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罗老师，请教您一个关于两个变量的交互变量如何计算问题

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wsnuaa    

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发表于 2011-10-4 11:08:22 |只看该作者 |倒序浏览
两个变量的交互变量如何计算问题：1 _9 N: U! H6 c( W+ m+ W3 B  W2 N
其中变量X有10个测量项，变量Y有7个测量项，通过探索性因子分析得出，变量X有三个因子，变量Y有三个因子,但是不知道如何计算两个变量的交互变量Z=X*Y。看了几篇国外文献有的论文涉及到交互变量并没有很好的介绍，所以不是很明白交互变量如何计算？
* e( b% `) A0 y. q6 r/ R谢谢- M) O7 T" H- @
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沙发
发表于 2011-10-4 19:55:25 |只看该作者
Ping, R. (1995). A parsimonious estimating technique for interaction and quadratic latent variables. Journal of Marketing Research, 32, 336-347.8 k4 J1 E7 j2 h5 J' X8 e3 o% h
是比較簡單的方法，你可以試試。
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发表于 2011-10-5 10:17:47 |只看该作者
Kenneth 发表于 2011-10-4 19:55
4 K- Z6 n4 Q+ R- X9 Y" mPing, R. (1995). A parsimonious estimating technique for interaction and quadratic latent variables. ...

3 J. p9 L- P) f) V# S' D谢谢，还有一个问题想请教您，因为最近做的研究主要是关于工会承诺和组织承诺方面的研究，即双组织承诺的内容，但是国内的研究很少涉及，基本是借用外国的概念验证在中国的适用性，包括问卷等资料，怎么避免测量项同源问题呢，更真实的获得中国背景下的资料呢？
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地板
发表于 2011-10-6 23:41:49 |只看该作者
wsnuaa 发表于 2011-10-5 10:17 . h+ p% K  M. }# ~, v6 E
谢谢，还有一个问题想请教您，因为最近做的研究主要是关于工会承诺和组织承诺方面的研究，即双组织承诺的 ...
4 P/ P* J7 ]2 T" Z9 {
wsnuaa，你講的是兩個問題，（1）外国的概念验证在中国的适用性；（2）怎么避免测量项同源问题？; ]; g) h  i, f( |3 }
（1）我是個 universalist。除非你有特別的原因懷疑你的構念有文化差異，不然幹嘛要擔心這個問題呢？為什麼老外做研究時，不會想想出了美國他們的東西是否一樣呢？2 G3 M/ h& |& [0 y. M9 k) `) {& j
（2）同源方差講的是自變量與應變量的同源，所以除非你的自變量是工會承諾，因變量是組織承諾，不然你未必有這個問題。如果你所謂的雙承諾就是工會承諾與組織承諾的相關的話，我想你是很難解決這個問題了。可以想想用他評、或是用其他的方法來測量其中一個承諾吧（比如有沒有什麼客觀的東西可以反映一個員工的xxx承諾等）。
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发表于 2011-11-9 11:17:28 |只看该作者
Kenneth 发表于 2011-10-6 23:41 ! V$ \1 A9 c$ p$ C; ~( c# w; z3 T6 W
wsnuaa，你講的是兩個問題，（1）外国的概念验证在中国的适用性；（2）怎么避免测量项同源问题？
$ Q" E% k9 G7 R6 _（1）我 ...
" S( }0 Y0 f" S- T/ b* Q& X
罗老师，您好！最近一直没有登录，对于您回答的两个问题：1 }& p( I- p$ L
（1）因为双组织承诺是一个员工同时对工会和企业表现出忠诚，双组织承诺是否是一个独立建构国内外学者一直没有得出一致的结论，有的学者持否定有的持肯定；双组织承诺的测量方法有分类法、维度法（也就是企业承诺和工会承诺相关）、直接量表法（开发直接测量量表，现在学术界有一个直接的量表，但是信度比较低），还有就是用工会承诺和企业承诺的交叉项来代表双组织承诺，现在我做的研究是用两者的交叉项代表双组织承诺，从而研究双组织承诺与结果变量的关系，但是交叉项的在结果方程中如何计算是制约我研究的一个问题，忘罗老师指导。
& j" a7 g  V' y. \% x6 n1 T$ Z! M（2）同源方差问题主要是指由于测量方法而导致因变量和自变量的共变，看了好多文献控制方法主要体现在程序控制和统计控制，不过在我的研究中主要是程序控制，例如：研究设计，量表双向翻译等，保护受访者的匿名性，这些方法是否真正的有效？还有我用了harman单因素检验，但是这个检验可信度不高，其余的统计方法没有怎么看懂，而且难度比较大。望罗老师指导！: o, i; e4 r7 C$ ^/ U) S) O
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发表于 2011-11-9 23:13:30 |只看该作者
wsnuaa 发表于 2011-11-9 11:17 7 g% _! l" G' m/ B# o7 @; e* K
罗老师，您好！最近一直没有登录，对于您回答的两个问题：
/ `/ k/ }# S5 Y" \' [  o+ I* y# J; E; a（1）因为双组织承诺是一个员工同时对工会和企 ...

