構念的測量疑問

Kenneth

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. o' {7 L& ~0 s7 H+ D' W$ p9 ~Zhmseven，
1.        既然你同意“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”，我没法明白为什么还要在这个问题上纠缠呢？他们是否同时变动，或是相反方向变动又如何呢？既然你这么有兴趣，我最后多讲一次。Coefficient alpha的其中一个定义（Lord 已经提供了数学的推导证明）是“average inter-item correlation after correction for scale length by KR-20”。意思是只有两个因素影响alpha。第一是average inter-item correlation（我猜就是你讲的共线性）。第二是有多少道题。在项目数目不变的情形下，average inter-item correlation越高，alpha就越高。反过来说也对的。我不知道你的数据出了什么问题，但是无论如何，除非Lord  的推导是错的，我觉得不然不可能有你讲的现象。
2.        我个人没有办法同意这个说法。我已经举过例子了，绝大部分的“所谓formative的”構念，都可以用reflective indicators来测量的。绝少的情形（我到现在还没有想到这样的例子）会有一个構念“应该要”用formative indicator，但却“错误地”用了reflective indicators的。就算是一个formative construct，我也可以用reflective indicators来测量它的。当然用的indicators 在两个情形就不一样了。

0 v3 e6 p# X  }$ K' \+ L) q   

zhmseven

ok，看来这个问题很难继续讨论下去，我们在讨论的“问题是什么”上没有达成一致。
& d0 R* u8 X9 |8 N; U1 k$ [我最后一次把我所想要提的问题彻底地清楚地描述一次，有兴趣的朋友可以继续研究。即便我提出的问题是错误的，对于大家理解formative indicators、reflective indicators以及coefficient alpha、共线性诊断也会是有好处的。
1、第一个问题，coefficient alpha在信度检验中应该如何看待？在相当多的文献里面，其构念的测量项采用的是formative indicators，但是在实际分析过程中将这些formative indicators当作reflective indicators来使用了，这是Javis批评这些papers错误地使用了“reflective model”的原因。但是，令人惊奇的是，这些采用formative indicators收集到的数据，却可以很好地通过信度检验（Javis批评的现象，以及谢赞和赵刚提出的问题，都属于这一类问题。Kenneth，你没有看我传上去的论文，以为我说的是构念必须使用formative indicators）。如果说是用formative indicators收集到的数据也能够通过信度检验，那么，信度检验有什么意义呢？理论上讲，formative indicators收集到的数据应该是不能够通过信度检验的。如果说是用formative indicators收集到的数据也能够通过信度检验，我实在想不出来信度检验在这里到底有什么作用。相反，很多研究者将会使用信度系数作为评价其formative indicators应该看作为reflective indicators的证据，而读者没有很好的证据去批驳他，只会使所要研究的问题更加混乱。
: R0 \% C$ {* _. ]/ @- S2.为什么会出现“信度系数高，共线性程度低”？在我们承认信度检验的有效性的前提下，我们就需要思考，为什么会出现formative indicators收集到的数据能够通过信度检验。是由于我们忽略了信度检验所要求的某些数学条件，或者说是信度检验判定的门限值仍然不够严格，再或者是问卷设计没有很好地体现构念的formative类型？不管是什么原因，如果我们仔细思考以后能够得出一个结论，对于大家更好地认识SEM是有益处的。
5 F, Q3 E2 S. M0 e3.如果发生“信度系数高，共线性程度低”，应该怎么办？如果我们承认，信度系数高意味着indicators之间的相关性高，也就是共线性程度高。那么，当发生数据存在这样的现象“信度系数高，同时共线性程度低”，我们就需要高度警惕了。当然，我对这个问题没有更深的认识，建议只能到这里。

