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回复 3楼 zhmseven 的帖子
% l/ y' j2 j, |' v( w& B: ~$ |zhmseven,
" v4 w4 R0 a& J我有一些疑问:您举的例子中,收入和消费衡量的都是金额的多少,同一个被访者对于两类名义上不同的概念(收入和消费)、但实质上雷同(钱的金额的多少),其很可能采用同样的评价标准。但对于我在原帖中举的例子,比如说满意度(自变量)、购物次数(因变量),我们能够肯定同一被访问对象对这两者的评价标准是一样的吗?我觉得好像不能。1 m* F, i. l1 U; P3 X
相关分析的基础是协方差。协方差是当X变的时候,Y如何的随着X的改变而改变。当X是满意度,Y是购物次数时,协方差是当一个人的满意度离开所有人的满意度的平均是多少时,这个人的购物次数将会离开所有人的购物次数的平均多少。比如一个非常严谨的低估所有值的人,收入是¥9,000,而所有人的收入的平均是¥10,000(比如),这个严谨的人可能只打1分。一个同样的严谨的人当买10件时(相对于所有的人的总平均是12件),他不可能打4到5分的。正常的情形他应该打1到2分。把所有的人算进来,误差就是回归分析的残差了。所以整个分析还是合理的。
_& s9 u+ ^' w) {1 E0 ?$ q3 U
; u8 ^2 M0 Y+ j* W0 A3 ]您的理解是对的,我表达的是这个意思。我在很多paper和书籍中,都发现采用因子分析的方法做效度分析的表述。) o0 `8 L; d T. Y6 S3 U# I0 q
这个不叫convergent和discriminant validity。我在浙大才刚刚讲过。如果我有四个项目,前两个是测满意度的,后两个是测公平感的。项目是: }( p4 `8 L, q* {+ ?! }( m/ j* Y
1. 我是一只狗。9 Y, F, u: D5 A$ o& i3 r1 F, z3 E
2. 我是一头猪。
0 c* p9 g8 @1 v; X$ [4 K2 u% J3. 我觉得我的企业还是公平的。
) w, H; V/ k( S& h4. 我的主管公平待人。* l" \6 i7 I; M
如果我做因子分析的话,我可以保证1和2会在一个因子;3和4会在另外一个因子。我证明了1和2是测满意度的吗?
( e6 w5 \% [+ \( f9 _/ y R( q
0 i: G* F1 \( D0 m f) |6 h' t. }这也正是我迷惑的地方,在我所附的论文中就有这方面的描述。您可以看看,并做一个评述。
4 ?( \4 X9 g9 u我留着这篇文章,请告诉我你指的是哪一页的哪一行的分析。* k! w O. _. J- u& ~$ A8 i
, {2 c- V) \& B O$ {/ G8 ^ p
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