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構念的測量疑問

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发表于 2011-5-23 10:39:22 |只看该作者
請問Kenny,您提到Jeff Edwards在psychological bulletin的文章,文章的topic是?或是出版年份?我在psychological bulletin最新出版的一期內找不到這篇,請您幫忙!
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发表于 2011-5-23 11:23:40 |只看该作者
回复 11楼 jkliang 的帖子
! q% j- Y4 l1 q' T3 @5 G" sjkliang, Kenny说的可能是这篇文章:. x) D  H$ t3 Z5 ~$ D
Edwards, J.R. (2010). The Fallacy of Formative Measurement. Organizational Research Methods, 14:2, 370-388.
* S. Q: T$ W% s7 ?+ A: P/ B, ~8 d6 L, A. @. Z% K% J) i, t
   
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发表于 2011-5-23 11:34:17 |只看该作者
xinting.J謝謝!
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发表于 2011-5-23 21:15:19 |只看该作者
回复 9楼 Kenneth 的帖子$ x7 @0 h/ G5 k/ _9 [  y
+ |3 D8 y- F( K0 B0 G3 e
Kenneth,你举的例子将社会身份修改为reflective类型的,我同意。之前我也这么考虑过,不过关于很多文献上多维构念的设计,我始终有一些不认同。- y% F* j2 D; W, x1 {5 q* l
) x3 t/ `1 z5 p+ V- U
Lawler将Job satisfaction分解为5个维度,每个维度都可以用reflective model来测量,这一点没有疑问。但是Job satisfaction和5个维度之间应该采用reflective还是formative类型的呢?我认为应该是formative的,即一级潜变量采用reflective model,二级潜变量采用formative model。
# R7 L: e2 {$ b7 `! M
9 }$ X6 W3 |" o5 w# K昨天晚上学习了一点你在同济大学的讲座,提到台湾企业的“家长式管理”分解为两个维度,一个维度是“爱护下属”,另一个维度是“权威式领导”。这两个维度和“家长式管理”这个构念之间采用reflective的模型。我想借用这个构念设计,与job satisfaction的构念设计作比较,讨论formative model和reflective model之间的区别。
- s! a* r; X6 ]1 q
( f5 Z9 t0 {8 I) x8 I8 Z我比较了“家长式管理”这个构念和“Job satisfaction“构念之间的区别。
1 `7 B$ d! Y! ?" S' a6 Z  {从“家长式管理”这个构念来看,“爱护下属”和“权威式领导”两个维度是不相关的。按照一般的观点,“家长式管理”构念和“爱护下属”、“权威式领导”两个维度之间应该是formative型的。但是,普遍研究采用的是reflective的。我的理解,必须两个维度的测量分值都很高,才意味着“家长式管理”的分值很高。或者更准确地说,如果我们认同一个企业采取的是“家长式管理”,那么必然有“爱护下属”和“权威式领导”。也就是说,虽然“爱护下属”和“权威式领导”两者之间没有必然的相关性,但如果“家长式管理”构念的分值高,“爱护下属”和“权威式领导”的分值必然高。只有一个维度的分值高,这个企业的管理不能称之为“家长式管理”。因而,家长式管理”构念和“爱护下属”、“权威式领导”两个维度之间采用reflectivee型是合理的。
7 a/ X% C& {$ N8 N" G  [' \- i3 j“Job satisfaction”与“家长式管理”这个构念有一个类似的地方,就是其5个维度同样是不相关的。但不同之处在于,我们不能认为“Job satisfaction”的分值高,就一定有5个维度的分值也一定高。一个人对工作感到满意,可能只是因为他对工资很满意,不代表其对主管一定感到很满意。这是“Job satisfaction”构念的维度与“家长式管理”构念的维度的一个显著区别,或者说是两个构念的定义的显著区别。采用不恰当的数学作比喻,前者是5个维度的“或”的关系,后者是两个维度的“与”的关系。因此,即便作为多维构念,Job satisfaction与5个维度之间也应该采用formative方式,而不应该采用reflective方式。但是其5个维度各自的指标可以使reflective的。# `9 X" H- G* F- h; E' p
- r" J* g4 Z  U3 ^
这个问题的讨论就涉及到应该如何评判一个构念采用formative还是reflective的准则了。按照Jarvis等的观点,当各个测量指标之间不具有替代性或者说相关性的时候,就应该采用formative model。我的观点,重要的不是考察各个测量指标之间是否共变相关,而应该考察构念和测量指标之间是否具有共变关系。如果说构念分值变化,必然有所有的测量指标都发生变化,就应该采用reflective model,但这是各个indicator之间不一定具有共变关系,例如“爱护下属”和“权威式领导”两个子维度。
/ T' t5 I( o7 S+ x' L, l
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发表于 2011-5-23 21:23:13 |只看该作者
回复 6楼 Kenneth 的帖子- u: R: F- S* c* J4 R
! E" Q5 R9 u, `! D4 C" y9 p
Kenneth,
4 z2 S/ k* u$ }( }# N' q
% R3 T8 P3 X4 c% v& x9 A另外,我想到一个内部一致性可以高,但是项目相关不一定高的情形。就是每两个项目的相关都是0.3左右(很低),但是只要项目的数很多(比如二十道题),那么 Cronbach Alpha 还是可能蛮高的。因为根据定义,Cronbach Alpha 是所有的 split half reliability 的平均,但是要用 KR-20 修正(也就是说项目越多,Cronbach Alpha 就越大)。
" z. n) B6 r* |' L; z' b0 G% m2 F2 Z3 ]
在我的测量数据中,测量项并不多。总共只有5个测量项,其中4个测量项我设计为formative indicator,1个设计为reflective indicator。构念是perceived benefit,4个formative indicator分别是有用性收益(反映消费带来的效率提升等)、享受性收益(反映消费带来的享受)、社会收益(反映带来的社会身份认同感)和情感收益(反映对个性、情绪的一种展示),1个reflective indicator反映总的感知收益。这里的感知收益有点类似于感知价值,只是没有考虑各方面的成本付出等。