( w% ?* b2 |# C! c4 j, A6 q* B（1）ו我不知道什么叫“交叉项”，是「企业承诺*工会承诺」吗？如果是的话，那肯定有问题，因为假设你用一个5点的量表，企业承诺=5；工会承诺=1的话，双组织承诺是最低的，但是乘积是5，比各自是2分的乘积=4还高。如果像我这样一个门外汉来看，每一个人对「企业承诺」和「工会承诺」的打分就是一个点(x1,x2)。如果两个打分都是0的话，就是这个坐标的原点（origin）。从原点向右上角画一条45度的直线，每一点离开这条线的垂直距离就可以是双重承诺的测量了。可以吗？6 d2 p" r5 q+ O, J  O
  o6 h% B5 `+ H9 |; E
（2）同源方差有很多可能的统计解决方法，但是我没有一个喜欢的。对我来说，解决同源方差的最好方法就是“不同源头收集数据”。
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发表于 2011-11-22 00:29:54 |只看该作者
Kenneth 发表于 2011-11-9 23:13
, H6 r# e( |3 l/ z& w9 P+ o+ e* Q（1）ו我不知道什么叫“交叉项”，是「企业承诺*工会承诺」吗？如果是的话，那肯定有问题，因为假设你用 ...
; m( @8 w! T$ z
罗老师，您好。对于交叉项就是「企业承诺*工会承诺」，国外的学者都是采用这两个方法的交叉项，而且在论文中阐述的比较简单，首先是对变量测量数据中心化，然后才进行交叉相乘，对于罗老师提出的问题我很赞同，但是应如何解决这个交叉项问题呢？交叉项如何计算？
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发表于 2011-11-22 09:16:37 |只看该作者
wsnuaa 发表于 2011-11-22 00:29
% L( m& ?& }( U8 D罗老师，您好。对于交叉项就是「企业承诺*工会承诺」，国外的学者都是采用这两个方法的交叉项，而且在论 ...

2 o) ?& Y5 J. X8 {0 i5 d我没有做PO fit或是双承诺的研究。我已经提出了一个解决的方案了。整个问题的中心是「什么叫做双承诺」？「双承诺」在什么时候叫做大，什么时候叫做小。如果两者（组织承诺与工会承诺）越相似，双承诺越大的话，那么我提的方案就是一个解决的方法。如果双承诺的意思是组织承诺与因变量的关系受工会承诺影响（反之亦然）的话，那么交叉项就是理想的 工作性定义（operationalization）。  o% `$ p0 d( f/ h$ \" F; y- j
你已经知道组织承诺，又知道工会承诺，交叉项就是「组织承诺×工会承诺」了，这是你的问题吗？
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发表于 2011-11-22 10:37:37 |只看该作者
Kenneth 发表于 2011-11-22 09:16
3 k0 J; J5 l7 h# ]) r+ _( q我没有做PO fit或是双承诺的研究。我已经提出了一个解决的方案了。整个问题的中心是「什么叫做双承诺」？ ...
: S4 q1 s/ Z) n. q- d
罗老师，是的。已经知道组织承诺，又知道工会承诺，交叉项就是「组织承诺×工会承诺」。我已经有组织承诺和工会承诺的量表，数据已经收集到。国外文献有双组织直接量表，但是信度和效度太低，不宜采用。国外的学者bemmel用的是组织承诺和工会承诺的交叉项（interaction）。. B5 ?% ]& v+ _: n) S; z) H3 Z
「双组织承诺」的意思主要是员工在忠诚于并认同公司的同时也忠诚并认同工会，我所关注的点事双组织承诺与结果变量（离职倾向、组织公民行为等）之间的关系。4 c( s" N; P, m* P1 E( V
而双组织承诺并不是组织承诺和工会承诺相似，传统的分类法是分为四个象限，（低‘低），（低，高）（高，低）（高，高），只有（高，高）是双组织承诺，其余的是单边承诺和双重不承诺。
9 ^+ h$ M4 H4 F7 S3 V( r! `0 B谢谢罗老师
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发表于 2011-11-23 23:09:01 |只看该作者
wsnuaa 发表于 2011-11-22 10:37
' l. _1 N* Z% x1 V, S罗老师，是的。已经知道组织承诺，又知道工会承诺，交叉项就是「组织承诺×工会承诺」。我已经有组织承诺 ...

) R: F; F6 x8 l* J3 s/ I. A1 i你可以试试两个分析：1 q8 V# T( c5 O/ A7 y8 f9 ]) Y7 x
（1） 用 dummy， HI-HI 叫做 1， 其余都是 0。这样做清楚明显，问题是双重承诺就变成一个０与１的变量了。; V/ z3 e3 P# H  v) c; [, B
（２）如果两种承诺的量表都是７点的量表，两种承诺都是７分（７，７）就是双重承诺的满分。于是两个承诺（x,y）离开（7，7）这个点越远（可以用欧几里德距离计算），双重承诺就越低。这个欧几里德距离就是双重承诺的一个操作定义了。可以吗？
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