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关于Formative indicator方面的一个问题

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发表于 2010-11-4 17:10:38 |只看该作者 |正序浏览
Kenny 及各位大侠好!我有Formative indicator 方面的疑问请教:
您曾经讲过,用构成指标估计概念时,需要加入两个结果变量才可以估计。我认为,当我们开发这个概念的指标时,我们一定对这个概念与它的结果变量之间的关系还没有做过实证检验,只是在理论上认为待估计的概念与结果变量之间存在关联。9 G" P: e  o: `
那么我的问题是:假如待估计的概念与结果变量之间的关系用结构模型检验后发现不显著,是否会影响对待估计概念的指标的确定?我是否还需要换其它的结果变量,直到找到两个确实有关系的结果变量为止才能准确估计这个构成型概念?

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发表于 2010-11-10 13:58:36 |只看该作者
回复 9楼 chienhsin 的帖子
' k. E; b' m  e
+ D6 E' q& L; u! h. W2 x* vchienhsin  好!谢谢你的详尽回答。我先看看这几篇文章,如果有问题再请教你。. `8 O# G$ q8 S9 B( W0 `: Q

9 F7 n& n  B. _: `  \) ~
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发表于 2010-11-9 18:54:51 |只看该作者
回复 8楼 learningsean 的帖子; w; J3 [- T. g. r
% H( h5 W" g' n* f, |6 l
$ I, u# G  V1 y# h5 Z
    1. Jarvis, MacKenzie, and Podsakoff (2003), "A critical review of construct indicators and measurement model misspecification in marketing and consumer research," Journal of Consumer Research, 30(September), 199-218.
$ w  I9 @4 L, _& t+ A! j8 q' ]. t/ `: g$ V) _
    2. Podsakoff, MacKenzie, Podsakoff, and Lee (2003), "The Mismeasure of Man(agement) and its implications for leadership research," The Leadership Quarterly, 14, 615-656.% {) H2 s8 k. K

, _4 c5 B! j6 R7 B
& ^. z9 X7 [6 {5 k7 m! ~5 L: X" l+ X此外,針對昨天提到的:6 k3 G& o7 b5 W. U: Q2 `+ }& t
. k7 S% g7 `* S5 x2 X
the formative construct has to emit paths to (a) at least two reflective constructs" l8 z0 i$ g( N  Q9 l  z5 W, E

1 d% I  b0 \0 c4 O  s有一點需要注意:
7 c' T1 f% D' T; y* C
5 G# G2 W( w/ ]9 s: Z) H/ F1 hAdding consequence reflective constructs (e.g., Y and Z) to the focal formative construct (e.g., X) to attain model identification makes the estimate of parameters associated with the focal construct (X) a function of the selection of the external constructs (Y and Z) (Diamantopoulos, 2006), and hence causes potential interpretational confounding (Howell et al., 2007).& q* _* O; w, V
3 n; [4 a8 K, L! p
以上問題在於,X's indicators與X之間關係的估計會因選擇Y and Z or 其他不同的構念而不同,但在整個nomological network來看,應該是X影響Y and Z,讓Y and Z來影響X的參數不太合理。
5 s. `" }/ r2 d! J  _
# m$ X0 m; q9 I3 I- t9 G4 Z3 T7 _因此,設計問卷時加上兩題的overall measurement當成reflective indicator好像會合理一點,如此這個構念會更有彈性放在模型內的任何地方。
& u9 m6 m+ n3 F# b, i3 x3 g. F- B
1 i  h8 p( Q3 v5 p! O3 X4 g2 T& v6 [( ?6 ?7 d$ [4 e, }9 V
0 C" v7 A# u! N- |  o+ ^# e8 L
3.  Diamantopoulos (2006), "The error term in formative measurement models: Interpretation and modeling implications," Journal of Modelling in Management, 1(1), 7-17.( f( b/ p: Z  c9 r1 ^4 B
) D! y; B0 e6 f1 G# x$ p
4.  Howell et al. (2007), "Reconsidering formative measurement," Psychological Methods, 12(2), 205-218.
6 B* M: ]6 D9 b3 s/ b( L% N* b' C6 ]# o. f2 e% @# c
# s! n% }- C, ?/ C
本帖最后由 chienhsin 于 2010-11-9 19:06 编辑
6 s' m0 _2 Q  S' [* O1 J& a& |9 o4 M9 F7 Y9 _
本帖最后由 chienhsin 于 2010-11-9 19:10 编辑 8 k  \7 f0 a" x: X- ]

" c$ d" ^; n) K3 k8 z
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发表于 2010-11-9 14:24:59 |只看该作者
回复 6楼 chienhsin 的帖子
3 n/ [. U% W1 I$ h5 `
) Z1 ~) k+ r# G7 Z/ X, T chienhsin 好!你在给其他讨论者提建议时,提到McKenzie的与formative construct有关的文章里边建议,設計問卷時加上兩題的overall measurement當成reflective indicator。/ f" o( a3 T/ b9 V$ F+ G" l+ t
你能告诉我这个文章的出处吗?我查来学习一下。
8 X- T  G% d8 j" |, ?" j/ ]& L多谢了!+ h( h% {( J, W* K
   
