[系统转发] 管理研究理论和贡献探讨 2

Kenneth

Tsai,是的，你可以用单一指标作为一个估计方法。不过，我还是不明白，一般的量表用的是1，2，3，4，5。对一个应答者来说1和2的距离与3和4的距离是同等的。所以一般的量表也是定距变量。只是我们把它们当成是ratio scale来用而已。既然你有一个定距变量，为什么不根据我们习惯，而要用其他的估计方法呢？

Kenny:
 To: 既然你有一个定距变量，为什么不根据我们习惯，而要用其他的估计方法呢？不好意思，请原谅我的愚昧，你可以讲清楚我们习惯代表什么吗？moderated regression?

Shelley_Tsai

   kenny，你好。有个疑问存在心中已久，终于鼓起勇气请教您：
SEM中潜变量的值。虽然CFA中已经指出了测量变量和潜变量之间的因子负载，但是大多文章却是用测量变量的均值作为潜变量的值（using the average of all the items mesuring the construct），特别是在“均值、方差和相关系数表”中。

我个人感觉是不是应该用SPSS因子分析中“Scores”对话框中选择“Regression”、“Bartlett”、“Anderson-Rubin”三种方法其一，得出因子得分系数矩阵（component score coefficient matrix），分别乘以对应的测量变量。
    例如：    例如，信任由三个指标测量，
Component Score Coefficient Matrix
Component  1
        Trust1  .389
        Trust2 .400
        Trust3 .376
        Extraction Method: Principal Component Analysis.
则trust（潜变量）=0.389*Trust1(测量变量)+0.400*Trust2（测量变量）+0.376*Trust3（测量变量）然后再计算n（样本数）个trust的均值和方差。因为这样trust1，2，3的比重不同，反应事实情况。我的理解对吗？我不明白为什么可以用均值作为潜变量的值。

另外，相关系数表中的相关系数，是分别计算出潜变量的值之后再得出相关系数（spss操作）还是结构方程模型软件中可以直接得出？如果是后者的话，AMOS中可以查验吗？

各位好！我是來自台灣交通大學的博士班學生，最近和Kenny有些研究問題的請益，而後他將這個blog介紹給我，讓我可以跟大家討論與分享我的研究問題，也請各位先進多多指導。我和Kenny討論的過程如下：

此問題和profile multidimentional construct有關。
我的研究中的假設為：Work dependency -->Work involvement --> Voluntary Learning Behavior，其中Work dependency有兩個dimension，ISD(indenpendent self dependency)及IdSD(interdenpendent self dependency)，因此Work dependency被分為分別為高度(自我、互依我依賴皆高)、低度(自我、互依我依賴皆低)、直接(自我依賴高、互依我依賴低)與間接工作依賴(自我依賴低、互依我依賴高)，設計假設檢驗方法時出現了疑問。接下來I代表我，K代表Kenny的回覆。
I: 欲使用Multigroup SEM方法驗證，步驟如下：(1)根據您98年(AMR)、99年(JM)的文章及08年(組織與管理研究的實證方法)的書籍內容，利用兩個構面的中位數以上或以下，將樣本數分為四個群組。(2) 分別計算四組的重心，而後將各點到重心的距離平方和加總成為變異數，當作SEM 的input。此點是要請教您的地方，這樣做是否適當？
原因如下：因Work Dependency被定義為profile multidimensional construct，這個construct的score不像latent multidimensional construct是利用因素分析可以求得，也不能像aggregate multidimensional construct是透過與各構面的函數關係求得，所以碰到的問題是：那麼profile multidimensional construct的score該如何獲得呢？
於是我再重新閱讀您的兩篇文章後思考，profile multidimensional construct是由各構面間的高低不同組合而成，整個construct的變異也分別由各個組合所構成，經由上述步驟，分類後的樣本數與各重心間的距離平方就為某特定組合下的變異數，如本研究中四種組合所產生的四個變異，接著便可以採用四種組合的變異分別解釋了Work Involvement變異的程度高低這個觀念，來進行研究假設的驗證。想要請教您這樣的做法是正確的嗎？

K: As far as I know, no one has done that before. Therefore, what I "suggest" to you is my personal opinion only.
(1) The easiest way is to use three dummy variables,  e.g., (0,0,1) represent "直接工作依赖", (0,1,0) represent "高度工作依赖"，(1,0,0) represent "间接工作依赖", and then use these three dummy variables as your work dependency measure. If you use this operationalization, a person can only be "of the type of 直接工作依赖", not "the degree of 直接工作依赖".
(2) I guess it is also logical to use the Euclidean distance from the centroid as a second measure. You can then talk about "the degree of certain type of 工作依赖".  However, by doing so, you assume that "depend on self" and "depend on other" are complimentary. This is because any distance from the centroid (no matter it is on the left, right, above or below) can be canceled out when calculating the Euclidean distance.I suggest you do both and see how the results differ

