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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  w  v: c+ E7 p- K! W
jkliang, Kenny说的可能是这篇文章:3 Q7 f9 u" j5 b5 Z! o! Y, ^
Edwards, J.R. (2010). The Fallacy of Formative Measurement. Organizational Research Methods, 14:2, 370-388.2 l$ j8 }( G7 T. J1 e+ x5 B
% _" h+ @5 W# e# k. R6 ^/ J
   
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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9 K& y" f) J/ }: q$ F1 J' S0 }. Y

  p3 P  u' s0 z6 A3 M4 T0 K7 `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。
3 R% Y5 Y4 z( K' f; E: p; I4 v; s# S" D: x! c9 [+ H
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。% ]3 h7 S! o2 M
# [/ a/ L, H) [5 i" \1 Y
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。
. e( ~+ r7 n! ?$ `) C$ q# `0 A+ d' u6 h2 g
我比较了“家长式管理”这个构念和“Job satisfaction“构念之间的区别。- w6 g. B4 c; o9 g  u
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。) c$ T# v1 K1 m, |: d  {9 X
“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。
+ I' C6 Y0 Y, j- |7 i0 d# N# }6 {- a$ B& l# E& `# z
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。! ~, `+ {! |- q! C
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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
7 J; B- p. j6 \  ]: `! d, J% R6 ~' N* b, Z6 S  ]; x
Kenneth,
& ]. Y$ B) H' S, \) W; e
& K0 u* ~. @/ q: ]/ ~$ G! X. }6 C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)。* W! I1 Z9 @1 F- }

& K; L" ~* E  W' p7 |
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。
* @# Z9 B  l; c1 j所以,这个现象应该不是由问题项很多导致的。! j: G* D' [3 C9 ^

# t+ T0 X& C- B( P  e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。
' G+ x7 \4 }  m+ p1 S1 T* }! l 本帖最后由 zhmseven 于 2011-5-23 22:24 编辑
. M' f5 N! v: c- q4 n( O6 p, @5 H5 X; i
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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* c2 d( C# X: B( k
zhmseven,
  n0 K: [+ i; H& ]& L% [/ b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。
- P. x5 `) ], ]8 G7 \* v4 e1. 一个構念,不可以“同时”用reflective与formative indicators 来测的。+ |; r* U! V: U5 p" p# [. y
2. Formative indicators 不可以讲 内部一致性,Coefficient Alpha 是不适用的。/ [7 k. i- {/ T) w
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。$ O: P$ D/ M  l1 r2 L7 i
   
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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。. v9 M1 G4 A" f! B: h+ U! T; H  v
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- q8 P. Y1 |# p+ n& t
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。
. E' {$ y; `! @" M1 g5 l3 A
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。- m' b4 U8 s- b$ v( x( |  m
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。
0 P0 O1 j* Q" B+ i# J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。' ]2 ~; W7 z1 }/ b: O( O
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?- Y7 a6 B+ {1 _) G( N$ ^
本帖最后由 zhmseven 于 2011-5-25 00:46 编辑
# j7 @* ]9 I+ Q1 E8 d
; g  E, X4 m$ {3 E7 F* p/ @
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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。! Z, ?2 H( h  @5 T% U9 k7 k$ |
1 w) b3 F) K0 E5 H& b  }- L+ l* E
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。
7 Q3 i0 N) [6 Y1 w- |
' \7 j7 D9 ?6 W( F; V5 E! w" N我是初学者,说的可能不对,请zhmseven朋友指点。
7 l5 F2 j4 x: [0 _' B' R# ], w
$ V. }6 ?+ K% X4 H1 @2 s& w 本帖最后由 rwxld 于 2011-5-25 09:33 编辑 ( V' e/ Q. j2 I! N' e/ c0 H
6 i, x" K1 O) L
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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
  b7 Z3 j9 y1 N# O( c  x5 qrwxld,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。8 B" g, @  L& a4 E  T: G* O
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。
7 I! t& B. @4 Z+ O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。
+ Q$ C6 b  _1 Z- T& n$ K0 Y- c6 S" C1 a
* Y7 f* J- p( a  ^   
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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)。  l3 h/ G; x4 C

2 q1 f0 M9 z5 J& v) H. p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。. t( `$ l8 b1 S! V: Y, p1 ^
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。
* a2 W4 s6 |+ e" h2 T5 K6 K
/ B: E% b- i$ ?# G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”。, }4 z+ H4 a; J1 c& u- B( I
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?
* G5 v: u* m8 c( O我将论文附上供参考。) I( B: @. ]! L  r; k; ^3 \' O1 }
3 h: E. t1 W2 ^
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。
7 D; a+ [  q; ]$ E+ ~

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