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2012-01-18
       请教各位达人一个SEM中的问题: 很多搞SEM的专家(比如温忠麟)都提到,进行模型修正时,MI提供的添加相关的建议要联系学科的具体理论背景来考虑,即添加的相关要在理论上“讲得通”才可以添加,大家以为如何?
       本人不太认同这种观点,因为这种观点违背了科学研究的一个基本原则:客观性原则。因为添加后计算出的相关系数是一个客观计算结果,无论讲不讲得通它都是客观存在的,不能因为讲不通就要否定它的存在。这就好比奥斯特和法拉第都发现了电磁感应现象,虽然当时他们二人都不能对该现象做出一个完满的解释,但是我们在麦克斯韦写出那个偏微分方程之前否认过这种现象的存在吗?没有,一直都没有,事实是:这两位因为这一重大发现在物理学史上享有崇高的地位,反而是麦克斯韦虽然提出了较完善的电磁理论,但直到死后8年才被赫兹做出实验随后他的理论才被广为接受。
       实际本人认为该不该添加相关根本就是一个伪命题,因为从来只有“添加相关”没有“不添加相关”这是因为:所谓的不添加相关本质上等价于添加了相关然后默认该相关为零!如果说所谓的“添加相关”要给出理论上的解释,那么默认该相关为零是否也应该给出一个理论上的解释呢?这种做法为何没有人质疑?!
       一个比较适当的做法是先添加相关,如果计算结果是不显著(不能拒绝相关为零)或是显著但相关系数接近零,这个时候可以去掉相关。也就是说一个模型完全不能拟合是建立在所有MI都用上的基础上,以往要求的“加相关给理由”的标准显然过高。
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2012-1-18 16:54:26
因为添加后计算出的相关系数是一个客观计算结果,无论讲不讲得通它都是客观存在的,不能因为讲不通就要否定它的存在。
这句话不对。根据一个研究的小样本数据得出的相关系数是没有任何意义的,就算在你的样本中发现两个变量有显著相关,也不能说这两个变量客观上真是有相关的,因为这只是依照极小的一批数据得出的结果而已,事实上这两个变量(总体)有没有相关,没人知道。正因为强调理论,就是要找一个可以依据的理由。
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2012-1-18 16:59:27
highIQ945 发表于 2012-1-18 16:54
因为添加后计算出的相关系数是一个客观计算结果,无论讲不讲得通它都是客观存在的,不能因为讲不通就要否定 ...
我还是要请问,一个客观现象给不出存在的理由就一定可以否定它的存在吗?现在的根本问题在这里!我想电磁感应那个例子应该很能说明问题。另外在做SEM时我们关注的是SEM中几个主要感兴趣的潜、显变量之间的关系,至于残差之间的相关有没有意义我觉得没比药关注,也不必做解释,谁有兴趣谁去研究,我虽然一时给不出理由,但是实际上其他人也不能客观地否认这种相关不存在,不是吗?我并不是说算出了显著的相关就一定要采信。如果质疑者可以提出相关理论并用实证数据证明所谓相关是不存在的,那么也完全可以否定我认为的这种相关的存在性,我赞同的是这种做法!因为这种做法要比主观的,一上来就否定相关的存在要客观的多,这是我提倡的!
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2012-1-18 17:02:45
highIQ945 发表于 2012-1-18 16:54
因为添加后计算出的相关系数是一个客观计算结果,无论讲不讲得通它都是客观存在的,不能因为讲不通就要否定 ...
另外还想请问一句,如果是一个大样本,超大样本得出的显著相关呢?能否推出总体相关?我讨论的不是样本大或样本校的问题,我的意思是如果客观的数据都不相信,那么还能相信什么?
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2012-1-18 17:08:24
highIQ945 发表于 2012-1-18 16:54
因为添加后计算出的相关系数是一个客观计算结果,无论讲不讲得通它都是客观存在的,不能因为讲不通就要否定 ...
此外,您还是没有回答:不加相关是不是也需要一个理由?客观数据算出的结果(假设考虑到您说的样本问题,这是一个大样本)不被采信;不作任何计算,主观认为不相关的结论却被采信,何以如此厚此薄彼?
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2012-1-18 20:52:45
thunderking334 发表于 2012-1-18 17:08
此外,您还是没有回答:不加相关是不是也需要一个理由?客观数据算出的结果(假设考虑到您说的样本问题, ...
其实我的意思并不是要否定客观现象的存在,只是我们所探索的东西是否是客观现象值得进一步去研究,单凭相关系数就认为这是客观存在的现象有失严谨,因为实证数据包含很多随机的成分在里面,而且这个世界纷繁复杂,两个变量之间的关系可能是非线性甚至是混沌的,所以我们提倡在没有理论基础的情况下,不随便认为两个变量间有相关(或者可以反过来说,世界上任何两个东西之间都是可以找到相关的)。
第二,其实有些方法论的学者是反对SEM中模型修正这个功能的,因为这是典型的数据驱动,而当前学术界的主流思路还是理论和问题驱动。当然,这种主流的方法也有很多问题,包括确实会出现你所说的其实两个变量是有相关的,由于没有理论基础我们就对其视而不见这样的错误,但是它犯错的概率会比我们一看到数据上显示应该有相关就马上去连一根线犯错的概率要小。
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