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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,
. f* w8 o( U; n& ~# r4 T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,8 P& R3 A! j# w, P9 [1 x
5 X" U. G' i% `) e1 s/ V
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。
2 o* ~) g9 ~2 Z1 W. n' N* y
! u: ^# B1 u$ z. E* dStudy 2 想检验下面四个假设,+ ~4 v& K" @7 H1 e8 D& F
H1:CEO研发经历对研发人员情绪投入有正向影响
, p- G& a, Q( @' k$ cH2:CEO研发经历对研发人员智力投入有正向影响- w# v) A9 O+ X, I
H3:研发人员情绪投入对公司专利有正向影响0 ?0 p$ ]9 D- M2 ]8 i! v% M9 p
H4:研发人员智力投入对公司专利有正向影响
3 p# o2 [6 V& [' b' O2 `: X7 Z, R1 d! k& y" }  K$ D
其中,% l) d0 ?9 {3 R# J# l7 t/ U) ?
CEO研发经历,我用1表示有,0表示无。
& J+ _& I+ x, F. b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。6 u5 y# ~' h! o; Q( L' ?% Z
公司专利用实际获得的专利数量表示。7 G5 D3 x  ]: H* |( r

2 I7 [+ o6 a; L% M/ j我有两个问题,
4 Q6 \. I5 t, I( `# h! v(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?
2 G9 Z% {1 A: G% I" R4 J) r/ @- k6 x" ~0 k) X% B
(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?; @; Z2 e8 V+ i5 \& e

  }+ S$ M* C& U* ], Q6 D4 i万分感谢您的帮助!) k6 P; J2 K9 t  U
Feng
% @" s/ E+ {+ w) p' K! U' l

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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。
7 Z3 \0 k  h  L2. 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9 I7 ?1 ^2 g; K& V. D/ i9 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。
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发表于 2014-5-11 05:51:21 |只看该作者
Hi, Kenny,
5 L6 u  e% V% \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 @9 g/ R" F! ~
(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?4 a: Q# [" Q! T6 n/ f& H) t
(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?  d. x" G; H; M/ A5 _% w
我非常着急,万分感谢!
8 x! u7 x0 C; C3 t" m$ _Feng
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