[系统转发] 管理研究理论和贡献探讨 2

看了您的结构方程建模中的「多组平均数比较」(2)，虽然看的不是很懂，但至少我清楚些如何让您明白我39楼想学的是什么。举例而言，如果研究的构念有4个，有些作者在报告CFA的结果时，多半会比较将此4个构念以3因素的模型或是4因素的模型甚至2因素的模型的结果，再告诉读者结果仍是4因素的模型最佳。我想学的是，您能否以一个实例，就如同您在结构方程建模中的「多组平均数比较」(2)的教导，将我如何写CFA的计算程序以及如何写这3因素的模型、4因素的模型甚至2因素的模型的程序。我希望这次我让您懂我的问题了。

Kenneth

John, 我已经写了一个新的日志来回答你的问题了。希望你这一次能够明白。如果还有问题的话，请继续的问吧！   Kenny

Kenneth

Grace，我已经写了一个新的日志回答在结构方程建模内测验调节变量的问题。
另外谢谢 xinxin 的帮忙。SEM 是蛮好的杂志，虽然我没读过这篇文章，不过我猜应该不错的。请问我在那里可以找到「心理科学进展」这本杂志呢？或者，可否把这篇中文的文章电邮给我做参考呢？谢谢。    Kenny

非常谢谢您如此快速的回复！我觉得我应该是懂了，等会儿，会跑跑看！祝您与家人有个团圆的中秋佳节！！

Kenneth

问：EFA结果还可以，为什么CFA结果却不好？
回应：EFA与CFA最大的分别是「交叉载荷」（cross loading）。「交叉载荷」的意思是如果一个测量项目（比如X1）是测量因子F1的话，EFA是容许X1在F2（另外一个因子）有载荷的。但是如果X1是测量F1的，大部分用CFA的情形底下，我们只容许X1在F1有载荷，而不容许X1在其他因子有载荷的。如果很多测量变量在不同的因子都有一定的载荷，跑CFA的时候结果就不会好了。

问：应该怎样看修正指数（modification index）？
回应：首先回答你的问题，再讲我的看法。「我们对比好与不好的时候是以没有做任何修正之前去对比的」。
「可是如果 不修正也会有问题，难道这意味着模型没有好和不好之分？」我不明白你这一句的意思，当然有「好和不好之分」啦，「拟合指数」好就是好，不好就是不好了。
我个人不太喜欢用「修正指数」。主要有三个原因：
第一、是做SEM很多时候都是在跑CFA。顾名思义，CFA是「验证性」的因子分析。你预先应该有一个构想的模型，才可以去“验证”的。如果“验证”失败了（拟合指数很差），你又用「修正指数」来把模型修正，一直到拟合指数好为止，那你在“验证”什么呢？
第二、SEM也会用来测验结构模型的。一般结构模型的對立模型（alternative model，或称“備擇模型”）也应该是预先由理论来指定的，不应该由「修正指数」按数据的特征来设立的。这样对我来讲是data mining （数据挖掘、資料採礦、資料探勘），不是科学地验证理论。
第三、「修正指数」大多数的情形都是违反了我们的基本假设的。比如是在CFA是容许交叉载荷；或是容许两条方程的误差有相关等。这些都是做研究时，正常情形不容许的。所以，接受「修正指数」来调高「拟合指数」时要非常小心。   Kenny

谢谢Kenny详细的解答，思考后再看您的回复，收获很大。很敬佩您严谨治学的精神。

我猜可能还会有其他同学需要前面两篇文章，所以申请了一个gmail的邮箱，把前面提到的两篇文章放在信箱里了。这个信箱以后也可以用作大家分享一些重要paper的地方。不过考虑到有的paper可能有版权问题，我们还是不要大量放文章在这里吧。

http://gmail.com
account: sharingpaper
pwd: blogpaper

Xinxin，谢谢您！对于您这个发想，很感动。借着这个邮箱，我们又多了一个可以交流论文分享的地方！真好！！

Kenny, 看了您的PPT，两个问题在我脑中出现。我常常被老师问道：「你的研究问题是什么？」。当我回答完后，老师常是皱着眉说：「这不是研究问题！」。请问：要能被称的上是个研究问题，应包涵些什么原素？ 第二个问题是，自变项与因变项之间有数个中介变项，我如何判断哪一个才可以被称为中介变项呢?谢谢！

再多问一个！请问Kenny，您会建议在何种情形用实验法或准实验法？如果以大学生为对象进行管理议题实验法或准实验法的研究，您的看法？谢谢！

斗胆回应，不足之处Kenny和其它博友批评指正。

Sandy问1：我常常被老师问道：「你的研究问题是什么？」。当我回答完后，老师常是皱着眉说：「这不是研究问题！」。请问：要能被称的上是个研究问题，应包涵些什么原素？

回应：技术层面上，你的研究问题必须被可验证的假设所回答，就是研究问题了；方法论层面上，有些问题不能被科学方法所回答，就不是研究问题，比如说：为什么会有管理学规律？

Sandy问2：自变项与因变项之间有数个中介变项，我如何判断哪一个才可以被称为中介变项呢?

回应：这个问题好像在前面已有讨论，可以查阅。简而言之，是你的理论决定了哪个是自变项，哪个是中介变项，否则从数理上去判断，就有数据挖掘之嫌。