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多个自变量,多个因变量,多个调节变量的分析

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楼主
发表于 2012-9-2 10:31:22 |只看该作者 |倒序浏览
HI,Kenny," z: x# j* @0 _0 X' b8 P0 [
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。2 f' _$ T2 c- N# y$ o6 j

" d1 P4 ]4 O* _: ~% x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~3 c+ g  T+ o, \3 ?9 z+ @; f
1 W2 {) m# X, G+ i
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。
# u0 e5 [: t/ w请问我应该怎样入手呢?

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发表于 2012-9-3 16:58:25 |只看该作者
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??
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发表于 2012-9-3 18:09:20 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-9-3 16:58
' G5 X* S; M& c& D, Y; b9 I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 ...

% M( T& q" G; d- @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。
9 [0 _( B4 a  b( Y. U  d不知道我这样表述清楚吗?
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发表于 2012-9-4 09:24:58 |只看该作者
libjie 发表于 2012-9-3 18:09
2 G, w/ C7 j+ T. K, O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 ...

6 m+ f- b- `+ O  Q! J8 B8 g建议你直接把量表放到这里,你说的真的很难理解啊。
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发表于 2012-9-4 09:26:40 |只看该作者
这牵涉多维度构念的问题,我觉得你有三个选择:
3 {# R) D9 f9 ^
% f/ V! p! r3 A0 z3 A0 R* u1. 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。
* Y8 R) L* h- g( ^" ]
! x2 H% T9 W: t: x9 ?4 T2. 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 A- y9 }2 ^. q
4 {* w) D$ N6 D5 V' p3. 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。
7 t* s8 [! X  K" m& E
( Z: q7 M' R+ _6 t0 d& r希望对你有用。
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发表于 2012-9-4 22:06:18 |只看该作者
醍醐灌顶啊!谢谢KENNY1
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发表于 2012-9-7 09:17:35 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-9-4 09:26 8 J' h) A2 o+ t) q4 \* A
这牵涉多维度构念的问题,我觉得你有三个选择:0 _; [/ H, M6 M! |
: S) v6 r9 x" `' T
1. 用维度定义 profiles,比如A类型的人是维度1(D1)高, ...
6 V( c# q. }/ Z, B/ Y# r! X
谢谢!# D5 i& |7 O$ ?4 _0 n$ u
暂时不完全理解,找文献去!
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