- t! g+ d5 Y5 e5 h2 q5 R
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发表于 2010-11-8 22:48:48 |只看该作者
回复 6楼 chienhsin 的帖子  _; |% }+ }9 H3 X9 l* m9 ~( ^
5 ^5 ?+ \/ O+ b) Q% p0 c
1 f1 d0 ?% w3 V- z
    多谢chienhsin!其实,我并没有想做一个formative construct.或许我没有理解你的意思,我再思考一下.
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发表于 2010-11-8 17:34:40 |只看该作者
回复 3楼 learningsean 的帖子3 v1 Y- U7 `# c/ e8 `: u1 \; z" x
9 ~  t  ^* H4 H3 z! N' N0 R! j- F
According to MacCallum and Browne (1993):
+ ]- c! o' w6 h4 Q2 f+ u& }The use of causal indicators in covariance structure models: some practical issues/ P  }, i& k5 q* v
Psychological Bulletin, 114 (3), 533-541.. X- f, l. O0 S: r
$ O! z. a& x9 L
Two necessary conditions for the identification of formative constructs:
# {' j: m( A% e- L7 i3 l
( _3 D/ d" O* J! ^0 @0 ]+ T) r1. the scale of measurement has to be established either by fixing the weight for one of the paths
- X" e! c& e+ x7 t- m) W    from the construct's causal indicators at some nonzero value, e.g., 1.0 "or" by fixing the variance
" y) @4 v* O0 ?* J/ B8 y) ]3 T% x: f    of the construct at some nonzero value, eg 1.0.   (這點與reflective construct一致)+ w9 v1 A( _$ n6 @  S7 j

" m  I1 i/ P( K- M2. the formative construct has to emit paths to (a) at least two reflective constructs0 e$ u% P4 L2 ~. N/ \8 T/ }5 d
             (b) at least two theoretically appropriate reflective indicators  "or"+ l3 D) l; [/ O5 L8 _' Y
             (c) one reflective indicator and one reflective construct.
$ j8 E& x) A6 @5 @' z# d; [6 m! S/ @" K5 i0 F
針對第二點,如果只有一條路徑往外關連,( [" \  ^; u) ~
那這個formative construct的residual variance必須被限制為0。* }, K1 E. @5 V2 a% D4 g. V
衍生的問題是,在「一般常用」軟體,內生變數的residual variance並非一個可估計的參數,因此比較麻煩。建議參閱Kenny數年前JOM的實證文章,他們使用很少見的軟體,該軟體我印象中現已不是獨立發行,已經合併在Stata or Systa內了。; R+ ?7 [- M& I4 `, _4 M: W

$ W* x- g2 U( D% X! C# L9 z  P& A總結一下,我建議formative construct應該在研究設計時即時規劃,否則資料收回後,調整彈性很低。) {) D. {, D% V8 x! ^6 ?: ?; H$ B: K
5 i4 g' c# s2 G) S  `1 w% L0 M
7 C) n0 ^8 L+ B& s
% U( ~1 D5 w: V% E0 \6 Q

  E9 M. \$ U/ p
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发表于 2010-11-8 15:12:20 |只看该作者
回复 4楼 Kenneth 的帖子
. b4 t% a% P, g4 L" p# {+ ]! i8 o7 X) S
Kenny好!我仍然有多维构念、反应性指标纠结在一起的问题向您请教:
通过开放性调查,我收集了到了50个条目(items, 打算据此开发一个构念。后来我发现这个构念可能是一个多维构念,并且很可能是一个AMC(大约有4-5个维度)。现在我的研究目标稍微做了一下调整:现在我并不想明确提出这个多维构念,只是想把这50多个条目分到几个维度,此时我用探索性因子分析进行这样的维度划分合适吗?当然,条目是维度的reflective indicator.
( m/ j" k9 Q' H; o- v
我是这样想的:1)条目是维度的reflective indicator,此时同一维度下的条目应该具有很高的关联性;2)如果是一个潜在的AMC(尽管我不明确提出多维构念),那么维度之间的关联性是较低的。综合考虑这两点,我认为更适合做探索性因子分析。不知道我的推断是否正确?
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地板
发表于 2010-11-4 22:56:58 |只看该作者
我的经验是没有没有两个或是以上的结果变量,我没有试过是可以识别的。所以可能是有的,但是(1)机会不高;(2)我不知道条件是什么。其实只要你有两个或以上结果变量,它们的路径是否显著是无所谓的。
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板凳
发表于 2010-11-4 22:46:11 |只看该作者
回复 2楼 Kenneth 的帖子
8 u. J* Z! h" i9 z7 r$ F8 V
& J$ F" [) n+ W( b7 E
4 m" m6 t/ ]' X* g; h6 F" q   kenny 您好!谢谢这么晚了还给我回复.您在上文中提到" 最主要原因是没有这些条件,那SEM的模型就很大机会不 identified (识别)。"
. A4 Q8 d4 c1 s8 s/ D4 J5 s  您是不是说没有两个结果变量参加估计还是有一些机会 identified (识别)?如果我的推测是对的,那么除了加结果变量参与构念估计外,是否还有其它办法提高识别的可能性呢? 比如增大样本容量或者别的什么方法.# R/ e  Z3 ~8 H; H: B, X* @
谢谢!
. h* C  Z1 j" u
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沙发
发表于 2010-11-4 22:26:31 |只看该作者
其实,我不是说「一定要两个结果变量」,更没有说它们是否要显著。我提出需要两个结果变量的建议完全是“经验”之谈。这就等于我说 reflective latent variable 需要三个指标一样。最主要原因是没有这些条件,那SEM的模型就很大机会不 identified (识别)。如果模型不识别,那有什么可以“猜”呢?所以是不是显著不是问题,我们第一个问题是模型是否识别,参数估计才可以开始的。
  L/ f* Z$ z! w/ r1 N) w, A至于两个结果变量是有“必要”或是“充分”的条件,就要找弄统计的统计学家来计算一下了。
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