K: If you use the Euclidean distance to centroid approach, it may be reasonable to "explore" how many clusters of data points do you have on hand.  Using cluster analysis, you may find (from the data) that there is NO four clusters as you claim.  There may only be three clusters of data. As a result, a more logical approach of using the "Euclidean distance to centroid" concept is to IDENTIFY THE CENTROIDS (i.e., the actual number of clusters) first.  Otherwise, you may be challenged by reviewers how do you know there are four clusters?  This question does not happen in the dummy variable approach because the four clusters are DEFINED by you. That is why you use categorization process and dummies.
I: 這部分如果我採用以下方式處理是否也是可行？ie.將categorization process考慮在內。首先，根據ISD及IdSD的中位數，將樣本分為High ISD and High IdSD(G1),High ISD and Low IdSD(G2),Low ISD and High IdSD(G3),Low ISD and Low IdSD(G4) 
第二步，分別計算G1,G2,G3,G4的重心(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3) (x4,y4) 
最後，檢定四個重心間的距離是否有顯著差異。 以上步驟如同設定為dummy，並採用cluster analysis的精神？ 
K: Yes, of course you can do that. I said that because "centroid" is a concept related to cluster analysis. 
I said this problem is less serious when you use dummies for two reasons:
(1) using dummies is, by definition, a less precise approach of categorization. Please know that this is a GENERAL categorization system.
(2) dummies are "theoretically-assumed" categorization system. People would not ask WHY you would use HI-HI, LO-LO, Hi-LO and LO-HI. In other words, FOUR categories is the tradition in the OB field. But once you talk about centroid of the four groups, people may relate it to cluster analysis. For example, if you do not use cluster analysis, even you know that there are four groups, you MAY be challenged how do you determine the centroid? E.g., If the median of ISD is 4 on a 5-point scale, the median of IdSD is 3 on a 5-point scale, why DON'T you use (4.5,4) as the center of the Hi-Hi group (4.5 is the mid-point between 4 and 5; 4 is the mid-point between 3 and 5 )?

@jkliang
Hi,jkliang.我想我写简体字你应该可以识别。Anne Tsui提出的employee relationship也是一个profile ​multidimentional ​construct，关于employee relationship的A journal文章也有好几篇，你可以参照里面对于employee relationship的处理方法，我推荐一篇。Explaining employment relationships with social exchange and job embeddedness。Journal of Applied Psychology. Vol 94(2), Mar 2009, 277-297.
   我通常用SPSS处理这种构念（cluster analysis），第一Hierarchical cluster,你可以指定number of cluster为4，然后选Ward法进行聚类。这次聚类得出初步聚类结果；第二步，使用K-mean聚类进行微调，K-mean聚类需要一个初始种子，种子获取方法如下（Analysis-compare mean-mean,然后将Ward聚类生成的结果作为dependent list）,K-mean得出的结果会稍微不同。

Hi,Tsai, 我回顧Anne ​Tsui的兩篇文章後(97,AMJ. 09,JAP)發現，其實作者的處理方式是為使用dummy的形式，如Kenny所言其結果為：a ​person ​can ​only ​be ​"of ​the ​type ​of ​直接工作依赖", ​not ​"the ​degree ​of ​直接工作依赖".
這樣的處理方式我絕得有點可惜，因為2個Dimension都各自使用了量表，而透過量表我們都希望得到的是"the degree of Dimension(如ISD)"，如果是使用Dummy的方式，是否在後段的分析就沒用到量表的數據了呢？(因為measure已經轉為dummy code了)。不知道我的理解是否有誤。
我想到另外一個方式是使用Rasch Measurement Model，此模式的結果指出應試者(respondent)對這個latent同意程度的高低，是用機率來表示。例如，我對於ISD同意程度高的機率為0.8，如果我對於IdSD的同意程度高的機率也高，0.8，那我就可以被歸類到H-H  Group(歸類可依傳統步驟)，而the degree of Dimension(ISD&IsSD)就可以為.8*.8=.64，而後將這個值放入SEM當作Input，不知如此處理是否合適？以上請大家指教，謝謝！
另外，台灣與大陸的用語應部分有所不同，若有造成困擾或會錯意，尚請各位多多包涵！

Dear Kenny,想請教您以下問題，其他先進亦請指導。(1)如何清楚地定義一個construct(latent variable)？必須包含哪些元素在內？(2)construct的操作型定義和定義之間的差別為何？

Kenneth

你现在在北京吗？ 我后天的课上会讲这个问题。

@回复 jkliang 859楼 (Kenneth)
Dear Kenny，我是近期透過email與您請教問題的台灣交通大學博士班學生竣凱，我目前在台灣新竹，故透過此平台向您請教，尤其在paper中該如何描述construct的定義與操作型定義，才能讓讀者更明瞭，謝謝您！