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自变量是0-1,中间变量是潜变量,因变量是专利,怎么办

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发表于 2014-4-30 18:18:26 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny,& n2 h* n3 x5 G/ T+ n* `
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,: N) G2 u6 Q2 ^& t+ m- N7 i

( _. U2 l. [; b' C, `" [1 l4 ?Study 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。
" z, D, O3 a! p6 q* c
% ]+ M: y: {$ R6 P8 x( h+ F# GStudy 2 想检验下面四个假设,! {% H" d. h2 H4 j
H1:CEO研发经历对研发人员情绪投入有正向影响
& o- Y  A# l: J5 e: z6 ?2 z. l9 O% VH2:CEO研发经历对研发人员智力投入有正向影响% u* n1 e; p. B4 o# P" B9 \
H3:研发人员情绪投入对公司专利有正向影响
" p% A% \( O& \H4:研发人员智力投入对公司专利有正向影响
7 `& t* K9 r: Y6 P2 W' Z" E; j$ X( o; Z7 h9 K. y
其中," Y! i! Q+ q3 l! O6 V
CEO研发经历,我用1表示有,0表示无。
/ w# H3 i) d0 _. I9 {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。3 o# [7 e: D( Q
公司专利用实际获得的专利数量表示。
: ^% K8 P# S# ^; o( W9 B3 X' N
/ Z) E0 {/ r" J我有两个问题,4 q0 a5 Y( c! j
(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?
, L! h! r) F! }# N: T% G* t* s1 K0 I
) q6 {2 i: c+ a2 f(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?
  w, E+ p4 X! t! c; ?/ V, A1 U  g+ O5 c! [) N6 _
万分感谢您的帮助!
3 |8 Y. _# b. g$ G$ p3 }Feng) a: M) x5 U. [* c/ f9 G

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沙发
发表于 2014-5-5 00:35:17 |只看该作者
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。
/ U, s. g) [- s- W" ^: J2. 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
7 H( E$ A- o2 S: {2 V. I! y" U, I“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。
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发表于 2014-5-11 05:51:21 |只看该作者
Hi, Kenny,
. ]3 W( C. l' E! U2 ~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:2 b, c1 C+ V( |. Q3 T- R
(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?
- J, g, K+ o# ^& d- |7 b$ ~" b! k+ S(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?1 k0 N- L) l1 x, G" z
我非常着急,万分感谢!1 G- e& r/ u: s# d4 m2 c* t# P
Feng
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