% T# @! u9 F: u5 `) s0 I1 ^" B所以,这个现象应该不是由问题项很多导致的。
$ ]- M. Z. h# _/ G8 [, U
& b) H3 Q" Y4 s3 Z- T+ G; N我在想,这个问题会不会和数学的假设有关系?信度检验和共线性诊断的方法和判断值,有没有基于什么样的分布函数的假设,比如说联合正态分布?之前没有研究过这个问题,这段时间论文的压力比较大,也没心思考虑这个问题。
% m% W( z! S. G1 q* o 本帖最后由 zhmseven 于 2011-5-23 22:24 编辑
2 y, D( x6 c- u) r) ?  B0 h! ]! B9 p4 y
% |1 B. J! I+ `( y7 u7 p9 I7 {
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发表于 2011-5-24 14:53:44 |只看该作者
回复 15楼 zhmseven 的帖子; F# G" w5 F9 Q- _9 L
zhmseven,( g+ z4 o0 P* F; |
怪不得你有这么多古怪的结果,原来你不是依据正规的途径自己发展出来的量表。7 ~+ {0 a9 u, M% ^$ @4 r
1. 一个構念,不可以“同时”用reflective与formative indicators 来测的。" B* y1 b$ _1 m+ \
2. Formative indicators 不可以讲 内部一致性,Coefficient Alpha 是不适用的。
8 d# V3 u% D; c2 A( a' s所以你说的item correlation 与 internal consistency的问题根本不存在。关于formative indicator,请看帖子上面的讨论。
( F2 {* L9 d: Y# g   
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发表于 2011-5-25 00:45:29 |只看该作者
1. 一个構念,不可以“同时”用reflective与formative indicators 来测的。
( M$ a  E/ a# e( U3 _8 M, u: ]2. Formative indicators 不可以讲 内部一致性,Coefficient Alpha 是不适用的。5 u; w0 R: V# f0 b5 ?( K- q" Q5 M. i# }$ a9 ^; `
所以你说的item correlation 与 internal consistency的问题根本不存在。关于formative indicator,请看帖子上面的讨论。
! }0 k) K2 ^! ^# T& q2 K/ P
Kenneth,我想主要的问题不在于构念的测量采用的是reflective还是formative indicators。应该说,同时做两种类型的测量是可以的,MIMIC方法就是同时做两种类型的测量。关键的要求是,不能把两种类型的测量指标混淆了。事实上,我并没有将reflective与formative混合起来做内部一致性分析和共线性诊断,更没有将两种指标混用做SEM分析。
( n8 u& t$ }, c( }. N2 y, x' h在做内部一致性分析和共线性诊断的时候,我用的是benefit1-benefit4四个formative indicators。我知道formative indicators是不可以讲内部一致性的,我之前做的就是共线性诊断,只是一时兴起做了个内部一致性分析,看看formative indicators做共线性分析的结果会是什么样子。
  b  I  @( T  K2 N% B' P+ a我之前的概念是,不管是什么样的数据,哪怕是我随手自己编的一些数据,在问题项比较少的条件下,如果说内部一致性强的话,那么共线性就应该弱;共线性弱的话,内部一致性就应该比较强。这个和采用formative indicators还是reflective indicators没有关系,是由待分析数据的数学特征决定的。因为内部一致性强,表明问题项之间的相关性强,那么共线性必然会弱,反之亦然。内部一致性和共线性之间有一个反向的关系。
! |: q/ S# w1 r' S/ N2 U9 r/ S但我一时兴起所作的分析让我很是吃惊,同样的数据,做内部一致性分析表明相关性强,做共线性分析表明相关性弱。这是什么原因呢,是我对内部一致性分析和共线性诊断的理解完全错误?内部一致性强和共线性程度之间并没有反向关系?抑或是其他可能的原因?: [9 \1 X8 b% j6 j
本帖最后由 zhmseven 于 2011-5-25 00:46 编辑
- r. Z% o# ~2 T% e0 A3 z+ [
; I! D$ Q2 O2 I0 }) j0 e" B
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发表于 2011-5-25 09:30:21 |只看该作者
1、内部一致性强,共线性也应该严重啊。
& ^9 b, I9 k; E. _9 Q0 i+ Z% I# o/ g: W- `' Z, D" x" y
2、另外,对几个项目做内部一致性分析可以理解,但同时又如何对它们进行共线性诊断呢,是将这些项目作为自变量回归吗?根据经典测量模型,这些项目是结果变量呀,应该不能做共线性诊断啊。除非把他们当自变量,但这样一来就成了formative indicator了,就不能做内部一致性分析了。那么,根据上述理解,要么做内部一致性分析,当成reflective indicator;要么做共线性诊断,当成formative indicator,不能两者同时做。这意味着既把它们当成reflective indicator,又把它们当成formative indicator。
4 h; I$ R3 h& o! c  a
6 |# V$ ~2 x9 ]! }* c* F0 B' W5 t我是初学者,说的可能不对,请zhmseven朋友指点。
6 H8 _4 n& E* O2 d- g7 P4 a# U% B9 e$ q3 a
本帖最后由 rwxld 于 2011-5-25 09:33 编辑 3 z8 |3 y3 t1 d
$ U  f1 `1 I  k, A) |9 m
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发表于 2011-5-25 14:01:50 |只看该作者
回复 18楼 rwxld 的帖子
9 ~, o' i& g: o6 G3 b, }rwxld,你没有说错。我的疑惑也是一样。Alpha (一致性)是长度修正后平均项目间的相关,一致性高,项目相关就高,共线性也强。
/ ?" {4 h1 l5 G- v9 U& r另外,我不知道“共线性”在这里到底扮演什么角色。理论上来说,项目相关应该越高越好(当然不可以等于1.0)。在量表的发展中,一致性是信度的重要标准。共线性是回归分析的问题,在测量模型根本没有地位,为什么会在这个考虑呢?除非你讲的是formative indicators。但是你又说两个分析是独立的,那我就完全迷失了。" {# y8 c) b* t4 x- }
最后,就算你要分开来分析,同一个構念也不准同时有reflective,也有formative indicators的。起码我没有见过这样的东西。
3 `: ^& E4 P+ E# h# r) _3 ]" i6 I, G! n. b* x
   
