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结构方程模型有他的统计优势,尤其是带有潜变量的模型,但是如同大家说的那样,现在论文中出现了乱用的现象。我身边就有人数据硬套SEM,为什么呢?只为了paper啊!因为一些普通的期刊对SEM了解甚少,所以很难判断出文章的优良,让很多人萌生了投机的心理。关于中介变量和调节变量的SEM研究的确是一个热点话题,本人发过一篇SSCI,用的就是SEM作中介变量的,结果还不错。不过在自己专研SEM之中有积攒了很多体会,其实,如果是单维度变量的话最好用阶层回归,这样既可以做中介作用分析也可以做调节变量分析。但是如果是多维度的带有潜变量的构念的话,我想SEM的优势就出来了,比如说:满意度有两个维度、组织承诺有四个维度,分别去用回归去做,然后得出结果二者相关的话,就这样就有些牵强,犯了合成谬论的错误!所以,多维度的变量最好用SEM做中介作用分析,但是模型中不用添加太多的变量,这样会玷污统计效力,因为一个模型很难将社会管理中的变量厘清,我们科研只需要清清澈澈的、一步一个脚印的高清两个变量之间的关系,然后逐渐增加中介变量和调节变量分析,科学研究进步是一群人、一群研究的共同结果。但是,SEM做调节变量分析过于复杂,现在也是统计学研究领域正在研究和探讨的问题,所以大家还是不要轻易涉足,最好还是用阶层回顾构建乘积的方法比较恰当,结合调节变量作图,现阶段还是比较公认的方法。
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