kisyorange 维度问题

Kenneth

还是有人不能发帖子，我替他发在这里。
kisyorange 昨天 15:26Kenneth老师，我是刚注册的用户，貌似还是不能发表帖子，所以只能发信息打扰您了。
我在用SPSS分析数据是遇到这样一个问题：A1, A2, A3是变量A的三个子维度，A1，A2，A3分别与变量D在0.05的水平下显著相关，但是把A1，A2，A3同时与D做回归时，均不显著，但是三者的均值A与D关系显著。自己觉得可能是A1，A2，A3存在共线性的问题（您之前的帖子“为什么突然不显著了”讲过这个问题），可是我用SPSS分析得知，A1，A2，A3之间的VIF值都在2左右，共线性问题貌似还好。这个问题和样本数量会不会有关呢？变量A三个维度的item总共有15个，样本量只有113个。第一次遇到这样的问题，百思不得其解，只好恳请kenneth老师帮忙。谢谢您！
( @" k5 P5 X7 d! T& U6 Ykisyorange 昨天 15:39kenneth老师，上面的问题忘记了一点。变量A的测量也具有良好的信效度，不管是验证性因子分析还是探索性因子分析，A1，A2，A3都具有良好的效度。所以上面的问题就更奇怪了：（

Kenneth

没有数据，我只可以估计而已，以下是我的估计：
A1，A2, A3 之间的相关都不高，但是很相似。比如 r(A1,A2) 是0.31； r(A1,A3) 是0.33； r(A2,A3) 是0.29。A1, A2, A3 与 D 的相关也很相像。是不是A1与D的相关部分（虽然不高），与A1与D的相关部分差不多？比如两者都是0.28左右。
; m9 z/ G$ y0 h$ ^这样的话，A1与D相关不高，A2与D的相关也不高（与A1,D的相关差不多），同时A1，A2之间也有差不多的相关。这代表A1解释D的部分，与A2解释D的部分几乎完全一样（虽然两者解释D的能力多不是很大）。
! C( O; G" T3 _. l  ~7 s  ^* y4 A解决方法：抽了一个公因子A后，用A来估计D，不要用A1,A2,A3了。

kisyorange

kenneth老师，谢谢您的回复，正如您所预计的。您帮我解决了大难题啊，太谢谢您啦：）