在計算二因子因果模型的中介效應時,有一條需要計算的中介效應是由變量A到變量B再到變量C,如果是在這種情況下(涉及3個變量的中介路徑),應該如何用PRODCLIN2計算呢?
張偉豪老師回覆:
PRODCLIN2無法計算遠程中介的大小及顯著性
如果要計算,請採用HAYES (2013)所提供的SPSS MACRO
安裝PROCESS,分析時請直接選擇MODEL 6進行分析即可
一哥
補充說明:遠程中介的圖形
您好
原始data無法滿足可以跑anova的條件,因此我選擇用kruskal-Wallis one way,統計後我在paper statistics部分這樣描述是否合適?
張偉豪老師回覆
您好:
請參考以下網頁的說明
https://www.spss-tutorials.com/kruskal-wallis-test-in-spss/
看您的資料是否符合其設定的標準
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。
張偉豪老師解答
在SEM中執行因素分析(EFA)的目的不是重組題目,而是將跑錯構面的題目刪除,
還有LOADINGS<0.6及交叉負荷量>0.4的題目刪除,通常這是用來快速刪除不當的問卷題目之用,之後仍要執行CFA。
有以下問題想要詢問老師
1.常態分配
(1) 是否能用SPSS來證明常態分配,但是用SEM進行驗證分析?
(2) 偏態跟峰度是看CR值還是SKEW及KURTOSIS值呢?
(目前看到的書籍是兩者解釋皆有,且判斷的數據皆不太相同…)
(3) 偏態跟峰度值的呈現是要以構面為主或是題項為主?
(因為有些文章會顯示不同構面的偏態跟峰度,但是sem中主要乃是顯示題項,因此不是很能理解究竟是用哪個值來判斷構面的偏態跟峰度?)
2.多元常態檢定
(1) 以老師書中的標準,目前kurtosis=90.481 cr=23.976 乃不符合標準,但是參照老師書中92頁的內容,似乎以目前極端值的值來看彼此間的差異性不大,因此不確定是否需要刪題,還須請老師指導!
張偉豪老師解答
1.常態分配可以用SPSS來做,但是只能評估單變量常態。此外也可以用散佈圖,來評估兩兩變數的多元常態.。但是所有變數的多元常態,一定要用amos中的Mardias 檢定來檢查.。
2.偏態及峰度不看C.R.值,因為C.R.值會受到樣本數的影響。因此是看偏態 <2及峰度 <7,符合這兩個標準則稱具有單變量常態。
3.偏態指的當然是變數為主,只有變數本身才有值可以分析。潛在變數是我們假設的構面,其中包含許多題目,所以我們估計多元常態.。
4.SEM中有個Multivariate kurtosis的分析,那是多元常態的分析。一般Multivariate kurtosis的cr值在49.1以內,大致上在ML法中都可以接受。
5.刪不刪題是研究者主觀意識,並無絕對標準,可以自行判斷。