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1884 1
2014-11-23
               潜在变量F1、F2、F3和F4各自都有二个构念(维度),每个维度均有若干个题项来测量。第一种,我在吴明隆的书里看到类似的F1、F2、F3和F4路径分析中,是用各自的构念作为测量指标,采用的是几个题项得分加总(详见图片);第二种,一个测量指标对应一个题项(有些文献是如此做法)。这引发了我的思考,举个例子,个人成绩是个潜变量,有几个构念(英语成绩、数学成绩、语文成绩等),而英语成绩又包括听力,阅读理解,写作等,吴明隆的意思就是把英语成绩作为个人成绩的测量指标(采用听力阅读写作分数的汇总);而第二种就是英语成绩作为潜变量,听力阅读写作作为测量指标。如果我们要分析的是自我效能对个人成绩的影响,那么我们是否采用第一种把各科成绩作为测量指标,还是采用第二种个人成绩作为高阶因素?自我效能下有2个构念,分别为自我肯定和持续努力,如果我们要进行自我肯定或者持续努力对各科成绩的路径分析,是否采用第二种测量指标(一个测量指标对应一个题项,例:英语成绩作为潜变量,听力阅读写作作为测量指标)?如果我们既要分析自我肯定或持续努力对各科成绩的路径,又要分析自我效能与个人成绩的关系,那么又该怎么做?采用什么测量指标?
PS:如果采用第一种测量指标,那么问卷中题项不一样,得分也应该不一样,我见吴明隆书中一个测量指标用七个题项总分(见图片),一个测量指标是六个题项总分(见图片),这样行吗?(对于吴明隆采用问卷题项分数加总作为测量指标,我觉得可以这样理解,英语成绩有听力、阅读、写作等,而阅读有完形填空、阅读理解等,对英语成绩的测量可以用听力、阅读、写作作为测量指标,同时在分析听力、阅读、写作之间的路径可以用完形填空、阅读理解之类的作为测量指标,注:我只是举个例子而已,其实成绩的测量中并没有测量误差,所以直接回归就行,根本不需要SEM模型,此处只是举例而已) 指标采用题项总分 潜变量路径分析
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2014-11-23 18:39:38
看了一下楼主的描述,实在太长。简单说一下我的看法吧。第一种方法是可取的,第二种方法不可取,因为英语成绩本身就是个测量指标,因为它不存在测量误差,因此也就不能将其作为潜变量来看待。SEM分析的是自我效能与个人成绩之间的关系(即两个潜变量之间的关系),你要做自我肯定或持续努力对各科成绩的关系,直接用回归做就是了,或者在amos里做个路径分析(即测量变量之间的关系)。 SEM和路径分析并不是同一个概念,这应该是造成楼主困惑的原因之一。
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