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请教关于formative indicators的分析问题。

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楼主
发表于 2011-4-7 09:56:11 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny与各位大侠好!我有一个编写和验证问卷的问题寻求解答:
我了解到的编写和验证的问卷的一般过程:
1)
  t: D% _4 L7 K6 h% ]
通过访谈和文献阅读的方式收集条目(比如,通过这种方式收集了50个条目);
2)
* b, t& D% s; S  ~& d
然后把这些条目转变成问卷,通过大量的问卷调查(比如300份问卷)获得一些数据;
3)  E; l* z/ u+ [+ @6 O- n6 N1 E
2)中的数据进行探索性因子分析,此时可能会初步做出若干个因子(比如得到了5个因子),此时会根据DOUBLE LOADING等条件删掉若干个不符合要求的items,此时50个条目可能会剩下40个条目);
4): w4 o2 h" d. g5 T2 _# r
再次用这40个条目编写的试测问卷收集新的数据(比如300份),然后对3)中探索出来的因子进行CFA
5)0 l# y/ x# P, A9 \
寻找效标,进一步验证新开发问卷的实证效度。
据我了解,以上3)中做探索性因子分析需要所用的items reflective indicator,而我打算寻找的items却属于formative indicator. 我的问题是: 对于formative indicators,我如何对这40个条目进行探索性因子分析?或者说,如果不用探索性因子分析,对这40items,我如何确定背后有几个潜因子?每个item的归属哪个因子?
谢谢啊!
Learning sean.
本帖最后由 learningsean 于 2011-4-7 12:26 编辑
, d" `4 P# C/ p% B# W# X; a& |4 D6 o2 {8 G

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沙发
发表于 2011-4-7 15:51:05 |只看该作者
回复 1楼 learningsean 的帖子
: q$ x1 H; G9 H- A: d. e  l% n
9 t2 F) O) g( w/ f$ mlearningsean, formative indicators  是理论导向的。你的理论就决定了你的指标是什么。, j; o, ^' W3 n3 s* @. O
但是,请注意。我每次讲formative indicators时都强调,大部分的構念都可以同时用formative 或 reflective indicators 来测的。只有在没有选择时,我才建议你可以用formative indicators 。不然的话,用reflective indicators 永远都是上上之选。
9 b  t* B8 T9 w! d其实,Jeff Edwards 最近发表了一篇文章,说formative indicators 是一个fallacy。 我看可不可以贴上来让大家看。' l; C5 M7 a( |) x& G  c$ ~
7 y4 J0 R# X* X; [' t& q
Jeff Edwards, The fallacy of formative measurement, ORM, August 19, 2010, p.1-19.
1 y. ~) ~& W0 }) B* p& `6 T下在后,请把档名由 .doc 改成 .pdf。; A* D3 E& V$ G7 P' ]. a3 D" P

/ o: M' [1 B# M/ V6 q   
" b0 {5 b) h/ e# s1 t
. ~. e  S8 B9 l! J 本帖最后由 Kenneth 于 2011-4-7 15:55 编辑 # v; P% b  V( N7 M/ Z
; D/ d5 W! m' }* n

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发表于 2011-4-7 17:00:43 |只看该作者
回复 2楼 Kenneth 的帖子
2 l% W+ _+ F) b! e: R; w多谢kenny的回复。$ A% v9 }+ q& R( a6 W& Q
您提到“formative indicator 是理论导向的”,我是否可以这样做:将收集的到的item进行一个专家分类(对于reflective 的item,是用EFA来完成这一步的),然后去收集数据,通过CFA再验证专家分类的结果。  ) y8 h; K" s0 J* a/ \! f
另外,您推荐的文章我已经下载下来了,正准备看。多谢。$ k8 N/ g+ n- N$ y6 [# B( [% n
leanning sean
# C" {. U. O7 }  b9 M: P' Q1 G% Z 本帖最后由 learningsean 于 2011-4-7 17:06 编辑
1 Q% h% `/ B) c/ u5 q& o
2 T. B6 N/ b4 C6 m
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地板
发表于 2011-4-7 21:12:28 |只看该作者
回复 3楼 learningsean 的帖子) ^' _8 ^9 I5 l: m
8 j5 N( b8 J! E1 ~( M5 Y- g
learningsean, 是你也好,是专家也好,反正 formative indicator 是不可以做因子分析的。EFA 不可以, CFA 也不可以。 Formative indicators 一定要连同结构模型来验证的,不可以像 reflective indicators 一样,先验证测量模型(EFA 或 CFA),然后才验证结构模型的。这也是formative indicators 的一大缺憾。1 o! ~/ E; h" e9 h9 J5 m
   
