bfzldh 发表于 2016-2-17 18:55
模型拟合的关键在测量模型，首先要确保测量模型质量高。之后是结构模型，根据我的经验，结构模型中路径的 ...

1163046528 发表于 2016-2-17 21:10
还想问下一般一个模型中几个潜变量比较好？每个潜变量设几个观测变量能使收敛和区分效度都良好呢？     我 ...

1163046528 发表于 2016-2-17 21:02
谢谢，请问我测量模型的信度和收敛效度都良好，但是区分效度不好，感知有用性和感知易用性的相关系数大于 ...

spoonshen 发表于 2016-2-17 21:56
linearity造成的haywood case.删除一个变量就没有了linearity.

bfzldh 发表于 2016-2-17 21:18
每个潜变量设3个观测变量最佳，两个也可以。潜变量数量的话，根据我的经验四五个潜变量就已经不少了。

bfzldh 发表于 2016-2-17 21:20
区分效度我不熟

1163046528 发表于 2016-2-18 08:45
谢谢，我是在原有理论基础上增加了四个变量，都是别人有过相关研究的，是不是加的太多了？删的话会有影响 ...

1163046528 发表于 2016-2-18 08:46
请问不用验证区分效度吗？

bfzldh 发表于 2016-2-18 16:38
研究目的是探究变量间关系，而不是检验测量模型。我认为，区分效度没那么重要。是否需要验证区分效度，得 ...

bfzldh 发表于 2016-2-18 16:36
理论驱动与数据驱动就是鱼与熊掌的问题，到底怎么选，这没有绝对的标准

南南数据 发表于 2016-2-19 01:43
标准化系大于1说明观测指标间存在高度共线性，删除一个就可以。

1163046528 发表于 2016-2-19 08:31
谢谢，请问共线性高的那个变量我只有两个观测指标，删了就剩一个了，能行吗？

米高兄弟 发表于 2016-5-7 23:50
我的模型是有理论基础的，根本问题还是个别维度指标不适合我研究的产业类别！

spoonshen 发表于 2016-2-17 21:56
linearity造成的haywood case.删除一个变量就没有了linearity.