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关于结构方程中如何处理控制变量的问题

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楼主
发表于 2010-9-23 13:17:38 |只看该作者 |倒序浏览
各位同仁:
  z. d- _% y: J" s8 V节日好!
& E" m" Y5 j: F( ^曾经Kenneth给我解释过如何在结构方程中处理控制变量,但是我仍不知道如何具体操作,哪位同仁有这方面的文献,烦请提供一下,我找出来学学啊!
0 `& l# W4 u  g& u; }& H3 v, G$ q' i% x) z) n! u

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发表于 2010-9-24 08:52:12 |只看该作者
(1)可以把控制变量全都指向Y(控制变量会影响的因变量);
; r1 N, a( A5 X1 q# \3 S" D(2)也可以用部分相关系数作为输入的「方差协方差矩阵」,把控制变量的影响排除掉。
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Gaolp    

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发表于 2010-9-24 15:35:49 |只看该作者
我一般会用第一种方法,确定就是AMOS中画的图会比较难看
当中国的知识分子也开始用武力解决问题,还有什么可以不顾虑的
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发表于 2010-9-24 18:14:34 |只看该作者
谢谢Kenneth 和Gaolp的回复,  Kenneth  的第一种方法,正如Gaolp  所说,因为控制变量较多,画出的路径图可能比较难看。
: p& Y! r, s. y/ s! N9 H Kenneth 能否将第二种“(2)也可以用部分相关系数作为输入的「方差协方差矩阵」,把控制变量的影响排除掉。”方法,说的更详细些。谢谢。( a7 Y% @2 K# F% F9 a
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发表于 2010-9-28 22:42:46 |只看该作者
(1)控制變量一般根本不會畫出來的,不會有難看的問題。
" `& W+ ?5 i# J) H9 Y; F(2)partialilng 就是用  partial correlation (covariances)作為 SEM 的輸入矩陣。因為你的輸入矩陣已經沒有控制變量的影響了,自然這些變量就不會影響你了。
, m6 o5 r" C4 M# J/ I5 {比如如果要研究 X 與 Y 的關係,控制住Z,我們可以:% h  n+ i6 ?# r  M' q: b5 }# I* i
Y = a0 + a1 Z + e14 k* z  @+ `+ L6 m' V  S
X = b0 + b1 Z + e27 ?+ r( Z  [1 w% |( W) x; O
原來你是計算 X 與 Y 的相關的,現在是計算 e1 與 e2 的相關了。
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发表于 2010-9-29 11:59:15 |只看该作者
Kenny,用  partial correlation (covariances)作為 SEM 的輸入矩陣有那本书或是文章里面讲的吗?这样我们用的时候好写到参考文献里。。
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发表于 2010-9-30 20:56:21 |只看该作者
回复 6楼 mostwanted 的帖子
! V& C5 Q7 K6 L& x$ ^* K; d6 @( P! J- h( ^4 y
對不起,我不是看別人學回來的,是自己想到的。所以沒有reference.$ g' N! u; C  \
不過這樣的 partialling 在方法論上來說應該一點都不新鮮了。0 g0 J/ v6 v/ F9 ?$ a3 C
   
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发表于 2010-10-4 10:47:04 |只看该作者
谢谢,Kenneth,这回清楚了。
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reset    

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发表于 2010-10-22 07:14:00 |只看该作者
回复 2楼 Kenneth 的帖子
1 i: }7 q9 R8 K8 F6 y
: s; U' J4 J; T+ e8 }; P$ k) @
6 ^4 G6 p& a! S5 y    但是,有一个问题,比如我将SD(social desirability)作为控制变量,该变量不仅会影响y,而且也会影响x,请问kenny,是否只将SD指向因变量(y),还是将SD指向所有变量(包括因变量y和自变量x)呢?谢谢!
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发表于 2010-10-23 23:39:26 |只看该作者
回复 9楼 reset 的帖子
5 r  g% ^# n) X5 k6 [' H' N# ^- \& m: I* n/ \6 y
你有兴趣 控制(partial out)的是SD 对Y的影响,干嘛要把SD对X的影响也 partial out呢?
% i* t( P0 Q1 D: p7 _这就登如在多元回归中
3 b, g$ j9 L3 R9 c) k% L: ~* f: Ry = b0 + b1 x + b2 z5 u  O/ x2 Z: V  y* F
b1 是 在控制了z 对 y 的影响下,x 对 y 的影响是多少? 就算 z 影响 x,只要共线性不大,你是不会理它的,对吗?8 ~  P/ L6 l6 s# L  H0 R+ P' R
   
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