※ 引述《implicit (隐)》之铭言： : : 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 我同意你说的假如只是因为模式fit很差而去拉相关， 那的确是很鸟的事情，但很多时候理论就是有这样说， 因此在parsimony的原则下，一开始并不会拉残差相关， 这就跟一开始只会测full mediation的mindset是相近的， 从简单的模式开始； 假如一开始没有残差相关，之後因为fit很差+理论有说所以拉了相关， 那这不也是验性质的步骤吗？ 我不认为SEM是纯粹验证，除非你跑完第一个模式以後 就什麽都不改变了把结果直接拿去报，不然一定有探索的成分在 教我SEM的老师是这样子认为的，我相信如果是研究SEM的人应该都有听过他的名字； 我也不相信Joreskog不会去修改模式。 然後，原PO拉残差相关就是要讨论C与D的关系，至於要怎样做我没有意见， 我只是跟他说可以怎样做，我想他有最後的决定权。 说穿了，我不知道他的理论是什麽，只是跟他说一个可行的方法。 : : 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 恩如果你回去看，我并没有解释什麽显着不显着，对我来说会对这问题有疑问的 其实要回去看回归的理论；我当时是另外抛出一个模式饱和的疑问出来。 : 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? 饱和不会影响显着啊！我想你误会我的意思了。 : 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 当然不是啊～我跟你在这点是一样的。 : : 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 我在讨论的是步骤，以及事後的解释～没关系啦你觉得不重要的话 也不用回 XD : 这边我当然是有点本位主义了 : 我的领域是在商管~ 本位主义是说你是走研究法与商用统计方法学的吗？ 我是念教育的，而且不是教育统计，所以我都从应用的观点来看而非统计学角度， 这或许是领域不同吧我想～ : 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 我的想法跟你一样，要讲故事本来就是要从一开始讨论的理论开始讲 我想我并没有说什麽跑完模式以後补充文献来讲什麽屁故事， 但是假如你有用探索性的步骤去修改了理论模式，那你就要在原有的 理论架构下去讨论这样做的正当性。 而且我所谓的说故事是要探讨中介变项的重要性，并非你说的这种近乎作弊的方法。 样本够大的话跑个cross-validation，讲起话来更大声～ -- 懂你的Antonio金光勳育 --

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