h****g
发帖数: 28 | 1 目的是想计算2组被试在同一量表上因素分析后的因素结构间各因素的相似程度
有人认为可计算2组因素结构的相似程度(Cattell, 1978)，也可利用Burt(1941)提出的
由Tucker(1951)发展成的相合系数(Congrunce coefficient)
但是由于本人资料所限，这些资料都找不着，所以对这些计算方法都不明白
我在网络上查找了一下，发现在http://espse.ed.psu.edu/spsy/Watkins/Watkins3.ss
i 当的Coefficient of Congruence-w程序要求进行比较的2因素的variables个数必须相
同；但是我又看到有人用Tucker的方法来计算好象又没有要求2因素的variables必须相
同，现在我打算用Tucker的方法来计算，但是那个公式我实在看不明白rc=[(SIGMA bj1
bj2) / (SIGMA bj12*SIGMA bj22)]/2
BTW
看张树辉在《「中國人個性測量表」在西方樣本的初步研究》（www.baidu.com中以“中
国人个性测量表”搜索的第一个结果）中提到“以常模的因素結構作目 |
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A***A
发帖数: 98 | 2 Tucker, Koopman & Lin (1969), Psychometrika, or MacCallum & Briggs (2001),
Multivariate Behavioral Research, contain an easier-to-follow interpretation
of Tucker's congruence coefficient. Baiscally the congruence coefficient is a
correlation, in the sense that it's the cosine of the angle between two column
vectors that have as their elements the factor loadings. So b_{j1} is the
loading of the jth manifest variable on the 1st factor, b_{j2} is the jth
loading for the second factor. So the an |
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h****g
发帖数: 28 | 3 //thx
//blush我在网络上查不到你所提到的资料
你的意思是不是我问的2个问题其实都是CFA的结果啊？
对于congruence coefficient来说，
我需要做的都属于EFA，也就是用2组被试对同一问卷做因素分析
然后比较这2组被试因素分析之后所得到的结果
这样的话，2组被试因素分析后的结构肯定是有不同的，而且每个因子所
包含的项目也极有可能不同
我看到黄光国做过老年与青年组对同一问卷分别进行因素分析后的相合系数的比较
他文章中提到的是用的Tucker的方法
对于张树辉所用的Procrustes rotation，我可否理解为CFA呢？
不知道您是否有第一个问题的资料，如果有不知道您能否发送给我呢
我的mail是b*****[email protected]
谢谢
我今天电话了好几个人，有的还是研究心理测量的，但是他们都没听过
我说的相合系数，如果您有相关资料如果方便发给我的话，那么我也可以
免于直接问原文作者了
因为前2年我曾经给黄光国发过mail，他没有回信
sigh...
麻烦您了
//bow |
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A***A
发帖数: 98 | 4 That is correct. You can accomplish (essentially) the same goal using CFA,
and the interpretation of the results from a CFA of your problem will be more
straight-forward from a statistical point of view, but it appears that it's
going to take a little extra work to implement what you intend to do in CFA.
It doesn't mean, however, that you can't do this in an exploratory setting.
So, going back to EFA.
That's for sure. But since the two groups use the same questionnaire, the
number of manifest |
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h****g
发帖数: 28 | 5 多谢多谢:)
资料已收到，实话说，由于实在不懂统计，所以看了半天也不大明白，呵呵
（好在现在最关键是要利用公式计算数据，那些不明白只有漫漫来了hehe)
不过关于Tucker所提出的rc公式问题，现基本明白在验证性因素分析CFA的情况下怎么用
（blush由于我手头资料印刷问题，所以第一次我列出的公式是错误的
估计你也没看明白，呵呵；多亏了你发给我的资料和你的RE文，我才
修正了我资料上的公式。同时我利用张树辉的资料用公式计算后验证了他所
报告的相合系数）
下面说说黄光国的探索性因素分析EFA后因素相合系数的计算
他在做的时候都是用的EFA，结果青年组Y组抽取了7个因子
老年组O组抽取了4个因子（因子抽取的方法和旋转方法一样）
然后将Y组的7个因子和O组的4个因子各自计算了相合系数rc,
这样下来总共有28个相合系数的数据
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7
o1 * * * * * * *
o2 * * * * * * *
o3 * * * * * * *
o4 * * * * * * *
(说明：*是计算之后所得到 |
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A***A
发帖数: 98 | 6
you're very welcome.
that's great.
so this will be a matrix of congruence coefficients.
that's the sensible thing to do, so I guess that's what he did.
That's probably written in German. I just did a library search. Can't find
it here either.
Let me make a wild guess. There are four columns in each loading matrix, so
for each column, you can compute a congruence coefficient. Then there are
four such coefficients, and you can get can average of the four and call it a
total measure of congrue |
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h****g
发帖数: 28 | 7
我测试了一下利用平均RC来计算总体RC，发现有点误差，即和他报告的结果有点不同
然后我利用他所报告的全部loadings(第一组有4个因子，每个因子22个loadings，那么
第一组总共有88个loadings;同样第二组被试因素分析的结果也有88个loadings；然后我利用
这这些loadings来计算总体RC，结果计算出来的RC和他所报告的总体RC一样。
我将联系一下张，如果没有其他答复，我就利用这种方式来计算总体RC，您觉得呢？
同样，我将继续查找资料并继续联系黄光国先生，如果没有答复或我没有找到其他资料
我将利用我前面提到的那种方式来计算RC
如果您有什么新的信息还请多指教:)
其实我对CFA和EFA没有什么特别在意的
不过我觉得我现在这东西可能更适合用EFA而已
我原来用价值观问卷测量了老年组O组和青年组Y组
但是收集资料的时候不仅收集了O组和Y组自评的数据
同时还收集了在老年人（青年人）看来青年人（老年人）
在每个项目上的反应
我现在的目的就是想比较一下老年人的价值观结构是否和
青年人印象中的老年人价值观结构相似，同样也比较一下
青年人的价值观结构和老年人印象中的青年 |
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