[系统转发] 管理研究理论和贡献探讨 2

Kenny:
    在一篇2005念AMJ的文章方法部分看到下面一段话，不能理解，请教三个问题。原文是To facilitate the interpretation of the moderated regression effects, we mean-centered both independent variables. We then conducted a three-stage multiple regression analysis for each dependent variable. In the first stage, we regressed performance (or customer satisfaction) on both creativity and standardization. We then added quadratic terms for both creativity and standardization in a second step to control for the potentially confounding effects of curvilinearity (cf. Cortina, 1993). Finally, we added a product term computed between creativity and standardization to test our interaction hypotheses.
   1，他文章中的自变量和调节变量都是潜变量（并且是团队层次的变量），分别是通过三个和五个条目在个体层面进行测量然后聚合到团队层次上的，按照上文，他就是做的回归啊，我不能理解？潜变量可以直接做交互项进行回归吗？
    2，即使他做了回归，那么我知道检验调节作用三部曲应该是先放自变量，再放调节变量，最后放交互项。并且本文也假设了调节变量是有主效应的，那么我觉得应该先放自变量，再放调节变量，最后放交互项，依次看增加的R2，文章为什么是第一步自变量和调节变量一起放？这样R2算自变量还是调节变量的解释呢？文章是直接看标准回归系数的显著而没提及R2.文中的第二步 We then added quadratic terms for both creativity and standardization in a second step to control for the potentially confounding effects of curvilinearity 是什么意思？为什么要这样做？
    3，手稿报告格式的问题。文章中只出现了描述性统计一张表，他说他做了CFA，回归分析，但是没有报告回归分析的表，只有最后报告了交互作用的表，解释假设时在括号里报告标准回归系数和P值，这样可以吗？仍然是基于上面的疑惑，我不清楚他的潜变量交互作用是怎么做的？所以我甚至从文章中读不出他的分析方法是回归还是结构方程模型。
     

Kenneth

1.我没有看过文章，所以是基于你的描述猜测而已。“分别是通过三个和五个条目在个体层面进行测量然后聚合到团队层次上的”不就代表他们是潜变量的。我猜你之所以说它们是潜变量是因为他们谈到用CFA。但是很多人是做完CFA后把几个项目“平均”来代表构念的。看你所写的，他们应该是做回归。而你说的对，潜变量是不可以直接做回归的。所以我猜它们根本不是潜变量。
2.我不觉得“一定要”把自变量和调节变量分成两步来回归。所以他们第一步把自变量和调节变量一同来回归是没有问题的。一般的情形是下一步就是把交互项加进回归中。但是他们已经讲了，他们是为了“控制可能的二次影响quadratic effect”。 X*M 是一个二次的项，如果要完全的话，其实还有两个二次项的，就是X平方和Y平方。一般情形下如果在理论上我们不相信有二次的影响，就只加进交互项这个二次项就够了。如果他们怀疑有X平方或Y平方的影响，多控制这两个项也是对的。其实这样做是更严谨（虽然一般情形不需要）。
3.这样做不太好。虽然就算给你看回归表，你也是看交互项的p-value （也就是是否显著），但是这却不是正规的作法。我猜有两个原因。第一可能是他们的文章已经很长，编辑要求有一定的长度限制。第二是这是一个Research note，不可以写得太多。
Kenny

1，做完CFA后把几个项目“平均”来代表构念。这样做有什么条件吗？假设九个条目测量的是三个维度，这九个条目也可以平均吗？文中有这样一句话The items asked whether team members, as a whole: (1) welcomed change, (2)encouraged each other to try new things, even though they might not work, and (3) were willing to try creative solutions to solve difficult problems. Be-
cause team members evidenced high agreement on their ratings of these items (median rwg =.92), we averaged their responses.我想这里Rwg算的应该是每个条目不同个体的回答一致性吧，而不是同一个个体在这三个条目上的回答的一致性。

Kenny:
  在划曲线效应的调节作用时应该操作呢，即主效应是U或倒U型时的调节效应图？我在paper中看到一段 Following Aiken and West (1991), we estimated simple slopes at 3 different 
levels of weak ties: low (one standard deviation below the maximum value of the regression curve), intermediate (the maximum value of the regression curve), and high (one standard  deviation above the maximum value of the regression curve)，可否解释一下？普通的调节作用交互图有模板，只要根据回归系数代入便可直接生成，可否提供这种曲线主效应的调节作用图模板？

kenny，您好，询问一个问题。系统内现有五个变量，分别文z1、z2、z3、x以及y，其中x对y的作用受z1、z2、z3的影响，具体是：z1正向调节x对y的影响，z2正向调节x对y的影响，z3负向调节x对y的影响。依据上述，最终x对y的作用怎样受到z1、z2、z3影响，可以划分出三个区域，即：以正向调节为主、以负向调节为主、不受调节的区域。可不可以作出这样认为：不受调节的区域就是x对y作用的无差异区域。

Kenneth

根据你的讲法：
y = b0 + b1 x + b2 z1 + b3 z2 + b4 z3 + b5 z1x + b6 z2x + b7 z3x
将y向x求偏导数，我们有：
x对y的影响 = b1 + b5 z1 + b6 z2 + b7 z3
简单来说，x对y的影响是"同时"受z1,z2和z3影响的。怎样可以分出什么区域呢？

chalk

kenny和各位路过的朋友，你们好！请教一个问题。我想测一个组织层面的构念，量表的填答对象是个体，在对个体的数据进行aggregation的检验之后，将所有个体的数据平均得到组织层面的数据。现在的问题是，由于在操作是拿不到组织内所有个体的数据，而是采用了方便抽样的方法，请问这样得到的数据有没有问题？如果有，怎么解决？谢谢！

Kenneth

Chalk，方便抽样法在统计上永远都是有问题的。但是在实际管理的研究，很少会给人严重的挑战。反正当我们看不见你的样本的背景资料（demographics）如性别、年龄、工龄、学历等跟总体没有什么明显的差异，一般都会接受。
但是，如果数据已经收回来，你却发现它没有代表性，但是你的结论又想推广至母体，就算是non-parametric tests也救不了你了。

chalk

受教，谢谢kenny!

kenny好，我有一个问题：我在期刊文章中看见两个变量相关系数小于他们在结构方程中的路径系数，请问这个合理吗？因为按照通常的回归道理，一般来说两个变量的相关系数应该大于他们在结构方程中的路径系数吧，为什么期刊中的文章不是这样呢，有什么原因吗？请您分析下。谢谢。