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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- Q' Q2 Y' |4 K# s9 U
     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)- o1 V4 ^" D( h' m8 ^: I5 G; J0 {( D

9 b8 n; O. P! ^! v; k3 k(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。
5 H5 B' |/ X( G* V6 Q9 @0 y
7 p7 t2 ^3 k4 o9 C2 Z8 y1 U" g! p$ Y' B(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。" P) E& Q' a7 T$ f7 r; B; p

( [" R6 q% c! A; [* q# i(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。' m/ @8 h' w/ c- A5 Y

, {5 `2 x) v4 X7 E. s( X+ P        感謝Kenny與大家的指導與意見!
, G6 h( Z* r+ Q" n2 v- r
: ]6 w+ v4 ?. P" q3 I- a8 j2 w& H 本帖最后由 jkliang 于 2011-3-22 23:24 编辑
% {: C/ f" x" n! p; L- k! O* G5 y- U: a0 s3 Z& [

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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:
3 X' E0 e7 w4 f+ H7 P" s$ H(1)用虚拟構念(dummy variables),就是0与1的構念。
9 s$ ^9 p; D7 K8 S0 ?(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。
- H; z/ U2 g5 T7 q# [2 D: t3 |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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地板
发表于 2011-3-24 09:02:57 |只看该作者
回复 3楼 jkliang 的帖子
$ H: \+ U* b, b( t$ o6 d9 M' @, Q' i' S6 v# B
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。
* r9 ], l( s! T   
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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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