前提:毕业论文模型中的调节变量是连续变量
内心活动:作为毕业论文全程使用SPSS会显得档次不是特别高(纯属个人想法,不喜勿喷)(SPSS方法为:分层多元回归分析-自变量和调节变量进行交互-相乘,然后进行均值中心化),但是AMOS又只能做类别调节变量分析(分组分析),要做AMOS的话只能把连续的调节变量变成类别调节变量(先各项全部计算均值然后进行分组),最后权衡再三选择了相对比较小众的SmartPLS分析(最新出的3.2.6版本比起老版本真心强大了不少,操作也特别简单,而且还支持中文,不过就是最新版本的参考书基本上是英文的)。
心路历程ing:
以前写的论文基本是这样一个套路: 先用SPSS做描述性统计,然后用SPSS做探究性因子分析得到信度(Cronbach'sAlpha)和效度(聚合效度)结果,最后用AMOS做确定性因子分析(AVE和区分效度)和径路分析(路径系数和P)。
而使用PLS一般是先做PLSAlgorithm然后做 Bootsrapping,而需要做调节变量只需要点击上方的 调节效应按钮 根据自己的要求选择计算方法(乘积指标,二阶,正交)和乘积项是否进行标准化或者均值中心化(我目前选择的是乘积指标然后均值中心化).
在我把数据用SPSS,AMOS,SmartPLS都做了一遍后,让我头疼的问题出现了。
在 PLS Algorithm结果里面是可以直接出Cronbach's Alpha,聚合效度,AVE,区分效度 结果的,而且出来的结果比SPSS探究性因子分析和AMOS确定性因子分析出来的结果要好很多。
而在路径分析(去除调节变量模型)中PLS Bootsrapping结果也同样比AMOS结果好,所以我的论文到底应该使用哪个结果变成了一个难题。
而在找寻国内使用SmartPLS分析的相关论文中有以下几种情况:
1.先用SPSS做描述性统计,然后用SPSS做探究性因子分析,然后用AMOS做确定性因子分析和基础模型径路分析 ,最后用SmartPLS做调节变量分析(这里还有把需要调节的部分单独拿出来做的论文)
2.先用SPSS做描述性统计,然后用SPSS做探究性因子分析,然后用AMOS做确定性因子分析,最后用SmartPLS做径路分析 (基本模型和调节变量模型)
3.先用SPSS做描述性统计,而在信效度分析中,使用SmartPLS得到Cronbach'sAlpha,聚合效度,AVE,区分效度结果,使用SPSS得到单独的KMO和Bartlett结果,最后用SmartPLS做径路分析 (基本模型和调节变量模型)
4.用SPSS做描述性统计后全程使用SmartPLS - 这也是我刚刚下的决定,本来想要发求助贴,询问各位大神的意见,但是想来想去,还是保持论文的一惯性吧,虽然SmartPLS现在还是不是被特别认可,但是总比一篇论文看起来杂乱无章要强,最重要的是得出的结果还是那么的nice。
最后,欢迎大家指出问题。