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自变量是0-1,中间变量是潜变量,因变量是专利,怎么办

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发表于 2014-4-30 18:18:26 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny,0 O5 S$ z- I% x( \& p# g0 y9 O
我想请教一个问题,我思考了很久,却没有结果。我想做一个研究,整个研究分为2个study,! P) L4 y; B  T' m5 G

6 z" ^& S: q# [! dStudy 1测量研发人员投入。是运用探索性因子分析和验证性因子分析,将研发人员投入分为两个因子,即情绪投入(A1,A2,A3,A4四个题项),智力投入(B1,B2,B3,B4,B5五个题项)。这部分我自己会做。
) m/ [: [- Q6 i2 {9 T. p5 D+ u5 D1 c$ l
Study 2 想检验下面四个假设,
- k* w) M) y" G. J3 w, A9 _H1:CEO研发经历对研发人员情绪投入有正向影响
4 C: x* j* ]1 `7 o, hH2:CEO研发经历对研发人员智力投入有正向影响
4 L9 c( e- B1 EH3:研发人员情绪投入对公司专利有正向影响" N  f+ V, q1 z4 O5 }
H4:研发人员智力投入对公司专利有正向影响( k+ ^  M! ]& g1 e+ o9 @! x
' H+ ^% c# l  O; j5 J$ v0 q" `
其中,
* O4 a6 u7 Y" H4 k) E: RCEO研发经历,我用1表示有,0表示无。' T" n) _% \! G! ^
研发人员情绪投入用4个指标表示,智力投入用5个指标表示,即是潜变量。
" P  p( l" Z8 ^* B公司专利用实际获得的专利数量表示。% A) n/ C6 g8 o8 K1 I, N

' V, \- n  g% v: j- G# [  J# R我有两个问题,
: k% c& S8 O' W, M(1)我应该用什么统计方法。我知道,如果都是潜变量的话,可以用lisrel软件,通过结构方程模型做。但是现在,CEO研发经历是0-1变量,公司专利是一个数值,而研发人员投入又是潜变量,那我该用什么软件呢?什么统计方法呢?请问,您能详细地告诉我吗?我花了很多时间,却没有结果。我有点想用spss中的logistic回归(或者一般回归做),分为三次做,第一次检验H1;第二次检验H2;第三次检验H3和H4。不知这样可以吗?* b3 k1 g! A3 M: ?0 e$ v1 i( w3 b( A. K
, r* j. L8 _$ `* W
(2)这个调研是2011年完成的。之前曾经听过一个讲座,说是二手数据,最好有不同时间段的数据。因此,我除了收集2011年的CEO研发经历、研发人员情绪投入和智力投入数据、公司专利数据之外,我还搜集了2005年-2012年之间的公司营业收入,2011-2013年的公司专利数据。请问,在我的这个研究中,特别是在数据处理阶段,我该如何使用这些数据呢?
2 d7 q3 o7 C( N+ O6 ~& h
# ]" O; {& P- U* ]: z! U万分感谢您的帮助!
: b+ ~4 x3 ]% W7 B- k; IFeng5 r$ w$ E6 v9 f+ O* z$ e" l$ @- e

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沙发
发表于 2014-5-5 00:35:17 |只看该作者
1. CEO研发经历 不一定是 0与1 的变量,可以是多少年等的连续变量。9 K% t( ?. I' O. f! Q/ b
2. 如果你喜欢用虚拟变量的话,那就用CEO研发经历(虚拟)估计“研发人员情绪投入” 然后
* j2 f( \8 M5 t1 M6 ?4 x% i/ ]3 x  L“研发人员情绪投入” 估计 “公司专利”。 这,就是一个中介(间接作用)模型吧。
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发表于 2014-5-11 05:51:21 |只看该作者
Hi, Kenny,
" B# ]) A/ x* Z' @6 Q; K% a非常感谢您详细地解答。我按照这个思路进行数据处理,结果又出现了两个新问题:
& s; J  N. x) C$ I* O4 U(1)探索性因子分析的KMO值为0.786,但是解释的总方差只有49.1%。请问这个结果是否可以接受,是否适合做因子分析?# p+ v* {) }' F1 X$ U1 E9 j0 l
(2)在采用结构方程模型进行路径分析分析时,卡方/df=2.7,p<0.001, RMSEA=0.061, GFI=0.92, AGFI=0.89,但是其他的拟合指数都非常小CFI=0.67, NFI=0.59, NNFI=0.50, IFI=0.69。请问这个结果是否可以接受?
. p7 B/ j: F  o; f2 d" S' S% }+ n我非常着急,万分感谢!( \& o2 ^. L( K. D
Feng
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