[系统转发] 研究中的测量模型 1

Kenneth

1. 「误差有随机的因素，也有不随机的固定因素。前者叫信度，后者叫效度。这是什么意思？」
回应：我们假设你看见的项目变量（问卷题目的答案）x是：
     x =  τ + δ + ε
x 是你看见的问卷题目的答案；
τ 是真值（原来真实的答案）；
δ 是系统误差（也就是固定的误差）；
ε 是随机误差（也就是每一次测量的时候都不一样的误差）。
好了，现在你的问卷题目是「我很满意我的工作」，用的是7-分量表。回答x 是4分（最大7分，最小1分）。其实，这个4分已经包括了三个部分。第一、我的真实满意程度是3分。第二、这道题每次问的时候都有一个（+2）分的“固定”（系统的）误差。另外，今天我心情不好，所以我回答什么题都比较负面。这一次的随机误差是（-1）分。所以，我看见的回答4分，其实是：
     4分 = 3 分 + 2 分 – 1分
得到的。3分（τ）是真实分数；（+2）分是固定误差，无论什么时候，同这一道题就一定多加2分（δ）；（-1）分是随机的（ε），只是这一次才是（-1），下一次可能是什么都可以。
当中随机的部分因为每一次都不同，其实就是我们讲的信度（reliability）的观念。随机误差越大，这个误差的方差就越大，根据信度的定义，信度就越低了。
固定的误差是任何情形都一样“错”的，就是有系统的错误。它的大小就影响了我们这个测量的效度（validity）。如果固定误差是0，这道题用来测量真实分数（τ）就是“完全有效的”。这样解释明白了吗？

2. 关于「共变」（或者叫「协方差」）与「相关系数」的关系我在最新的日志已经解释了。「相关系数」是“标准化”的「共变」，也就是两个变量的「共变」除于这两个变量的标准差（或是方差的平方根）。    Kenny

「这样解释明白了吗？」
真的明白了，而且非常明白。感谢您。

Kenneth

对不起，杨编辑。这是一个做学术讨论的博客。目的是提高大家对研究的了解和素质。我不太希望有任何的推广活动。所以我把您的帖子删掉了，请你原谅。
我在阵子贴了我自己的演讲的消息，不是为了宣传，而是希望同学有多一个学习的途径而已。

kenny，我研究中的一个construct需要做formative model。但是我看到的文献中（包括您写的书中），说如果要identify formative model的话，需要另找这个construct的结果变量来确定参数。但我做的这个construct已经属于很后端的结果了，很难再找到其他结果变量了。就必然您在1998年那篇文献中提到的ocb，我感觉它也已经是结果了，很难再找其他的结果变量。这个时候，我是否可以找两个属于这个construct的前置变量加入模型，以确定参数呢？ 请kenny指教！

Kenneth

Freebird,你这个是实证的问题。以我所知，从来没有人用有系统的方法推导出formative construct（FC）的model identification的条件。我说的有两个后置变量只是我们经验的累积的结果而已。不过因为formative construct与指标的关系是：
  FC = 指标加权后的和
你再加两个前置变量，它就变成是：
  FC = 指标加权后的和 +　两个前置变量
明显的，你并没有解决这个问题了。
同时，我不会说OCB是一个terminal construct。OCB可以影响加薪的幅度、晋升的机会等。

谢谢kenny及时的回复！非常感谢您的指导。我一直在formative 与reflective model中纠结，现在看来，只能采用reflective model了，至少在第一阶潜变量上必须采用reflective model。

@回复 freebird 13楼 （Kenneth）
谢谢您这么及时的回复!仅因这点就让我们十分钦佩！
我原本是希望在first-order latent construct、second-order latent construct上都做formative model的，现在看来只能在一阶潜变量上做reflective model，二阶潜变量来做了formative model了。从验证测量量表的信度、效度的方便性来考虑的话，这似乎是一种比较可行的办法了。不知kenny您是否这样认为呢？
再次表示感谢！

Kenneth

Freebird,我在电邮中已经回了你了。希望对你有用。也希望我们以后的讨论可以放在博客上，让大家都可以一同来学习。

@回复 freebird 16楼 (Kenneth)
Kenny，谢谢您深入浅出的分析。我想我现在应该明白如何确定formative scale中的权重了。非常感谢！

Kenny和各位大侠好！有一个问题想就教各位。
我计划开发一个构念的测量问卷。我目前已经完成的工作包括：
1）从理论出发，我首先假定这个构念是一个合并型多维构念（Aggregate Multidimensional Construct)，这个构念下面有几个维度我不能确定。但是，我可以确定，每个维度下面所使用的观察指标为效果指标（effect indicater)。
2）通过访谈的方法，我收集了关于这个构念的大量条目（Item），通过初步归纳整理后，这些条目作了删减和压缩。

为了开发这样一个问卷，以下我该一步一步怎么做呢？步骤越详细越好了。
特别是针对这种“观察指标是效果指标，而构念是合并型多维构念”的情况。请教了！