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Chien-Hsin,让我们把问题简化以方便讨论。x3在这个问题上没有特别的意义的,所以我们只谈M跟x1和x2对Y的影响。简化后,
Ho: 当M=1时,x1对Y的影响大于x2对Y的影响 当M=2时,x2对Y的影响大于x1对Y的影响 (注:这里只有一个假设,两句要一块用才是一个假设,不是两个假设)
这个假设表现了x1与x2跟Y的关系受着M的数值影响。对我来说,这还是一个调节变量的概念(虽然与我们传统看见的调节变量不一样)。
你说:『我認為M不是調節變量,因為我們並不知道x1(or x2 or x3)對Y的效果是否會因為M而改變。』这是个好问题,但是问的背景好像不对了。就算是传统的调节变量: Y = b0 + b1 X + b2 M + b3 X*M 我们可以肯定X对Y的不同作用“一定是因为M”吗?我猜答案还是“不肯定”。我们唯一知道的是「共变」,也就是当我们观察到M改变时,我们也同时观察到X对Y的影响改变了。相关型的分析永远都会遇到这样的问题。现在逻辑实证用的「结果“支持”了我们有理论根据的假设」,并不是「结果“证明”了我们的假设」。正因如此,理论在当中扮演了不可或缺的地位。
关于第二个问题,我完全同意你的看法。他应该用Cohen and Cohen, 2nd Ed., p.56-57的统计验证。不应该做简单的t-检验。
也谢谢你给的formative indicator的参考。最后,可否介绍给我知道你在哪里看到以上的分析?也许我可以用来做“错误示范”啊! :-)
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