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发表于 2011-4-8 14:56:21 |只看该作者
kenny!
您推荐的Jeff Edwards的文章( The fallacy of formative measurement, ORM, August 19, 2010, p.1-19.)我读了。看到这篇文章的FIG6,我觉得Jeff Edwards实际上是将formative measurementconstruct看待成您提出的AMC了。在这个AMC中,INDICATOR 与各个dimension之间的关系是“reflective measurement”的关系。不知道我理解的是否准确?
这让我想到如下问题:如果我想设计的量表所测量的构念是AMCitems dimension之间的关系是“reflective measurement”, 各个dimensions与整个construct的关系是“AMC”.对于这样的构念的问卷开发我应该遵循什么步骤呢?我担心自己表达不清楚,仍然以上次的例子来说明吧。

2 {$ Q8 h2 }2 C: N9 u7 p
我们知道,编写和验证的问卷的一般过程:
1)4 R$ N3 b6 f7 j  e. m( f
通过访谈和文献阅读的方式收集条目(比如,通过这种方式收集了50个条目);
2). D/ U9 d& }  F' i2 k
然后把这些条目转变成问卷,通过大量的问卷调查(比如300份问卷)获得一些数据;
3)
4 X7 `  P" d0 P7 V/ e
2)中的数据进行EFA,此时可能会初步做出若干个因子(比如得到了5个因子),此时会根据DOUBLE LOADING等条件删掉若干个不符合要求的items,此时50个条目可能会剩下40个条目);
4)
- B8 E# E1 S4 H4 H
再次用这40个条目编写的试测问卷收集新的数据(比如300份),然后对3)中探索出来的因子进行CFA
5)3 \( }$ y3 N8 q. B- A
寻找效标,进一步验证新开发问卷的实证效度。
我认为,以上3)中做探索性因子分析需要满足两个条件:第一、所用的items reflective indicator,第二,如果是多维构念的话,应该是LMC.
但是,现在我开发的这个概念只满足第一个条件,也就是说,是一个reflective indicatorAMC。我的问题是: 对于这样的AMC,我如何对这50个条目进行EFA?或者说,如果不用EFA,对这50items,我如何确定背后有几个因子?如何确定每个item归属哪个因子?
多谢了,先祝您周末愉快!
Learning sean.
    本帖最后由 learningsean 于 2011-4-8 15:25 编辑 " K! ~4 k; M% W' k* S

