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2020-02-07
各位大神,想问下就是在我的研究结果中,两个潜变量之间的关系明明是正相关,但是数据分析后路径结果为负。
问卷什么的我也看了一下没有什么问题。那这种情况下,是否因为研究结果与假设不一致,假设检验结果处写拒绝呢?还是不管正负,只要是显著的都是假设检验结果支持呢?


另外,如果是这种情况的话,在检验结果的这个路径图里,像是我说的这种情况(红线圈出的两个位置)我该用实线还是虚线进行表示呢?

我的假设检验结果和最终的路径图在附件里哈。


附件列表
图2.png

原图尺寸 62.42 KB

有待确定实线和虚线的路径图

有待确定实线和虚线的路径图

图1.png

原图尺寸 21.79 KB

假设检验结果

假设检验结果

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2020-2-10 05:54:41
“不管正负,只要是显著的都是假设检验结果支持呢?”
这不是睁着眼睛说瞎话吗
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2020-2-11 21:30:09
好的 谢谢哦,那我这种情况就直接说虽然实证研究结果是显著的,但与研究假设相反,所以还是没有拒绝假设对吧?
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2020-2-12 04:05:15
你假设这东西是黑的,结果证明它根本不是黑的,是白的
然后你还不拒绝“这东西是黑的”假设...

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2020-5-27 16:15:42
我觉得要结合问卷中的问题设置来分析,考虑自变量和因变量的打分高低之间是什么关系。比如感知风险和购买意愿之间的关系,理论上是负相关,也就是在感知风险很高的时候购买意愿很低。如果在你设计的问题中,感知风险越高,打分就越高,同时购买意愿越高,打分越高,这个时候路径系数应该是个负数,这样才能这两个潜变量之间负相关的关系。如果出现一个正的路径系数,说明数据有问题。重新发问卷吧
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2020-5-27 16:16:43
我觉得要结合问卷中的问题设置来分析,考虑自变量和因变量的打分高低之间是什么关系。比如感知风险和购买意愿之间的关系,理论上是负相关,也就是在感知风险很高的时候购买意愿很低。如果在你设计的问题中,感知风险越高,打分就越高,同时购买意愿越高,打分越高,这个时候路径系数应该是个负数,这样才能这两个潜变量之间负相关的关系。如果出现一个正的路径系数,说明数据有问题。重新发问卷吧
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