关于模型调整的问题

tonylev

Kenney，您好！

            我根据模型的修正系数，增加了同一变量下两个测项残差之间的相关系数，模型的拟合度明显提高。
* j4 p. Z, e8 o  F            在正式投稿的论文中，是否需要将这一调整过程详细报告出来？
            谢谢了！
4 C* b" Z7 Q' z7 c- U4 T8 R
. }! u2 G7 j1 K. s                                                                          Tonylev

# m; V9 \8 }/ p# D/ @

tonylev

Kenny，

        非常谢谢您！
        我懂了，有什么问题再向您咨询！

7 H6 V3 g* r9 T( E2 `  G                                                   李耀

Kenneth

, K$ M% Y1 E1 n% M6 F9 e
Tonylev,

     
  C = β0 + β1*A + β2*B + e1
  D = β3 + β4*C + e2
  E = β5 + β6*C + e3

  w2 e: ?. K% S' h# ~, V' S) A你一看就知道，e1没有可能可以与e2 相关的。因为自变量不同，因变量也不同。我不知道如何处理。

e2与 e3 相关代表一个不知名的变量（F）同事影响D和E。所以正确关系应该是：
' L. r/ F5 n, ~) V
7 I, C* y8 h0 S4 P  D = β3 + β4*C + β7*F + e4
* L/ ]1 b' P6 C& r: \$ w  E = β5 + β6*C + β8*F + e5     (e4与 e5 无相关)
' Z5 Z2 n2 a) J; r- H* Z
! r% E% G. x- }: _如果你让e2与 e3 相关，就代表你承认F的存在，也就是你原来的模型是“不足的”。
7 X* W4 K( y+ q; `9 \1 i7 B; G& E
& t5 _0 p# s; {' @: s. F总的来说，这个模型的问题是：你太倚重 C 这个变量了。 所有 A→D ;  B→D ;  A→E ;  B→E 这四个关系，全由 C 这个变量来承担。C 真的是这么厉害吗？ 因此，我会说是 model deficiency，就是你建构是漏了其他很重要的变量在中间。

偶遇也是一种缘分，很高兴认识你[tthread=sunday-wow, 米多多]http://app.qlogo.cn/mbloghead/8e838ca5b5bbac81e5dc[/tthread]

tonylev

Kenny，
) y) p+ N4 Z: W+ Z4 f9 W
4 y7 N$ g: Z" N$ m           Sorry，一不小心将你的名字打错了，实在抱歉，请原谅！
. q9 b: M9 j* B3 B" x            非常感谢你的耐心，细致、专业的讲解，但是我还有两个小问题需要麻烦你，如果遇到下面这两个情况该怎么处理！
% D2 `4 `5 E* K3 V8 E8 M          假设某结构模型共有A，B，C, D， E五个构念，其路径关系如下
! h4 g" p1 j2 w* z( M1 C           A→C
+ j) U+ H  t6 p) z2 k9 l           B→C
- A$ g7 Y# U9 e+ I+ L           C→D
) j4 I; D/ L' ?0 D$ N7 m            C→E
& A2 M! N  q' A. H+ M           在模型修正过程中，若出现 （1）C， D这两个构念的残差项相关，该怎么处理？ （2）D， E的残差项出现相关该怎么处理？

          谢谢！
* V3 h3 a; J( P* [: m

! V$ N+ f5 ?+ k3 H  G0 }! \

Kenneth

- E- X3 r5 G& Z. O3 g# e
Tonylev, 我是 Kenny 或 Kenneth。没有 Kenney 这个 form 的。

8 _4 s7 B1 k1 i% i/ N4 O+ k“打包” paceling （把测量项目总合，一减少项目的数量）， 在SEM中是很普遍的。请看下面文章讨论不同打包的方法。

! G7 S, X9 S* J/ F7 I# \1. Sass, D.A. & Smith, P.L. (2006). The effects of parceling unidimensional scales on structural parameter estimates in structural equation modeling. Structural Equation Modeling, 13(4), 566-586.

0 q  E$ e: Y* p/ }: }/ C3 s- R2. Landis, R.S., Beal, D.J., & Tesluk, P.E. (2000).A comparison of approaches to forming composite measures in structural equation models. Organizational Research Methods, 3(2), 186-207.
$ y: O5 Y- g7 E+ z' Y4 V
first run a CFA, then average the items for each construct and run a path analysis (no measurement model).

先跑一个CFA，代表首先检验你的测量模型，并计算 Cronbach alpha。如果可以接受的话，就抱相关的构念的项目平均。比如有三个项目测构念A，就平均了它们，用来代表该构念。然后跑path analysis （也就是没有测量模型的SEM）。

tonylev

Kenney，

, t6 M1 B. w# K: h    (b) first run a CFA, then average the items for each construct and run a path analysis (no measurement model).
( S. L, [5 t5 @% C2 g     这个我不太明白，能否再给我解释一下！
& z; L% @; d! U! G    谢谢了！

                                                                                               tonylev

tonylev

Kenney，

     您好！
4 ^6 m/ N5 T- S' W' l  m7 p7 B     1. 他的结构方程模型是我帮忙调整的，在论文中没有报告，但却是已经发表了！
     2. 听了你的解释，我也觉得加上相关系数违反测量模型。
     3. 你讲的两种调整方法有没有参考文献，可以让我看一下。
9 S) m4 C* h- S  n! t$ C$ V3 ~4 b' Q     谢谢！

5 N, `) `# X9 W6 m3 Z                                                          Tonylev

tonylev

Kenney,
0 y% p! T& D1 Q  s
+ ?4 u5 Z* p$ N8 |% J* @+ I0 Y           您好！
            首先非常感谢您在中人网上给我非常详细的解答，我感觉受益匪浅！
            但是同时也让我陷入了矛盾之中，如果按照我的模型修正方法，把同一构念的两个观测指标的测量误差相关，整体模型的拟合度将会显著提高，而且研究的关键路径 也会显著！如果不这样做，可能这篇paper就要废掉了，我有点矛盾！我见过别人这样调整模型，但是在正文中没有报告出来，模型 的拟合度很高，也发在了级别很高的期刊上！
' r  m+ C" x4 M7 V: d; \/ f% N      谢谢，祝您一切顺利！
$ [. Q, y9 Z& s/ D                                                                                                  Tonylev


/ y6 i% l- S" M8 y' f

. n6 K/ t5 K8 u2 G+ l( [2 vHi Tony,
9 L  C" j; g: m% L$ _
( }/ H6 @( I3 j" O& RWhat don't you reply on the blog? I would hope that we can carry on with the discussion there so that everyone can learn together.
1. How do you know they do so if they do not report?
7 r% f. t1 O/ P, e  Z' `) |2. If there is nothing wrong with it, why don't you report?
3. If you know that you cannot report (otherwise you would be challenged), therefore, you keep silent about it. Is this academic dishonest?
4. If your fit would increase significantly simply be correlating ONE measurement item, that means it is the measurement model which causes the problem, not your structural model. I would suggest two approaches to you:
(a) use item parceling to group the two correlated items;
(b) first run a CFA, then average the items for each construct and run a path analysis (no measurement model).
% W! \( V$ [: |4 K
Kenny

tonylev

Kenney，第五类的意思是在结构方程中增加或减少路径！我现在看到的模型调整大多都是在增加或删减路径！