[系统转发] 管理研究理论和贡献探讨 2

Dear ​Kenny！如果在研究中不能直接找到相关的量表，我想将相近的量表拿来按照研究目的进行修改，并利用预调研数据对其进行信效度检验合格后，然后用于我的研究当中。不知这样做是否恰当？请您赐教！

Kenny好：

我複習了這blog以前討論過的內容，suppressor varialbe抑制變量的原因，是此變量和另一個predictor有相關性，因此也可能是有共線性的現象產生。

我的問題是：一般書籍都說共線性需要「處理」，那如果是抑制變量的情形呢？要如何「處理」抑制變量所造成的效果。

當難以判定到底是共線性或是抑制變量時，又該如何？

謝謝Kenny。

Kenny 您好

您提到construct的收斂效度(convergent)與區辨效度(discriminant)是很重要的。我在書本上看到這麼一段話，是利用SEM來檢驗上述兩個效度，「透過CFA，來判斷觀察變項與潛在變項間的關係是否與數據吻合；如果吻合，則可判斷該測量是有收斂效度的。區辨效度，則可以透過檢測個潛在變項間的相關係數是否顯著低於1來判斷。」

請問上述的敘述是正確的嗎？但是實際的操作過程該如何進行？請問您是否有推薦的文獻？

感謝您！

jkliang你好:

先執行confirmatory factor analysis.

convergent validity:
1、如果衡量construct的題項loading大於0.7，而且顯著，則那個construct有收斂校度。
2、composite reliability > 0.7。
3、也可以檢查AVE是否有大於0.5，大於0.5表示這個construct可以被這些題項衡量到的部分大於measurement error；小於0.5表示error反而大於題項可捕捉到的部分，即沒有收斂校度--，這些題項是不適合的。

discriminant validity:很多種方法
1、檢查兩兩construct之間的相關係數的信賴區間有沒有包含"1"，有的話就是沒有區別校度；
2、用average variance extracted(AVE)法，
某個construct ave的算法是 sum(loading平方)/indicator的個數
AVE要大於 這個construct與其他construct相關係數的平方才行。ave > squared correlation

3、也可以用nested model的概念，看某相關係數是否限制在"1"模式比較合適，或是自由估計(freely estimated,就是不限制)比較合適。

Kenneth

jkliang,
台湾的研究能力不会太低，因为几乎全是“海归”。我去过台湾讲学几年（台北、台中、台南都去过），但是效果都不太好。可能因为台湾在“多赚钱补助工资低”的环境地下，要求高水平文章的压力没国内大吧。

Zenger，
（1） “劳动参与率”是不是一个连续变量？如果是，为什么要用probit/logit呢？
（2） 如果文献用probit，我猜肯定有它一定的原因的。我不熟这个文献，不知道为什么。
（3） 什么叫做“异质因子”？
（4） 我的研究领域很少用logit，你说“卡方检验的显著性水平小于0.15”，是不是说它的 pseudo R2 很低呢？ pseudo R2=c/(n+c), c是卡方，n是样本数。

Kenneth

请不要客气，我不敢赐教。
（1）怎样“相近”？
（2）如何“修改”？
除了信度以外，“效度”的问题如何解决呢？
如果你讲的是研究的主变量，我对你的做法是有点保留的。

Kenneth

Chien-Hsin,
我的理解suppressor variable不是共线性的意思，是suppressor variable,压抑了(suppressed)不需要的方差。它不是一个一定要“解决”的问题吧。
我找到了一片文章，请参考 conger, A.J. (1974) A revised definition of suppressor variable:A guide to their identification and interpretation, Educational and Psychological Measurement, 34(1), 35-46.
（http://epm.sagepub.com/cgi/reprint/34/1/35）

Kenneth

jkliang,你这样问我不可以回答，因为我不知道他们怎样用SEM来验证区分效度和聚敛效度。如果是一个简单的CFA，那应该是错了。

Kenneth

首先谢谢Chien-Hsin的仗义帮忙解答。Chien-Hsin讲的他们好像叫structural validity。聚敛和区分效度据我的了解是：用测量「同一个构念的另外一个测量工具」和测量「一个很接近确实不同的构念的一个测量工具」来实现的。问题的中心是“用什么构念”和“用什么现有的测量工具”，我猜不是CFA这个方法可不可以的问题。其实过去验证聚敛和区分效度都是在MTMM中用简单的相关系数的。