关于EFA的一个奇怪结果

learningsean

各位大侠好！
我在修订一个英文的问卷。该问卷有3个维度，每个维度下面各有3个items。
5 j& f6 e; v+ f' p7 P. g0 i8 r! Q翻译和回译之后，我发给160名员工填写。EFA分析结果出来之后，我发现跟英文问卷的结构很像：仍然是3个维度，每个维度仍然是3个items,并且每个item与其维度的对应关系也没有改变。可奇怪的是，其中有个维度下面的items的载荷（在pattern Matrix中）全都是负值，另外两个维度则没有出现任何负值。这是为什么呢？这样的结果能说明该问卷在大陆仍然是原来的三维结构吗？
顺便说一句：我用的extraction methods 是principal axis factoring，rotation的方法是direct oblimin，特征值大于1。
$ k8 T. h0 \' g$ }4 h7 G先谢过了.
Learningsean
+ D& T9 Q$ c! m4 ~' ~6 [" P% p* P

Kenneth

我直觉的回答是：
（1）可能你的翻译是把原意反了。比如没道德翻成有道德。
（2）可能是这个维度与另外两个维度是负相关的，比如家长式领导中的 autocratic leadership 与 benevolence 与 integrity。

learningsean

多谢Kenny!每次都烦劳您亲自回答。
  I1 ]  K# l7 Q; z+ J# ~2 a我推测应该是您所说的第二种情况，因为第一种情况不大可能出现，我找了三个人翻译，大家的翻译的结果差不多。
0 s0 D$ _, ^0 a+ `6 b2 Z如果是第二种情况也很有趣，因为英文的问卷开发的结果是所有的因子载荷都是正的。这仿佛说明，在西方文化背景下，这个维度与其它两个维度是正相关的，而在中国文化背景下，这个维度与其它两个维度是负相关的。

learningsean

Kenny 好! 继续向您请教。
" _- }7 t6 `8 c6 v7 ?$ f问题一：
如果维度1分别与维度2、3是负相关。那么这三个维度还能认为是同一个构念下的三个维度吗？
问题二：
* L4 I1 n( ^" }* ?" x如果我打算用spss 计算这个构念与其它构念之间的关系（即计算区分效度和聚合效度），此时，我是不能计算三个维度下所有条目的平均分与其它构念的回归关系，不知道我这种推断是否正确？此时，我是否可以把维度1扔掉，只计算维度2和3的平均分与其它构念的关系？如果我一定要把维度1包括其中，将如何处理？
6 @8 [4 y8 @: t7 _+ U问题三：
/ R8 p# @% G$ g  u如果我打算用SEM考察这个构念与其它构念之间的关系（即计算区分效度和聚合效度），我想应该计算二阶因子（即整个构念）与其它构念之间的关系。但此时我的结果是维度1分别与维度2、3负相关。这会影响我计算二阶因子与其它构念之间的关系吗？
; L3 s5 O/ d, Q( K3 F  p' l多谢！
Learningsean

Kenneth

learningsean 发表于 2012-3-30 10:52
7 \# B4 c% g7 O# s. hKenny 好! 继续向您请教。
问题一：
如果维度1分别与维度2、3是负相关。那么这三个维度还能认为是同一个构 ...

问题一：
! z9 i& _8 o+ D& P如果维度1分别与维度2、3是负相关。那么这三个维度还能认为是同一个构念下的三个维度吗？
如果你的理论容许维度1与维度2，3是负相关，就可以了。我举出的 家长式领导是不容许的。因为家长同时要autocratic和benevolent都高的。
5 B4 @# `# ]. ?6 \
问题二：
如果我打算用spss 计算这个构念与其它构念之间的关系（即计算区分效度和聚合效度），此时，我是不能计算三个维度下所有条目的平均分与其它构念的回归关系，不知道我这种推断是否正确？此时，我是否可以把维度1扔掉，只计算维度2和3的平均分与其它构念的关系？如果我一定要把维度1包括其中，将如何处理？
8 Y: w# {4 D6 Z$ u第一，不可以扔掉的。这是理论的问题，不是数据的问题。
第二，小弟才疏学浅，没有想到任何解决方法。
; C* ]5 O6 o! k" \0 L  d, S
问题三：
8 X% I5 [8 K& e3 n( m5 z) Q) \# D如果我打算用SEM考察这个构念与其它构念之间的关系（即计算区分效度和聚合效度），我想应该计算二阶因子（即整个构念）与其它构念之间的关系。但此时我的结果是维度1分别与维度2、3负相关。这会影响我计算二阶因子与其它构念之间的关系吗？
( C/ s8 a! Z) n! [1 \8 k5 U4 y负的载荷代表  F=a1*D1 + a2*D2 - a3*D3  (a1,a2,a3>0, D1,D2,D3是维度， F是因子，或是潜变量)。
你看见a3前面的符号是负的吗？ 这代表越大，F越小。所以因子分析是可以做出来，但是与你的理论有冲突，不是当D1,D2 和 D3 同时都大时，F就越大。Once again，这是理论的问题，你的理论容许这样，就可以了。

learningsean

多谢Kenny！我明白了。
祝周末愉快！
; \, _, s$ a4 G0 f5 y  B; U% PLearningsean