SEM 中的控制变量

Kenneth

不知道为什么，又有一为朋友不能发帖，改用了电邮寄给我。我把问题贴出来：

% Z- q2 e" D, t% G. I5 E×××××××××××××××××××××××××××××××××××××

罗老师：
       您好！
      非常感谢您对我的问题的回复。我已经在您的圈子注册了，但不知为什么我没有发帖权限，只好在邮件里和您沟通了。我看了您圈子上的一些话题，大概了解到研究自变量（X）与因变量（Y)的关系时，存在控制变量，是能用结构方程的。我遇到的控制变量有企业规模、成立时间、所有制，这些控制变量在做结构方程时具体该如何处理呢？如果在X、Y之间加入调节变量M，仍然将企业规模、成立时间、所有制作为控制变量，用结构方程怎么做呢？对这些问题，SPSS中的层级回归分析也是可以解决的，那么是用结构方程做好还是用层级回归分析好呢？
  [% @. v' M- U  ~+ Q8 M5 h4 t. e7 [ 祝好！
) z. P/ R! m( P( E

Kenneth

（1）一般的控制变量只会影响最后的因变量，不会影响中介的变量。如果是这样，只要把所有的控制变量当成是「外因变量」（exogenous variables），都有一个直接的箭头指向最后的因变量（Y）就可以了。
" n4 I3 ]7 s. k. |
（2）如果控制变量也影响中介的变量的话，方法上来说，可以先计算偏协方差，就是把控制变量的反差分离出来（partialled out）。我想可以先计算偏相关，再乘于标准差就可以了。
/ F4 V- q3 m: {. c& d
（3）至于用层级回归分析或是SEM的问题，如果你没有中介变量，回归就好了。如果有中介的话，自然要用SEM了。

vencent81

Kenneth,谢谢你！对于SEM的问题，我现在能不能这样理解：如果有中介变量的话要采用SEM，但对于验证X和Y的关系用回归更适合呢？像我的问题中，M只是单纯的调解变量，也比较适合用SPSS做呢？

Kenneth

回复 3楼 vencent81 的帖子


    vencent81, 结构方程是「有结构的一组方程」。下面左图变量的关系可以用一条方程写出来，没有什么结构不结构。但是右图根本不可能用单一条回归方程写出来，就要用结构方程来建模了。
0 z: u6 B0 c* w7 c
7 l/ [3 f: v7 p8 d6 o; c* m
; k+ T1 P9 Q: v9 E) o9 b

vencent81

做调节效应时，潜变量和显变量对采用的分析方法有影响吗？如果是潜变量的调节效应分析，是不是要用结构方程做啊？而不考虑是不是一组有结果的方程啊？
+ I7 H# z3 _0 H/ R2 a9 r

Kenneth

回复 5楼 vencent81 的帖子

- s6 D# ?5 A8 rvencent81,虽然我不太明白你的问题，不过我猜你的意思是：
（a） 调节变量是显变量→回归分析
. G, ?: D$ b2 l4 H7 A1 [# e（b） 调节变量是潜变量→SEM
如果我猜得对的话，你的意思就不对了。调节变量是显变量是用回归，调节变量是潜变量也是用回归。如果你硬要用SEM的话，调节变量是显变量可以用SEM(路径分析)，
调节变量是潜变量也可以用SEM(很复杂的SEM分析)。

Kenny
7 f; I  t& x3 W' p! Z

vencent81

Kenny  ,你理解的意思就是我想要问的问题。我现在看书觉得存在潜变量的时候需要用结构方程，不过通过看文献和您的解答看来这个理解是不对了。当变量间存在结构时需要用结构方程（验证中介效应），只是简单的A倒B的关系用回归就可以了，不知我这样理解对不对

Kenneth

回复 7楼 vencent81 的帖子

Vencent81,是的。
SEM = 因子分析 + 路径分析。你的 “路径分析” 在这个情形底下，只是一个回归分析。我猜你讲的所谓 “潜变量” 与 “观察变量” 的分别，是到底要不要做因子分析、做何种因子分析、和是不是用因子数来跑回归分析而已。
2 s4 g% g! ^9 T* M" T第一个问题“要不要做因子分析”的意思是单独跑一个因子分析，还是因子分析和回归一块做的问题。
第二个问题“做何种因子分析”的意思是做CFA还是EFA的问题。
第三个问题“是不是用因子数”的意思是用项目平均，还是用因子数来跑回归的问题。
% U; ]' R# r2 @7 `1 o  g! g三个问题的答案都是由你来选择的。
   

vencent81

Kenny  ,我现在有个问题一直想不明白，就是调节作用和中介作用都可以用SEM和回归做，这两个方法之间有什么区别吗？在什么条件下，用SEM做好；什么条件下，用回归做好？

Kenneth

vencent, SEM　是比回归大的一个集合（set）。能够做回归的，SEM都可以做（因为SEM本来就是一组的回归嘛）。但是，当回归能处理的问题，我们都会用回归。选择比较简单的方法或模型是一个科学工作者的习惯。你的问题就是一个例子。
有些模型是只有SEM可以做的。用回归就极为复杂。比如当有中介变量时，又比如要验证两个回归系数是否相等时等，用SEM就比回归简单得多了。那自然就会用SEM了。