高阶因子分析疑问。

徐嘉骏 发表于 2013-7-28 10:56
侯杰泰的结构方程教材里就有，另外这个也不用什么文献支撑，简化模型是结构方程目的，自由度不增加约束就 ...

“自由度不增加约束就没意义”，想问问这句话究竟该怎么理解呢？

徐嘉骏 发表于 2013-7-28 10:56
侯杰泰的结构方程教材里就有，另外这个也不用什么文献支撑，简化模型是结构方程目的，自由度不增加约束就 ...

“自由度不增加约束就没意义”，想问问这句话究竟该怎么理解呢？

徐嘉骏 发表于 2011-8-13 12:23
一阶和高阶的原理不一样，一阶模型用LX矩阵即可，而高阶模型是全模型的一种特殊形式，要用到LY矩阵。一般4个 ...

难怪，我拿两个一阶的建二阶，对那个测量模型做验证性因子分析时怎么都无法识别模型，把我郁闷好久。。

徐嘉骏 发表于 2011-8-13 12:23
一阶和高阶的原理不一样，一阶模型用LX矩阵即可，而高阶模型是全模型的一种特殊形式，要用到LY矩阵。一般4个 ...

难怪，我拿两个一阶的建二阶，对那个测量模型做验证性因子分析时怎么都无法识别模型，把我郁闷好久。。

徐嘉骏 发表于 2011-8-13 12:23
一阶和高阶的原理不一样，一阶模型用LX矩阵即可，而高阶模型是全模型的一种特殊形式，要用到LY矩阵。一般4个 ...

难怪，我拿两个一阶的建二阶，对那个测量模型做验证性因子分析时怎么都无法识别模型，把我郁闷好久。。

徐嘉骏 发表于 2011-8-13 12:23
一阶和高阶的原理不一样，一阶模型用LX矩阵即可，而高阶模型是全模型的一种特殊形式，要用到LY矩阵。一般4个 ...

难怪，我拿两个一阶的建二阶，对那个测量模型做验证性因子分析时怎么都无法识别模型，把我郁闷好久。。

猎户星云 发表于 2015-4-16 21:11
“自由度不增加约束就没意义”，想问问这句话究竟该怎么理解呢？

3个因素为例，自由估计就是两两相关共3个路径，消耗3个自由度，建个二阶因素，3个一阶因素全与二阶因素相关，也是3个路径，消耗3个自由度，自由度越少，模型越复杂，所以两个模型的复杂程度是一样的，3个因素两两相关才是他们最舒服的状态，但是后者你强迫3个因素和二阶因素相关，模型拟合度肯定会变差，而自由度又没有增加，也就是模型没有变简单，所以建二阶的模型就是一个差模型。如果是4个一阶因素，自由估计两两相关是6条路径，而如果建个二阶是4个路径，二阶模型节省两个自由度，模型变简单了，如果拟合度没有变差很多，那二阶模型就是好模型

猎户星云 发表于 2015-4-16 21:17
难怪，我拿两个一阶的建二阶，对那个测量模型做验证性因子分析时怎么都无法识别模型，把我郁闷好久。。

嗯，两因素建二阶确实不合理，比如家里俩孩子，想知道他们期末考试考的怎么样，分别问他们各得多少分就可以了，没必要算他们成绩的平均数和标准差，但如果一所学校的校长，要知道本学校20个班的期末考试考咋样，每个班就要把自己班学生的成绩做出平均数和标准差报上去，而不能报上去每名学生的成绩，不然校长是什么都搞不清楚的，所以，第一种情况不能简化，简化了反而损失了数据的细节；第二种情况必须简化，不简化则无法了解概况

徐嘉骏 发表于 2015-4-22 11:13
3个因素为例，自由估计就是两两相关共3个路径，消耗3个自由度，建个二阶因素，3个一阶因素全与二阶因素相 ...

看得不是太懂，有时间我再细细揣摩吧，是不是可以这样理解，一阶因素太少的话（比如两三个），强行建立二阶的模型没有意义，相当于把简单问题复杂化了。4个及以上的一阶因素，才考虑建二阶模型，当然了，理论先行，得先有理论依据再用数据验证，而不是拿数据凑。。大概是这样吧。。非常感谢。

ps，还有个amos的小问题，麻烦帮看一下吧，O(∩_∩)O谢谢
https://bbs.pinggu.org/thread-3676118-1-1.html

猎户星云 发表于 2015-4-22 11:51
看得不是太懂，有时间我再细细揣摩吧，是不是可以这样理解，一阶因素太少的话（比如两三个），强行建立二 ...

前一个回复是从结构方程的角度解释简单模型不建高阶的原因，第二个回复是从理论研究角度解释不建高阶的原因，你看16PF和MMPI那么多因素都没有建高阶，只有吉尔福特和斯滕伯格那种手脚并用都数不过来的因素才建高阶