多个自变量，多个因变量，多个调节变量的分析

libjie

HI,Kenny,
我在网上搜到很多你为大家的解答，所以就冒昧来向你提问了，希望能尽快得到你的回答。
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现在以A量表（四个分量表，无总分）为自变量，以B量表（三个分量表，无总分）和C量表（总分）为调节变量，D量表（总分，10个分量表）、F量表（总分）和G量表（总分）为因变量~
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4 D( F& K/ o1 S  p2 J  C0 [虽然在网上找过相关的资料，对于单个自变量、调节变量和因变量的情况懂得基本操作，但上面这种就完全不知道怎样处理了。
7 }3 C8 r! ?8 [请问我应该怎样入手呢？

Kenneth

不明白，什么叫做 "四个分量表，无总分“？ 如果是量同一个构念，为何不加总？ 如果是量不同构念，就当成是另外一个构念吧？有何问题？？

libjie

Kenneth 发表于 2012-9-3 16:58
不明白，什么叫做 "四个分量表，无总分“？ 如果是量同一个构念，为何不加总？ 如果是量不同构念，就当成是 ...

因为该量表是不计算量表总分的，量表总分是没有意义的，只有四个分量表的得分。就好像16PF之类的，是没有量表总分的，但是会有不同纬度的得分。
- C) V& T: J: Q4 L6 N不知道我这样表述清楚吗？

卖桔者

libjie 发表于 2012-9-3 18:09
& S7 c5 M8 x2 _; A  y$ ]因为该量表是不计算量表总分的，量表总分是没有意义的，只有四个分量表的得分。就好像16PF之类的，是没有 ...

建议你直接把量表放到这里，你说的真的很难理解啊。

Kenneth

这牵涉多维度构念的问题，我觉得你有三个选择：

7 n5 X- [: j$ `5 t1. 用维度定义 profiles，比如A类型的人是维度1（D1）高，D2 低， D3 高，诸如此类。然后用一个方法来表现一个人离开这个“类型”的中心有多远。（e.g. Euclidean distance from the centroid of this typical protocol）。如果你不懂的话，四个维度就可以用三个dummy ariable。 这是徐淑英教授在她的 employment relationship 的文章里的用法。请在网上查 Anne Tsui + employment relationship 去找这几篇文章。

2. 用类似 cluster analysis 或是 latent profile analysis 之类的方法把人用这几个维度分类。希望分出来的类别如你所想。然后用分类的数值来代表该数据的值。这可在 Mo Wang 在 JAP 关于 retirement 的文章找到。
6 O; b2 F& `9 N" v' C  @
% L/ S; Y% m4 ^" I. }; N7 V6 M3. 如果你找不到，或者完全不知道我上面讲什么，就把维度看成是独立构念。
# R; @" N0 U& t2 }1 T2 C. s
希望对你有用。

allevon

醍醐灌顶啊！谢谢KENNY1

libjie

Kenneth 发表于 2012-9-4 09:26
这牵涉多维度构念的问题，我觉得你有三个选择：
( i& o! t1 v' j3 Q) o% }; z
1. 用维度定义 profiles，比如A类型的人是维度1（D1）高， ...

& s( R/ P0 b7 L, R' W9 K$ n谢谢！
暂时不完全理解，找文献去！