[系统转发] 管理研究理论和贡献探讨 2

Kenneth

你好！ SEM 不是什么特别的东西，只是“一组的”回归分析。所以处理 SEM 的问题，跟 OLS 回归是一样的。自变量是类型变量，在一般的线性回归是用虛擬變量（dummy variables）。如果有三个“类型”，就用两个0与1的虛擬變量。有n个“类型”，就用(n-1)个0与1的虛擬變量好了。

Kenny,对多维构念的测量有一些疑虑：（1）在提出一个多维构念时，譬如“主管知觉部署忠诚”，包含恪尽职守等5个维度，在开发验证这个量表的效度时，CFA应该做二阶而是一阶的呢？姜定宇（2009）只做了一阶CFA，但是后面的相关系数表中却出现了“主管知觉部署忠诚”这个变量与其它变量的相关系数，它这个变量是怎么来的呢，是几个维度的得分平均值？我感觉这是有问题的，没有确定构念与维度之间的关系，构念应该不能出现的。（2）如果我定义是 Latent ​Model,并进行了二阶CFA，那么“主管知觉部署忠诚”的得分如何计算呢？可以直接计算维度的平均值来代替吗？希望Kenny能推荐一些构念（尤其是多维构念）测量方面的文献，这一块比较模糊。谢谢。

Kenneth

Cabell，关于多维构念的问题，我们在文献里已经谈过很多。很多研究人员还是不注意这个问题。他们要么是把「多维构念」看成是「一个单维构念」来处理（像你讲的情形），要么就是把「多维构念」看成是「几个不同的单维构念」来处理（像组织公平感知organizational justice perception）。我个人看两个处理方法都是不对的。所以：
1. 我同意你说，如果「主管知觉部署忠诚」这个多维构念是「因子型」（latent model）的，应该做二阶的因子分析。
2. 在测量的角度来说，原则跟单维构念没有不同。如果「主管知觉部署忠诚」这个多维构念是「因子型」的，我们可以用（a）二阶因子数；也可以用（b）平均数。原因是从理论的角度，用因子数比较合适，但是因子数使得因子（也就是该多维构念）的定义随着样本而改变。比如，在样本一，多维构念=.32*维度1+.45*维度2，但是在样本二，多维构念却可能变成=.38*维度1+.41*维度2。相对来说，用不同维度的均值就使得多维构念与维度间的关系不变了。
3. 文献方面，除了我们以外，我知道的不多：

（1）Law, K.S., Wong, C.S., & Mobley, W.H. (1998).  Towards a taxonomy of multidimensional constructs.  Academy of Management Review.  23(4), 741-755.
（2）Law, K.S. & Wong, C. (1999).  Multidimensional constructs in structural equation analysis: An illustration using the job perception and job satisfaction constructs.  Journal of Management. 25(2), 143-160.
（3）Edwards, J.R. (2001). Multidimensional constructs in organizational behavior research: An integrative analytical framework. Organizational Research Methods, 4(2), 144-192.
（4）Wong, C.S., Law, K.S. & Huang, G. (2008).  On the Importance of Conducting Construct-Level Analysis of Multidimensional Constructs in Theory Development and Testing.  The Journal of Management. 34(4), 744-764.
（5）我在prof. Anne Tsui编的方法论的书也写了一章关于测量学的。

Keeny，我有一个关于调节变量的问题问一下。最近看了一本书，台湾邱皓政编的结构方程模型。其中有一个检验调节变量的范例，书中在SEM建模时，将调节变量（年资）同时指向了自变量（组织承诺）和因变量（工作绩效）。判定依据为年资到组织承诺和工作绩效的系数都显著，同时组织承诺到工作绩效的系数有变化。
我的问题是：这样检验是否合理？

Kenneth

John, 人老了，反应也慢了。我看了两次，还是不明白你的问题。请多告诉我一点。
你说：『同时组织承诺到工作绩效的系数有变化』。如果『有变化』，是不是在比较两个模型来决定『年资』是否调节变量？如果是的话，是那两个模型？是『年资』指向自变量（组织承诺）和因变量（工作绩效）的模型1，和『年资』没有指向自变量（组织承诺）和因变量（工作绩效）的模型2的比较吗？

不好意思Kenny，你猜测的就是我要表达的意思。请解释这样用LISREL做可以说明是调节作用吗？ Thanks.

Kenneth

John,『年资』指向自变量（组织承诺）和因变量（工作绩效）的模型1，和『年资』没有指向自变量（组织承诺）和因变量（工作绩效）的模型2的比较，代表了在：
M2:   工作绩效 ​= ​a0 ​+ ​a1*组织承诺
M1:   工作绩效 ​= ​b0 ​+ ​b1*组织承诺 ​+ ​b2*年资
两个回归分析中，a1≠b1。这代表了当『年资』“存在时”， ​「组织承诺」对「工作绩效」的影响改变了。这叫做半偏相关（semi-partial correlation），是一般的多元回归的结论。After ​controlling for ​Z, ​the ​effect ​of ​X ​on ​Y ​changes.
调节变量是「组织承诺」对「工作绩效」的影响是随着『年资』的“数值（大小）”而改变的。在上面的多元回归中，b1从来不会按着『年资』的大小而改变，b1 是一个常数。所以『年资』在M1中不会影响“组织承诺对工作绩效的影响”（i.e., the ​effect ​size ​of ​X ​on ​ Y），这不是调节变量的概念。

Kenny,邱皓政的模型跟你描述的不一样。
M1：(1)组织承诺=c0+c1*年资
    (2)工作绩效=b0+b1*组织承诺+b2*年资+(c1*b1)*年资
M1当中：年资路径既指向因变量(工作绩效)，又同时指向自变量(组织承诺)。结果显示年资-->工作绩效显著正影响，年资-->组织承诺显著正影响,而和M2相比较，b1<a1。

John,按你345楼的描述，我猜你说的应该是组织承诺在年资与绩效之间的中介作用，而不是你在343楼说的调节作用，所以把Kenny误导啦。

你在M1中描述的应该是路径分析的分解式，里面的系数都可以在SEM全模型分析中得到。如果是的话，那么检验中介变量应该不像你在341楼描述得那么简单了（“判定依据为年资到组织承诺和工作绩效的系数都显著，同时组织承诺到工作绩效的系数有变化。”）。这样看，邱皓政书里用的方法似乎有点奇怪，因为他用了SEM，却在判断上依然用Baron&Kenny判断系数变化的三步法（如果用三步法，regression已经够了）。如果可以在SEM中得到各个路径的系数，另外两种方法应该好些吧 （1）检验c1*b1不等于0 （即H0:c1*b1=0）(2)检验“IV->DV间的全部效应减去IV->Me->DV的模型中IV->DV的直接效应”是否为零。这样会好些吗？

不对的地方也麻烦Kenny纠正。谢谢！

Kenneth

John, ​我是越看越糊涂了！
你在341樓一開始說：『我有一个关于调节变量的问题问一下』。然后在345樓又講了一個既不是驗證「調節變量」，也不是驗證「中介變量」的方程。我非常不明白的有兩點：
（1）你到底是驗證「調節變量」還是「中介變量」？
（2）工作绩效=b0+b1*组织承诺+b2*年资+(c1*b1)*年资 ​這條方程中為什么有（c1*b1）這個系數？不要忘記所有回歸系數都要猜出來的。這條方程中，你不知道b1是什么，怎么可能去猜（c1*b1）這兩個系數的乘积（注：c1你也不知道是什么的）?
可以把邱先生的幾頁書掃描電郵給我看嗎？