单自变量对多因变量

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我有1个先测得的连续指标，以及四个后测得的连续指标。四个后测指标具有0.6到0.8的相关性。我想考察的是先测指标和后测四个指标的相关在强度上有没有差别。
一开始的做法是分别算相关，强度的比较通过以下算法完成（考虑了后测指标间的相关，但一次只能考虑2个），两两比较，并多重比较矫正。
http://comparingcorrelations.org/

但有一部分网页上的回答强调，应该使用SEM或者MANOVA才是正确的方法,因为分别算是不准确的。

我想问的是使用我一开始的做法是不可取的吗？如果使用SEM 或MANOVA我可以得到想要的结果吗（比较4个依赖关系间是否有不同） 如果可以，我就深入研究下，很抱歉的表示，还没有很好的接触过这两个东西。

（搜索得到的结果是，SPSS可以通过多变量GLM完成MANOVA，把自变量输入到协变量中，留空fixed factor,可是这样我只得到自变量和四个因变量的关系是否显著，以及相应的四个贝塔值，而无法得到贝塔值之间的比较）

任何回答都非常感谢。

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关键词：多因变量 因变量 自变量 correlations correlation 因变量 自变量 相关性

1.使用我一开始的做法确实不太好；
2.如果使用SEM 可以得到你想要的结果，其允许对多个回归路径的大小进行统计检验，称为似然比检验。

非常感谢，是可行的。

另外 在researchgate上得到的一个回答也很有建设性意义，最后我是根据他的回答用stata做了multivariate regression。后测用WALD test. 因为比较简单方便。

大家遇到类似的问题，也可以用SEM做。

下面附上回答：
Dear Fan,

 First of all, what is the statistical question you would like to answer?

There is nothing in data that forces us to think a certain way. It is the other way around.

Now, if the interest in your 4 DVs are separate - as is, you plan to look at all of the relationships between IV and each DV on its own because these represent meaningful and important answers to you - then you can use 4 univariate tests for this. 

If your interest is in whether their is a joint effect (across all 4 DVs but you are indifferent to which) or you wish to compare the coefficients across DVs then a multivariate test might be useful. SPSS can only handle multivariate regression within the MANOVA command which is why you were getting that advice. MANOVA does have a number of assumptions and requirements. GLLMMs can handle much of what MANOVA cannot.

What about SEM, PLS, and other alternatives? You have a very simple situation so unless you have a highly complicated hypothesis you probably don't need either one. That said, they can tell you about the pattern of relationships between IV and all 4 DVs just as the MANOVA

Consider going to a good site with examples (e.g. http://www.ats.ucla.edu/stat/dae/ )

to see if you can make up your mind a little bt about what you want to know.

Good luck.