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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)" I" ]6 D* X3 F7 {
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)
; y# p! }( X/ X. \* K5 c" `
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)
  F+ {' m! Q. Z( F8 }* Y
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)8 f3 K2 L: v9 O4 V
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)
% M& J2 K- K; o) W. G! H& C' V
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 * A5 |8 E% w0 e: p
/ E; r3 `* d: k! F- w9 x$ ]

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发表于 2011-4-7 15:51:05 |只看该作者
回复 1楼 learningsean 的帖子2 f& [3 f5 y  K) C9 [: w) }
  c) d9 A1 }$ z; G" a) x3 Y
learningsean, formative indicators  是理论导向的。你的理论就决定了你的指标是什么。" j- B2 {. i6 Q1 T8 v# `! x
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。1 l7 `) A. g0 H8 A4 L6 ]
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。6 y. g  f8 t. X3 Q6 ^

/ r: X( U, A/ _/ cJeff Edwards, The fallacy of formative measurement, ORM, August 19, 2010, p.1-19.
4 Q7 q3 w0 Y0 X8 t3 d0 m9 Q( q下在后,请把档名由 .doc 改成 .pdf。; s- X8 E" H& @
$ b( u/ P$ G. x" l) E6 m
      z/ {/ z, ~5 K3 W2 _# z* w
# R$ L$ a  }9 M0 A
本帖最后由 Kenneth 于 2011-4-7 15:55 编辑
' y; J) c1 w- `# P$ h
- J" k/ G3 o; i8 F9 a* P% T

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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
' F) ]" }9 h) S$ f  A7 W多谢kenny的回复。
' J: x7 l* q5 {& u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。  
" t8 E8 f3 c4 x: ]另外,您推荐的文章我已经下载下来了,正准备看。多谢。
: b) ~% t/ G6 O) ^6 J- R  qleanning sean
: U8 {5 l* d3 b) r 本帖最后由 learningsean 于 2011-4-7 17:06 编辑
0 v$ `+ t2 G- T0 G  f  G& t3 d$ \, {7 }% F3 m! c9 U: c( c: r
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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5 Z6 Z6 o4 Q- X2 n8 L' D

+ J+ I0 M2 r  `; blearningsean, 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。* A# |3 o3 B# o$ ^! R
   
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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。

! n& t* C/ F2 G" Z2 z
我们知道,编写和验证的问卷的一般过程:
1)
5 d- X' l; L% v9 n5 ^
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)9 z& h# W) E9 V2 K7 U" {& v
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)
* g7 d/ \/ @/ T' M7 \: @! @
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)$ i0 v) V9 F, V/ Y
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)
# ~  U% d9 _' h- d2 l
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
7 T0 [9 M; a: e) @- B; P; ]
" {& Z" o0 |1 b( b: ~& j, ~
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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8 r8 Q# \$ _- v

5 A# F! H& g4 u0 C7 ^7 L# I+ dlearningsean,
8 ]4 W# ^( v" j( e, k5 u* x0 T首先要赞你一句,你很有观察了,看得很准。
' ^; Q* `/ N1 ~+ x1 I( W3 ]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。
! ~. N3 r% x" |7 X, O对于AMC的测量模型,可以有两种做法:: A3 Q( J9 x4 l  I1 v) M
(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」。1 A, |: t1 S4 N9 n1 i, h
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。& X5 ^" ^+ q. c( [
(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。
% t: \* T# s- L9 g" f** 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。
9 O# ], {& a3 B* D& Y   
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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!
  H; q3 b$ Z3 ]) @, u# Z; O( P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。
, ^3 T) [- x5 T. H- Q! z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。”
: Q0 v% c3 |+ |. v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?
* j0 i3 d& X% ^7 }! G7 g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。”
! d, h  H3 J( @8 r: x$ |: I  o6 I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?2 s& P2 A! K" {
7 Q0 T8 X' r+ P! U! v6 _4 S. W
周末还要打扰您,多谢kenny!
' ]) `% |) {$ x7 ?- v# O( j8 E9 X! H) P7 k8 R6 F, @
Learningsean8 F* a  u  M9 ?( o$ {6 U8 y$ i

/ @6 g7 p% E8 W. f   
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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
& c) |" v6 h1 g9 `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。
& M' t: k" {- o6 M9 j
1 I/ O& T4 ?8 m5 A3 b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。
* Q4 h: K2 m9 H8 c/ T( {1 ?, K3 o' ~( H+ ^6 Q- [% c  g5 @7 U
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。# m( Z( ?4 W! E( j& k' N' n7 F

7 H; w1 D! K) F( g; q: o" ~$ m   
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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。% ]  @6 l/ m" f) k
Learningsean
7 i5 p8 s$ X- U! c" N
; L! A7 h* W0 _$ T( P   
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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。; V8 U5 b$ D8 E/ O' i
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# @& |$ l+ k5 }1)“工作满足”这个构念是一个多维构念;) _5 f# {( [* a2 C: ~; h# @1 j" X
2)维度与总构念之间的关系是AMC的关系;6 b) b2 y( h/ F
3)维度与item 之间的关系是”reflective indicator” 的关系。) H0 t1 C- o& g4 [; N
我不知道的是:- I. S6 {' d; V& `+ [) X
1)        这个总构念到底由几个维度构成?
: Q( R0 a  G6 P! h, \2)        每个维度的含义是什么我就更不知道了。
, l! O% @& r6 j6 _! l/ ^9 G1 r0 X
! o# P" A# n) T1 A3 A2 K( l: u% k' Q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。
' ~! k3 ^8 G5 F7 I: C6 ^
, i! r7 x1 ~7 x$ ~/ v4 _9 b9 [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?
$ ~) g5 ~& c1 x" O! Y$ v& `
% N( A. t" ]: C6 D: ~- b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。
# u+ l! d  p. M( ]! l! z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? 0 v" W+ ?4 u8 ]9 v* O: R0 ~, Z. f

2 Q+ `& ?* m' N! \4 i谢谢您!  c; V# j2 W1 K" i- q0 m

, N1 r% }* B: i" [& E( LLearningsean.
1 X5 u; t0 u, {3 h) e7 H0 ~
% [0 J2 j6 _$ o9 [2 @
$ |: o' m1 b8 X2 [! M   
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