计分析确实是新手,都是按照书上的步骤模仿操作的。4 g1 v; U+ w' {+ c
不知您能否概括出编制量表的比较规范的步骤?
  q4 ~5 Q5 e9 g, ^, r- I6 u2 ^8 N) OPS:我报名了您本月14-15日在浙大的方法论培训班,由于得知消息晚了点,希望还能赶上。7 E5 b9 d9 `) f) G9 }( @2 O

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发表于 2011-5-6 19:07:56 |只看该作者
另外,我看了罗伯特﹒F﹒德威利斯的《量表编制:理论与应用(第二版)》,里面讲量表编制的具体步骤时,验证性因素分析讲得很笼统,最后一章讲项目反应理论,也没有讲在量表编制中如何具体应用IRT。
% ^0 O1 `4 E4 W( q/ t) o
! z, m% t# I3 a0 r
回复  Kenneth 的帖子
8 D  j4 h" G' F$ V& b1、进行项目分析。以量表总分的前27%和后27%为高低分组,对高低二组在各题项上的平均 ...
7 p; i$ F% c" `Kenneth 发表于 2011-5-5 14:14

& @8 g- Q- r* V; W( `
2 E- t& X& b! G6 ?
; \: ?, V4 i: F2 s" Q
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发表于 2011-5-7 14:39:02 |只看该作者
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- w! J' q. j! f! {. R3 a6 j+ [1. 我发觉你们都很有趣,既然标准是从书中找到,干嘛要问我对不对呢?难道要我指出别人的书有什么错漏吗?
6 H) B' F" a0 e2. 这个逻辑也很有趣。你的意思是如果测这个因子测不准(不够三个项目)的话,就索性不要这个因子了。是吗?这如何讲得过去呢?不是应该再来一次,把它量得准确一点吗?
5 [! |5 x* c3 {) r( E3. 其他的问题你也看出来了,我也不多讲了。发展量表我不知道有没有规范,不过一般都会用Hinkin的那篇文章作为入门。你查一下文献,凡是发展量表的,一定会引用他的。
6 ]5 o6 o2 f* D1 k4. 用IRT来编量表也是一个很可行的方法。我记得有人发过文章的。你找找文献看看。可能会在 Organizational Research Method 这本期刊内。
( @+ m% U6 ~+ Y$ |1 Y; q! [4 J' ^  ^5 B9 {; W( p' d
   
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发表于 2011-5-8 00:40:54 |只看该作者
1、对于因子所包含的项目不够三个就不要,您的意思是否只要EFA出来的项目的因子载荷值达到了0.4或0.5,就统统保留,甚至只有一个项目也单独成为一个因子并命名?
, M3 s& l' L3 _! h4 `3 c6 g2、Hinkin的文章是否这篇综述?Hinkin, T. R. (1995). A Review of Scale Development Practices in the Study of Organizations. Journal of Management, 21(5), 967-988.我看了后觉得量表编制确实没有统一规范,很多都是各行其是。
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发表于 2011-5-9 15:50:01 |只看该作者
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7 Q. ~) p5 b7 j% a. r5 W- aCoolpilot,, s2 k5 x* t3 ~
1. 我不是这个意思。我的意思是一个研究人员不是因为自己暂时发展不到一个好的量表,就索性放弃了一个構念的。我不是要你用只有一个项目的维度。我的意思是如果维度是真的(好的),你应该再发展,试图找多于三个项目。' C9 z% C8 r8 z
2. 规范是有的,Hinkin就是一个好的指引。只是没有你想象中的“一步一步”的规范而已。你也可以看 DeVellis, R.F. (2003). Scale Development: Theory and Application. Thousand Oaks: Sage Publications 这本书。
, k( z2 X+ g1 D8 O* n( T
! a: w5 M  c  I+ b7 h% M   
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发表于 2011-5-13 00:47:10 |只看该作者
DeVellis, R.F的那本量表发展的书我看得是第二版的中译本,罗伯特﹒F﹒德威利斯:《量表编制:理论与应用(第二版)》,重庆大学出版社2010年这本,感觉里也不够具体,看来量表编制没有公认的具体的、操作性的步骤。
% I% G$ E8 F. j( L您的讲座报名已经确认了,周末来听。
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发表于 2011-5-16 22:20:55 |只看该作者
回复 8楼 Coolpilot 的帖子' F* O3 k; m- _& N; @

+ l  ~( v$ D6 a听完了讲座了。希望对你有帮助吧。抱歉,没有时间讲量表开发的问题。
1 S+ X9 i3 F3 h8 Z; v* W   
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发表于 2011-5-30 21:58:36 |只看该作者
感谢kenneth,收获不小,特别是一些原理阐述的很透彻。) c2 e7 ^$ }- i/ |
期待您的方法论著作早日面世!
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