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发表于 2011-5-25 22:41:49 |只看该作者
呵呵,看来大家都迷惑了。但有一点共识,那就是内部一致性强,则共线性也应该强。不知道这一点有没有形成共识,那就是共线性弱,则内部一致性也应该弱(似乎是逆否命题,答应应该同意)。. ~# |* J9 f7 o8 U) W1 d/ f$ C

% T$ B' Q6 W# y5 R. y  N重申一下,我同意在reflective model中应该做内部一致性分析,共线性诊断是回归分析中的内容。1 Y4 ]0 Z7 h; ]. A1 L8 g7 l& e- b+ i) M
我只是随意测试了一下,发现我所说的奇怪问题:同样的数据,做共线性分析的时候发现共线性较弱,但做内部一致性分析的时候发现内部一致性很强。这个和是否“应该”做共线性诊断或者内部一致性分析无关,而是违反了我们达成的共识:内部一致性强,则共线性也应该强。6 ]; N8 i. F0 v  M" X8 N& s) ]

0 E! k: i; w) A0 s4 p我昨晚上后来回顾了一下所看过的文献,怀疑这个问题可能不只是我碰到了(当然仅仅只是猜测,没有证据)。在Javis et al.(2003)的论文中讲到,在四大市场营销类期刊上,有相当多的论文在应该采用formative model时错误的使用了reflective model,在应该使用reflective model时又错误地使用了formative model,前者更甚(P206, table 2)。既然模型错误,那么所采用的数据分析方法(也就是说,应该采用共线性诊断还是内部一致性分析)也错了。这里问题就来了:使用了错误的数据分析方法,为什么还能够通过数据分析检验呢?我猜测(仅限猜测),对这些作者来说,其收集到的数据有可能存在和我收集到的数据同样的现象,只是没有人像我这样“一时兴起”。8 A) i' T3 X8 i4 O& v
我再举一篇文章说明,谢赞和赵刚(2005)认为应该将用户满意度的测量模型由reflective model修改为formative model。在此之前,多属的paper在研究这个问题时采用的都是reflective model,他们能够发表出来,说明在其论文中数据的内部一致性还是很强的。谢赞和赵刚(2005)基于他们自己收集的数据,采用formative model,所做的共线性诊断结果表明共线性程度很低(p6 column 2, line 1)。遗憾的是,作者没有提供内部一致性的分析结果。这里的问题也同样存在:为什么同样的问卷调查表,所收集到的数据既可以完美通过内部一致性分析,又可以完美通过共线性诊断呢?
8 m- L0 ^) y0 m% @我将论文附上供参考。" O" {9 a# H# s. H  o  b: {

) L1 X) I3 _) b: }3 I3 \7 e) v# ^! j1 E要是哪位恰好手上保存有收集的历史数据,或者是刚好收集完数据,建议可以试试并把结果公布一下。近些天我看看能否从数学上做一次推导,找找原因在哪儿。/ Q( N0 O3 C+ K4 d1 _9 {* B

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