: : 先谢谢I大的文，能够找人讨论对我来说是很开心的事情！ 太客气罗~ : : 其实以社会科学来说，我倒是想不到你要怎麽说两个心理或社会构念的相关为零 : 记得之前上SEM课的时候，要举这种没相关的例子老师最爱用shoe size : 大概只有完全不搭嘎的"构念"才有办法确保两者之间无相关 : : 然後对endogenous variable来说，设定残差有相关是操作上的设定 : 意义上就是两个变项之间有相关... : 而且两个变项之间有相关，那残差之间亦存在相关这还满合理的 这边我讲的是SEM的原始设定 所有的残差相关矩阵本来就不开放相关设定的 当然动手设定相关本来就是操作上的设定~ 举手之劳而已 但是~~它真的合理吗? 试想一下为什麽原本的所有的设定都是fix的? 更何况看到MI值再来拉相关 明眼人一看就知道是为了 model fit而做 二者的相关只是为了事後後补而加上的解释 再说~ 真要说二者有相关 在原po的模型中~不去讨论C跟D的关系 而去拉上e1 & e2的关系本来就是件怪事 : : : 我觉得这个模式的问题在於：他几乎要饱和了！ : : : 既然你的C与D是中介变项，那麽你应该先把 A->E跟B->E的直接路径拿掉， : : : 不然C与D就没有实质意义了 : : : （反正A与B都会直接预测E，那放个C与D就是画蛇添足还消耗df了） : : 就我到目前为此所学的~ 我还没听过"模式饱和"这个概念 : : 我不知道中文怎麽翻译，英文就是saturated model，对，自由度用完了 : 你的统计教科书应该有提到饱和模式的概念吧！我就是指那个 我手边没书~ saturated model我是用google的 我有遇过这种情况 我也猜是这个意思~ 但我确实不晓得这个term 倒是多认识了一名词 但有点疑问的地方在於 当初原po在回归中与在path analysis中所产生的显着情况不同 你给他的解释是saturated model 然後要他把直接效果拿掉试试 这我到现在还是不能理解 所谓的"饱和" 究竟要怎麽样影响其中的结构系数的显着性? 就算所有的自由度都用完了~ 就会不显着? 我能想到的解释还是只有回归与path的差异性 : : 是啊中介效果跟直接效果不冲突，我的意思是在研究兴趣上， : full mediation会是大家感兴趣的重点，此外考量parsimony的要求， : 一开始的理论模式应该从较少箭头的模式开始， : 理论最後有支持直接效果，再放回去也不迟。 : : 我承认这有探索性的成分，但这又何妨？我不觉得这个取向跟理论有所违背 : : 有人对太探索性的研究比较不以为然，我个人也不喜欢用SEM模式做 : 全然探索性的研究。我说的"说故事"当然就是用理论去解释研究发现， : 你如果真的解释得通那当然不要紧，如果是硬拗的话就有问题， : 你的故事也说不出个所以然来。"说故事"是我个人常用的词， : 一个丰富有建设性的discussion就是要说个好故事、有道理的故事 後面是与研究的过程有关~ 中介的部份就不讨论了 我不觉得我们在讨论同一件事 这边我当然是有点本位主义了 我的领域是在商管~ 我并不清楚原po与goldligth是在什麽领域 事实上 我对其他的领域也不熟 所以我还是习惯以自己熟悉的领域来讨论 至少在我的领域 所有的统计分析工具就是拿来"验证"的 在商管领域中 所有的论文的程序都是先文献与推论 再来才是验证分析 我从没在期刊上看过先说明他try过几个model 终於找到最好的以後 再来才是文献探讨的~ 研究的目的~ 在於解释或者解决实务上发生的一些现象或问题 如果只有几个变数 然後用AMOS连连看 再看看怎麽样去乔一下model fit~ 有的线可以连连看 但如果会响到显着性或者是fit就可以拿掉 try 一下~ "探索"一下~ 一切ok後 再回头去找些文献来支持 说些~~ 嗯~~故事 可以吗? 当然可以~~ 只是这样的研究能解释什麽问题? 大概只能解释毕业的问题吧 当然我也遇过很多人跟我说 "这我不会解释 再跑另一个看看" "这条线帮我连连看" "帮我把这些model都跑出来我再选一个" 但积非不一定要成是 并不是在唱高调还什麽的~ 只不过是在我还记得研究是做什麽的时候 看到不一样的做法总还是觉得怪怪的 --

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