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有關profile multidimensional construct的處理

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楼主
发表于 2011-3-22 16:02:47 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny與大家好% |9 F, }' D+ S* Z: \9 z" w' A
     在研究中定義一個構念A為profile multidimensional construct,根據D1與D2的高與低傾向,分為了A1、A2、A3與A4,若現在我有一個假設A-->B-->C,其相關程度為A1>A4>A2>A3 --> B-->C,請問我該怎麼利用sem驗證這個假設呢?我想到了以下三個方式,想請問大家是否正確。(請參考附圖)
( c; J: Z  a3 U- S) y
( G% V9 S* i9 @% ]2 s; m: K8 z(1) 首先同時建立4個latent,分別為A1、A2、A3與A4,同時指向B,然後檢視這4個相關的大小。這個方法有個問題,當A變成4個子構念時,A變成了4個latent model,下面兩個維度為D1與D2,但indicator為何?如果以A1為中心(任意固定其他亦同),A2、A3與A4到A1的距離為指標,此時A2與A4變成不可區別,因為兩者到A1的距離應該是相似的,則原本A2是D1低D2高,A4是D1高D2低的特性是否就不見了?那就失去原本定義profile model的意義了。1 I# V$ c1 y( E% v' N

: e. E0 G, D, j6 b5 o. ?(2) 分別做4次A-->B-->C,第一次讀A1資料檔,第二次為A2,第三次為A3,最後為A4,indicator為raw score,然後比較A與B之間的相關。這樣仍保持各子構念的特性。9 v! [  T5 m9 w  ?3 j2 Y
% T  |) P  T5 g( @/ G4 F
(3) 建立A-->B-->C的模型,indicator為raw score,做multigroup SEM,然後比較A與B之間的相關。
+ G5 S# @# a( z9 D8 F
: m5 h1 X( c/ _7 ^7 {! f% y% X        感謝Kenny與大家的指導與意見!
7 y+ z2 \7 z/ t$ F 4 D7 E7 D' X& J( K, \+ u8 C6 a
本帖最后由 jkliang 于 2011-3-22 23:24 编辑 ( f* D8 d+ `! w# H, L5 s) H

7 Y" N; Q. a* ?% c2 ]/ O

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发表于 2011-3-23 09:25:33 |只看该作者
jkliang,如果是我, 我会选择你的方法(1)。我们没有花很多时间想profile multidimensional construct。不过,我的构思是对于这类構念,有两种做法:
: ]) U4 c6 L+ c) b+ c0 i2 e2 w6 s(1)用虚拟構念(dummy variables),就是0与1的構念。3 T& ?. b$ f- q4 {' S  \
(2)用四组的“代表点”作为标准,每个点离开这个代表点的欧几里德距离为它的测量。“代表点”可以考虑是重心centroid,也可以考虑每一组的极端点。比如在一个7-点量表中,“高高”就是(7,7)了。: U* E* f. u/ g' u, c
两种方法都没有测量误差的。D1与D2根本不是構念,因为你不要忘记有时候D1和D2是越低越好的(不是越高越好)。如果用SEM,就要输入估计出来的权重和误差,用单一指标的估计就好了。
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发表于 2011-3-23 10:32:55 |只看该作者
Kenny,您說「如果用SEM,就要輸入估計出來的權重和誤差」,這個意思是?
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发表于 2011-3-24 09:02:57 |只看该作者
回复 3楼 jkliang 的帖子. b2 u3 b# i: m; ?( B/ p6 l# L: |
2 \% t2 q# j& \7 p$ C
Jkliang, 我说:「如果用SEM,就要输入估计出来的权重和误差,用单一指标的估计。」因为你用 单一指标(single indicator),所以要自己用alpha 系数和观察的方差来估计权重和误差。
- o: F8 l+ m0 C1 Y+ o   
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发表于 2011-3-24 09:35:01 |只看该作者
謝謝Kenny!我找到了您之前解說有關單一指標估計的文章,http://bbs.chinahrd.net/home.php ... do=blog&id=4465,但是裡面的圖形都無法顯示了,我會參閱Ping, R. (1995). A parsimonious estimating technique for interaction and quadratic latent variables.  Journal of Marketing Research, 32(3), 336-347的。
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