. \+ v% m' l- V" w2 Q
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发表于 2011-4-9 22:54:15 |只看该作者
回复 5楼 learningsean 的帖子& q) v, x) |# H
4 r4 i" v; E9 M; D' O7 I! x
learningsean,
6 ^# \( {1 \3 s( i' U" F/ k4 Y首先要赞你一句,你很有观察了,看得很准。* C0 n6 O* }2 W/ c
第二,要多谢你。你是第一个为我洗雪沉冤的人。AMC跟formative indicator是两码事。是Jeff Edward把它们搞混了。
: J, x/ E7 W2 p' Q! y+ Y1 X* r% H  o对于AMC的测量模型,可以有两种做法:5 J+ w- E# v  G/ X% Z7 O
(1) 维度用reflective indicator, 总构念也是用reflective indicator。比如你在量工作满足(总构念),它有两个维度,就是「对工资满足」和「对主管的满足」。
& ]% D4 _* I2 @* f' A你可以写几道量「对工资满足」的项目。比如「1. 你是否满意你的工资」等。再写几道量「对主管的满足」的项目。比如「7. 你是否满意你的主管」等。同时,你也可以再写几道量「对工作的整体满足」的项目。比如「15. 你是否满意你的工作」等。这样三个构念「对工资满足」、「对主管的满足」(这两个是维度)和「对工作的整体满足」都是用reflective indicators的,那就可以做CFA和EFA了。但是维度与整体构念有什么关系呢?你就可以做回归分析,找出它们的权重(也就是回归系数)了。
5 q; q! W- g4 d: R& o(2)你也可以不去量「对工作的整体满足」。而是用SEM来估计维度与整体构念的关系。不过这样就需要模型的其他构念来帮忙了。同时,也没有什么CFA和EFA可以做了。
$ {+ h2 W% P7 v: C3 A% c** 你大概会问,既然在方法(1)中,整体构念已经用 reflective indicators 估计出来了,那还要估计维度来干什么?答案很简单,如果你有兴趣的只是整体构念,确实是不需要估计维度的,但是研究中很多人会同时对维度和整体构念有兴趣的,那方法(1)就不失为一个好方法了。起码它比方法(2)来得清晰,干净利落。8 I' G6 Q% s$ U. h7 T* D
   
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发表于 2011-4-10 15:44:56 |只看该作者
Kenny 好,多谢您的“一赞”。能得到我欣赏和崇敬的学者的肯定,荣幸之至!
% a: c$ X0 e, f  M* u您以“工作满足”为例给我讲了AMC, 我还有2个问题不明白,继续请教。
! S  b& q0 H; r: l# A' l第一,        您提到“比如你在量工作满足(总构念),它有两个维度,就是「对工资满足」和「对主管的满足」。你可以写几道量「对工资满足」的项目。比如「1. 你是否满意你的工资」等。再写几道量「对主管的满足」的项目。比如「7. 你是否满意你的主管」等。” . g; \- @: H" o  r( d6 M, }
我的问题是,我的手头上只有一大堆的items,我只知道它们是测量工作满足的,至于有几个维度,每个维度叫什么,这些我都不知道。那么我怎么知道它们是测量了「对工资满足」和「对主管的满足」呢?在开发AMC的测量工具时,我是否需要从理论出发,首先要确定这个AMC有几个维度?然后针对每个维度来收集items?
* X" V# H8 M$ A1 Q* c  m4 r第二,        您提到“但是维度与整体构念有什么关系呢?你就可以做回归分析,找出它们的权重(也就是回归系数)了。”
# K$ N# |' M  ~4 W4 R' Z我的问题是,首先,是将两个维度分别做为两个自变量,整体构念做为因变量做两个一元回归方程呢?还是把2个维度做为2个自变量、整体构念做因变量同时放到一个二元方程中呢?其次,方程中自变量和因变量的原始数据应该录入什么呢?是每个维度和总体构念的因子得分?还是每个维度和总体构念的items的平均分?' Y4 v/ N% e5 Z7 v+ z$ |* R* I/ Q% [

% G. Y4 B) H6 F' B# a! d4 E0 X3 S周末还要打扰您,多谢kenny! 7 V5 H: u2 X4 }( T; W9 T6 Y6 O' I6 \1 T
, q7 T! m: L4 ?8 D/ w
Learningsean& M0 X$ V* s$ V, Z5 p

* @9 O3 e1 Y; K3 u   
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发表于 2011-4-11 09:23:19 |只看该作者

