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关于测量的问题

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发表于 2011-1-8 10:48:02 |只看该作者 |正序浏览
) K9 X( \, E  b) L0 C
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:
7 y2 l0 H7 p0 B: N& y- Z  l' `2 a9 ~& l& Y; I: _7 k! y) x2 h
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?
7 [7 ^  X$ W8 N  e; ~% S- e* E* s, w
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?
% a9 t  v5 O* T( {2 F$ v
- N% ^3 h1 z( J5 D  r4 H谢谢!
7 P3 ~2 N9 r% J9 y' W: D

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发表于 2011-1-9 09:45:10 |只看该作者

- M  Y: |$ ?3 W& B, u, @嗯,以上三位说的有道理,我的问题基本解决了。
6 u4 ^1 F$ w. W谢谢jkliang推荐的文献,我再去好好学习一下。: m5 u9 L1 x1 ]/ M/ \
$ m2 A9 [. d) [% t# T
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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。0 B) Z% y" e+ {2 Y( L+ [: `2 D
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。
: {! k& @- m' q/ a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。7 G% {8 G6 K& r- [7 O4 c% R3 `. R2 i
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。
6 e/ @+ o" G) a$ b5 q
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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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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。
8 i) J: o) p6 r( I& d2 D/ |* N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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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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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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