Kenneth

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zhmseven，对不起，我是下载了你的东西的，只是没有时间详细的看而已。我再提两点作为我的总结（纵然我所学的某些东西的定义可能跟你的不同）。
) `* l! ~9 N9 _" j0 l7 m1. formative indicators 之间的关系是没有限制的；reflective indicators 之间最好要高相关。如果我们假设量表的项目不变，一个formative construct的indicators可以从没有相关，到很大的相关都可以（没有人说formative indicators 不可以高相关的）。高的项目相关就代表一致性高的话（我看不出为什么不是），那么reflective constructs的项目一定要有高的一致性。但是这不代表formative constructs就不可以有高的一致性。因为formative indicators 之间的关系是没有限制的，可以高相关，也可以低相关。
  V" Y4 Q7 ^+ l, G0 [; Q, s" t2. 基于上面的原因，如果是formative constructs，根本不可以用一致性（coefficient alpha）来确定信度。其实，更精确的讲，到目前为止，formative indicators 的信度是没有方法估计的。
余下的，就请其他的高人解决了。
8 O' j9 {& s6 d+ j   

zhmseven

Kenneth，谢谢你不厌其烦的解答。
; i2 `* \8 D( _( N# l1 l6 N% ]我完全同意你第2点，formative indicators信度没有办法估计。
$ d: P5 p3 J, p% K5 w; f6 ~, z只是formative indicators之间的关系，很多paper确实argue说共线性程度应该低才行，也就是说低相关。不过我猜formative indicators现在还没有研究太明白，很多东西还比较模糊，套用一句话耳熟能详的话，“要在发展中解决问题”。
, c1 m; c7 g% Wformative indicators之间可能存在高相关性，确实导致了一些严重的问题：作者定义的construct和indicators之间的关系明明是formative类型的，但由于指标之间的高相关性，信度检测能够通过，作者往往还是把indicators当做reflective来处理。
2 ?& s0 t1 ^, n2 g, r9 R2 e: |% P所以，Kenneth说的一点，尽量采用reflective indicators，这个我同意。只是，怎么样判断一个construct和indicators之间是reflective类型的，就只能由作者去理解、各说各话了，没有了一个判断准则。如果说formative indicators之间的共线性程度必然很低，不能通过信度检测，我们很容易说construct和indicators之间的关系是formative类型的。如果formative indicators之间的共线性程度可能很高，我们确实没有准则判断很多papers貌似formative indicators的指标当作为reflective indicators来处理是对还是错了，只能根据每个人自己心中的信念来判断。
, g. h! q; W2 q* V' f# }这些疑问，留待发展中解决。。。

rwxld

回复 24楼 zhmseven 的帖子
  {: h6 B" J! H  ~我的理解，一个测量modle是formative还是reflective，这是一个理论问题，是由作者定义的，它和数据结果是否相关没有必然联系。因此，并非formative modle的indicators之间就一定是低相关。
7 O! o$ ^! m- Z1 v  d不知道这样理解对不对？
; Y. n# t5 ~+ ~4 X1 q4 G+ Y8 H   

Kenneth

zhmseven   
# s$ O  J/ i' ?: X6 y4 t, F
虽然我不太赞成很多人乱用formative construct 这个概念，但是 internal consistency 不是信度的唯一标准。所以我上次讲的那句话（就是「到目前为止，formative indicators 的信度是没有方法估计的」这句话），其实不完全精确。对于稳定的构念，我们还可以用test-retest来估计信度。对于不稳定的构念，我们还可以用parallel form来估计信度。
. l) Q2 G$ W  e$ U+ O+ T5 V
你最后讲的一个“理想”的情形，formative 不可以一致、reflective 要一致，其实就算是对的话，也不是好事。不然、我做一次因子分析，结果只有一个因子的话，我就叫这个测量为reflective，如果相关不高的话，我就说它们是formative。那岂不是更坏吗？

