自变量是0-1，中间变量是潜变量，因变量是专利，怎么办

yexfeng

Kenny,
我想请教一个问题，我思考了很久，却没有结果。我想做一个研究，整个研究分为2个study,

% b8 e; V9 ?5 gStudy 1测量研发人员投入。是运用探索性因子分析和验证性因子分析，将研发人员投入分为两个因子，即情绪投入（A1，A2，A3，A4四个题项），智力投入（B1，B2，B3，B4，B5五个题项）。这部分我自己会做。

Study 2 想检验下面四个假设，
H1：CEO研发经历对研发人员情绪投入有正向影响
0 \$ r8 X( @1 a7 [" M' w0 W; q% X" SH2：CEO研发经历对研发人员智力投入有正向影响
H3：研发人员情绪投入对公司专利有正向影响
5 v  h5 _# x( u) CH4：研发人员智力投入对公司专利有正向影响
- r% _/ M- ~& l% n' E
+ N8 n1 ?/ M; L' S其中，
CEO研发经历，我用1表示有，0表示无。
研发人员情绪投入用4个指标表示，智力投入用5个指标表示，即是潜变量。
% I9 y6 W! v1 v; X公司专利用实际获得的专利数量表示。
! u, f7 D9 A. n2 M* X
我有两个问题，
9 n) E5 k8 x% {（1）我应该用什么统计方法。我知道，如果都是潜变量的话，可以用lisrel软件，通过结构方程模型做。但是现在，CEO研发经历是0-1变量，公司专利是一个数值，而研发人员投入又是潜变量，那我该用什么软件呢？什么统计方法呢？请问，您能详细地告诉我吗？我花了很多时间，却没有结果。我有点想用spss中的logistic回归（或者一般回归做），分为三次做，第一次检验H1；第二次检验H2；第三次检验H3和H4。不知这样可以吗？
' {! E* r3 W0 x1 ~) u- ~
（2）这个调研是2011年完成的。之前曾经听过一个讲座，说是二手数据，最好有不同时间段的数据。因此，我除了收集2011年的CEO研发经历、研发人员情绪投入和智力投入数据、公司专利数据之外，我还搜集了2005年-2012年之间的公司营业收入，2011-2013年的公司专利数据。请问，在我的这个研究中，特别是在数据处理阶段，我该如何使用这些数据呢？
6 Z2 J! y  ^7 o" L! J( i
% |: G% i) I7 v2 y2 o8 S8 a万分感谢您的帮助！
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yexfeng

Hi, Kenny,
非常感谢您详细地解答。我按照这个思路进行数据处理，结果又出现了两个新问题：
（1）探索性因子分析的KMO值为0.786，但是解释的总方差只有49.1%。请问这个结果是否可以接受，是否适合做因子分析？
+ Y0 P. f% n" W4 X3 I9 \+ p（2）在采用结构方程模型进行路径分析分析时，卡方/df=2.7，p＜0.001, RMSEA=0.061, GFI=0.92, AGFI=0.89，但是其他的拟合指数都非常小CFI=0.67, NFI=0.59, NNFI=0.50, IFI=0.69。请问这个结果是否可以接受？
& \* v. e+ c3 a3 K我非常着急，万分感谢！
Feng

Kenneth

1. CEO研发经历 不一定是 0与1 的变量，可以是多少年等的连续变量。
: w! c7 b# e  J, s2 p4 y2. 如果你喜欢用虚拟变量的话，那就用CEO研发经历(虚拟)估计“研发人员情绪投入” 然后
' [' C5 C* ~8 h! h- T6 c4 Y& X8 M“研发人员情绪投入” 估计 “公司专利”。 这，就是一个中介（间接作用）模型吧。