RE: 请教关于formative indicators的分析问题。

回复 7楼 learningsean 的帖子% r+ c9 Y3 V9 U- k- [
Learningsean, 第一,『我是否需要从理论出发,首先要确定这个AMC有几个维度?然后针对每个维度来收集items?』前者是归纳法,后者是演绎法。我是尽量鼓励演绎法的。这我在视频已经讲得很清楚了。
( V/ _% \6 [8 ~% b: D5 y' H' }1 L3 q2 J
第二、『首先,是将两个维度分别做为两个自变量,整体构念做为因变量做两个一元回归方程呢?还是把2个维度做为2个自变量、整体构念做因变量同时放到一个二元方程中呢?』是前者。1 n/ T8 p) k% i- A+ j  I) s. \9 r
* t, g4 `- L' ]: }3 n
其次,方程中自变量和因变量的原始数据应该录入什么呢?是每个维度和总体构念的因子得分?还是每个维度和总体构念的items的平均分?』两种方法都可以。你要分析上“elegant”一点,可以用前者。你要理论上“elegant”一点,可以用后者。这,我也在 measurement 的视频讲过了。
0 i9 c& `! X- _# m, m
2 L# J% x# H+ q+ v& F% \/ T   
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发表于 2011-4-11 14:12:41 |只看该作者
多谢Kenny!我先在网络上找一下您的视频看看。) w* Y: W- m7 h! J
Learningsean6 Q! b) y( @8 E" g2 B

: M6 T2 h$ \2 b) j9 `4 }2 q   
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发表于 2011-4-13 00:26:29 |只看该作者
Kenny 好!我在网络上找到了您在同济大学的视频,第5讲涉及到scale development 时您好像略过去了。我觉得我就有那么一个地方卡住了,总是想不通。我再把我的问题讲一下,希望您有时间给我点拨一下。
6 Z4 K6 l% W& Y2 h我还是以“工作满足”这个问卷的开发为例子吧?假如我计划开发一个问卷来测量 “工作满足”这个构念。首先,我给出了“工作满足”的定义,然后通过开放性问卷,让一些被调查者写跟这个定义有关的一些表现.合并意义相同的说法之后,我初步得到了20个items.  在此时,我知道的信息是:
$ J! B5 D3 }0 G6 K8 ^9 w1)“工作满足”这个构念是一个多维构念;: R1 W; F  {2 e& H. w; _- l) I6 ?8 ]
2)维度与总构念之间的关系是AMC的关系;4 n% n5 o' M/ f. D
3)维度与item 之间的关系是”reflective indicator” 的关系。' q4 g- L; {6 T
我不知道的是:
5 q, d8 H2 J9 a) i0 o, z  A1)        这个总构念到底由几个维度构成?
+ U) D% u" |6 l/ T# h2)        每个维度的含义是什么我就更不知道了。
2 k; |( `. W! c: ?0 I4 p: i' p7 C$ H# ~: A9 v& R2 s3 {9 R
如果“工作满足”是一个LMC(而且维度与item 之间的关系是”reflective indicator”.),到这一步我是知道怎么做的:即首先把这20个items 编写成一个初步问卷,找几百被试去填写;然后做EFA, 通过EFA我就可以计算出这20个items可以归为几个维度,对每个维度我也可以命名。
6 I% \* f" A- P8 f7 Q& b
. ^! {! [( s1 x可是,现在我面临的困境是:“工作满足”是一个AMC!(当然,维度与item 之间的关系是”reflective indicator”的关系) 我觉得此时我不能用这20个ITEMS收集来的数据做EFA了。那么我如何确定20个items 可以归为几个维度呢? * {% R7 T( M& `8 t* s- i$ ^

; I- v6 W) e( B1 y$ s* e4 ]+ P您在上次回答好像是说,可以用归纳法,也可以用演绎法。但最好用演绎法。4 [2 @3 n7 o* J. E/ ~4 L! {
我的理解是,用归纳法就是从理论出发。演绎法就是从数据出发。可是,我现在不能做EFA了, 我如何 “演绎”出维度的个数呢?
) w) S0 K* z7 q$ K9 G' A, j4 u, _' q! ^- x3 W; {+ E7 `9 T1 n
谢谢您!
- |5 _# l. H5 K% f9 Z- D/ c
) T' d" ^( v: C. x0 b, k3 W3 _$ ELearningsean.1 n$ \1 f1 t; o+ W

6 w4 I0 \6 V+ x& V1 {
, `9 c8 `' ^$ ~: A2 q6 Y   
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