按月存檔:四月 2014

【張偉豪專欄】t-test 和干擾的功用有何不同呢?

張偉豪老師解答:

假如我們有一研究模型「組織氣候」對「組織承諾」的影響是否會受到職務不同(主管與基層員工)而有不同(如下圖)。在這研究中我們可能會用t-test及SEM中的群組比較(干擾效果),這兩種到底有何差異,以下簡單說明:

t-test 和干擾是兩種不同的比較, t-test 是比較「組織氣候」及「組織承諾」兩個構面在主管與基層員工之間平均數的高低;干擾是比較「組織氣候」影響「組織承諾」構面斜率(迴歸係數)的差異,當然有可能得到這兩個結果不一樣,有可能「組織氣候」及「組織承諾」在主管與基層員工之間看法有所不同,但「組織氣候」影響「組織承諾」在主管與基層員工的影響可能是一樣的。

所以,t-test是比較某個特定構面在不同群組之間平均數的不同,而干擾是比較兩個構面之間的斜率在不同的群組之間是否不同。

【張偉豪專欄】CMV共同方法變異的校正

老師您好,想請問一下,在Williams, Hartman, & Cavazotte, (2010)的CFA Marker Technique Approach中,Method-C vs. Method-U若是接受虛無假設的話,表示卡方值大的模型優於卡方值小的模型對嗎?若是這樣,Baseline vs. Method-U要接受虛無假設,Method-C vs. Method-U要拒絕虛無假設的情形我跑了好多次真的很少喔,絕大多數都是全部接受虛無假設,那就表示模型有CMV之疑慮了嗎?

張偉豪老師解答:

1. Method-C vs. Method-U只是在檢查CMV影響的形態是CONGENERIC或是NONCONGENERIC而已,大部份CMV的情形都是CONGENERIC居多 (亦即CMV對觀察變數的影響會因觀察變數的不同而有所不同)。

2. 至於Method-C (NONCONGENERIC) vs. Method-U (CONGENERIC)要拒絕虛無假設的情形應該很常見,這兩個模型應該都會有顯著差異,而且Method-U應該都會優於Method-C (Method-U 卡方值< Method-C卡方值)。

3. 接下來要檢查的是有CMV會造成偏誤嗎?再用Method-U和Method-R (在Method-U的情形下,設定Baseline所求得的值)去做比較,如有顯著差異,則表示CMV會造成影響,應進行校正。

4. 校正方法有二:一為偏相關法 (Partial correlation),另一個為控制變數法 (control variable)。

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【張偉豪專欄】SEM結構方程模型中,關於AVE, MSV, ASV 來判斷區別效度

張偉豪老師好:

我這兩天看到國外期刊上有人使用 AVE, MSV, ASV 來判斷區別效度,不知道這是怎麼算出來的?
我上網查了一下,的確有此方法,不過在下仍不太瞭解,可否請您指點?謝謝!
附上網址請您參考:http://statwiki.kolobkreations.com/wiki/Confirmatory_Factor_Analysis
還有影片教學網址:http://www.youtube.com/watch?v=yk6DVC7Wg7g

 

張偉豪老師解答:

Maximum Share Variance (MSV) and Average Share Variance (ASV)

這兩個名詞並不常在區別效度中出現
但其實我們在報告區別效度時,已經報告了,以下說明:

首先,Share Variance就是皮爾森相關的平方
所以,MSV為與該構面相關的其它構面相關的平方取最大值
ASV則為與該構面相關的其它構面相關的平方的平均值
所以MSV.>=ASV
而在區別效度分析中,Fornell and Larcker (1981)建議收斂效度(AVE)應該要大於構面之間的相關平方(Share Variance)

因此,下三角放的是構面相關的平方,而對角線放的是AVE
區別效度的證明則為,欄位或列位的最大值必須小於對應的AVE,這就是AVE>MSV ,所以AVE自然也會大於ASV
所以,如果報告AVE、ASV及MSV,那就不需要報告AVE及相關平方的表格了
不過MSV及ASV真的很少人用

【張偉豪專欄】PLS需要考慮常態假設的問題嗎?

反映型指標模型評估有提到須考慮Multi-normality,像我的模型因Mardia’s normalized estimate 為 44.001,違反多元常態的假設,所以我不用SEM而用PLS,這是對的嗎?

張偉豪老師解答:

在PLS的分析中,可以不用考慮常態假設的問題,這也是PLS的優點之ㄧ,所以您是對的。

【張偉豪專欄】PLS中GOF的指標如何評估好壞?

請問GOF的指標算出後如何判斷好不好像我算出0.66這要算好不好怎麼判斷

張偉豪老師解答:

GOF所算出來的值目前並沒有看到那一篇文獻有定出來。

但從數學上推估,一般要求AVE為0.5以上,R2=0.67稱為有大的影響力。

因此兩者相乘開根號為GOF約等於0.58。因此,您的0.68應算是很好了。

【張偉豪專欄】SEM結構方程模型中,因素負荷量多少才是適當的?

Factor Loadings應>0.7但<0.95一般都只提>0.7,請問<0.95原因為何?

張偉豪老師解答:

標準化因素負荷量超過0.95以上稱為”違犯估計”(OFFENDING ESTIMATE),會造成殘差不顯著(但實務上這是不可能的事情),所以,一般要進行修正。造成的原因通常是題目之間相關過高所致,亦即有些題目是重覆的,因此要予以刪除題項或進行脊迴歸的修正。

【張偉豪專欄】SEM結構方程模型中,為何一階模型與二階模型有一模一樣的配適度?

張偉豪老師解答:

因為您的二階模型有三個次構面,因此對二階構面而言是恰好辨識。因此,兩個模型為有一模一樣的配適度(又稱為等值模型),上課時有提到喲。所以,兩個結果會一樣,本來就一定是這樣,不用懷疑。

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