! q- h, I, z8 c3 \; A其实，我就不明白为什么这么多人喜欢用formative indicators，formative construct 是很难估计的，要求也很高；估计信度也极为困难；还有sample-specific loading的问题等。如果可以用reflective measures，为什么不用呢？

jkliang

       首先，我要說謝謝Kenny與各位，這個過程中我看到了精采的對話，也學到了很多。
4 G( ~* A6 Q2 ~: ?8 K& Y2 U' M       這個問題回到我最初所提出的疑問，如果研究者在研究之初利用了理論或觀點，定義了一個構念應該是用refelctive or formative indicator，此時在作校估的時候，研究者「很有可能」把原本已經定義的測量型態變成了另外一種，最近我回顧台灣運輸心理學相關研究之後，的確發現了這一個問題，尤其是研究者已經定義構念是formative，但是在校估時卻使用reflective的檢驗方法，而且indicator還是當初定義為formative時所敘述到的現象(而不是Kenny說的formative和reflective的問項應該不同，因為因果關係方向不同)，然後更進一步用SEM進行構念間的關係檢驗，而我想有可能就如zhmseven所說，因為研究者不知道(或根本無知覺)該怎麼處理formative，所以用reflective試試看，結果通過了檢驗，所以竟然出現了定義是formative，但是在校估時是使用reflective，而且統計數據都還不錯，於是研究者就進行研究的解釋，說自己的構念有信、效度，更進一步擴大解釋到不同構念間的關係，我們不由得該問問，這樣是正確的嗎？
為了不落入zhmseven所說「只能根據每個人自己心中的信念來判斷」，我們是否應該對於構念的定義與測量模式校估必須一致進行要求，不然就必須要求作者應該說明，一個已經定義為formative的構念，在測量的時候為什麼要換成reflective(我很贊成Kenny說大部分的構念可以想辦法用reflective)，因為當初作者一定是利用理論認為構念是指標的效果，所以才定義是formative，現在要用reflective來量，在概念上已轉變為指標是構念的效果，此時當初所使用的理論觀點仍然適合嗎？很有可能作者已經換了一個理論觀點來進行測量模式的轉換，那是不是應該說清楚呢？當然，作者可以只用後面的觀點，直接用reflective來量囉！但是如果是我一開始提到的情形，我就認為這個研究的結果，在解讀時應該持很大的保留態度才是。
$ b9 n$ W  m6 _

Kenneth

回复 27楼 jkliang 的帖子
, ]8 \& m6 e/ S4 ]3 wjkliang，你们还是在抓着同一点在发挥。
/ i( l( j% z* `& a5 f1 N1. 定义为 y = f(x1 ,x2 ,x3), 当x1,x2,x3 是指标而不是前因的话，y就叫formative constructs; x1,x2,x3 叫formative indicators.在这个情形下，你那x1,x2,x3做因子分析，发觉只有一个因子，这不叫convergent validity。你发觉x1,x2,x3的alpha值很高，这不叫reliability。做的人根本不知道自己在做什么。这叫知其然不知其所以然，所以用的时候就乱用了。
; }1 s. {' M% I2 ~9 ]2 B2. 就算y = w1*x1 + w2*x2 + w3*x3， 我们还是可以另外发展四个reflective indicators（i1,i2,i3,i4）来测y的。那么i1=a1*y+e1; i2=a2*y+e3; i3=a3*y+e3; i4=a4*y+e4。如果i1,i2,i3,i4是reflective indicators，那计算他们的alpha值，用以决定信度就绝对可以。我们不可以因为有人乱用（上面的用法），就不容许别人做正确的事情（这里的做法）的。问题是什么呢？我觉得问题是上面的所谓formative indicators既然不是用在测量構念y，那么提出来就没有很大的意思了。可能只是丰富我们对構念的理解吧。
) N8 h' ^, Q6 R* J5 q
1 O8 g# T" |8 m* Y) S1 i   

zhmseven

嗯，其实大家的基本看法是一致的。看法不同之处只是说，如何看待在formative model的概念下使用了internal consistency的问题。
( k; J4 @( L& k& R- \0 Z* v! z事实上，我和jkliang的看法是，大家要小心引用很多papers上的indicators。虽然这些indicators的alpha系数很高，其处理方法可能是错误的。
至于应该如何评价internal consistency和共线性检测的作用，恐怕需要做一番研究了。有空的时候，我希望自己能够从数学上推导一下。

reddyrunny

谢谢各位同仁，我从你们的帖子中学习了很多，懂了很多。非常感谢！