18# wgb01

非常感谢，从楼上的回答中学到了不少。

楼主提到：自变量的因子得分与调节变量的因子得分相乘作为乘积项变量，这个变量是显变量，自变量和因变量是带有观察项（测量指标）的潜变量，把乘积项变量视为新增加的自变量，对整个模型采用结构方程模型分析（分析软件用的是AMOS)。我本人认为该种做法不对（回归分析的思路并不完全适用于结构方程模型），为什么不对？回归分析的思路为什么并不完全适用于结构方程模型？

16# kjfgc
你说的是吴艳与温忠麟发表心理学报2009年第12期的论文“潜变量交互效应建模: 告别均值结构”吗？他们的方法还是采用带有配对相乘指标的乘积项放入模型。你具体是怎么做的？是配对相乘还是逐一相乘指标？如果乘积项变量对因变量的回归系数显著，调节效应存在，如果回归系数为负，说明调节效应为负。

看了院士提供的文献，好象都是关于分组的啊，有没有用乘积项的AMOS的文献啊,中英文都可以

我现在就是这样做的啊，温忠麟\吴艳的文章有证明过的.我现在是捆扰结果验证的,问题,是否交互项与因变量系数通过验证就证明调节作用了。如果假设是正的，系数为负并且显著的话，应该也没通过过。如何说明调节作用强弱呢。

楼上的院士太牛了 佩服 致敬

13# wgb01

我爱我师，但我更爱真理。

12# 096001
非常感谢！的确，自变量、调节变量、因变量都是连续变量，且是带有观察项的潜变量。侯杰泰所说的可采用加入乘积项的结构方程来验证，乘积项是潜变量，乘积项的观察项（或测量指标）是通过自变量和调节变量的观察项（或测量指标）逐一相乘或配对相乘得到的，类似做法的参考文献非常多。导师的意见就是：自变量的因子得分与调节变量的因子得分相乘作为乘积项变量，这个变量是显变量，自变量和因变量是带有观察项（测量指标）的潜变量，把乘积项变量视为新增加的自变量，对整个模型采用结构方程模型分析（分析软件用的是AMOS)。我本人认为该种做法不对（回归分析的思路并不完全适用于结构方程模型），但没有有力证据来反驳。违心地按照该种做法来做吧，又没有理论依据。因此非常痛苦！
       希望各位高手不吝赐教，提出自己的看法！

辛勤工作 发表于 2010-8-30 08:37
8# 096001

你说的还是观测变量相乘后基于SEM的方法，但是看楼主的意思，好象是要用因子得分相乘后作为观测变量的方法
前者的文献很多，后者，我还真没看到过相关的方法。
btw: 纠正我以前的一个说法，用SEM处理调节变量，除了分组之外，确实还有别的方法。

但是看楼主的意思，好象是要用因子得分相乘后作为观测变量的方法
前者的文献很多，后者，我还真没看到过相关的方法。


同意   辛勤大大的看法！

不过，博导的意见还是要想办法处理！

您也是过来人，个中分寸不好拿捏！

所以，我才拿罗教授的说法，看看是否能扭转

8# 096001

你说的还是观测变量相乘后基于SEM的方法，但是看楼主的意思，好象是要用因子得分相乘后作为观测变量的方法
前者的文献很多，后者，我还真没看到过相关的方法。
btw: 纠正我以前的一个说法，用SEM处理调节变量，除了分组之外，确实还有别的方法。

辛勤工作 发表于 2010-8-29 12:21
3# wgb01

如楼上所述，显变量与潜变量是可以在同一个模型中出现的，这本身没有问题。
但是，乘积项作为显变量，用SEM来处理，我实在想不出，这样怎么处理出调节效应来，如果不是用分组的话。

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