輔仁大學
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記錄編號6279
狀態NC094FJU00071001
助教查核
索書號
學校名稱輔仁大學
系所名稱心理學系
舊系所名稱
學號492396322
研究生(中)歐宗霖
研究生(英)TSUNG LIN OU
論文名稱(中)共變量與自變項之共線性對共變數分析估計參數之影響-Mplus的模擬研究
論文名稱(英)Effect of collinearlity between treatment andcovariate on parameter estimates of ANCOVA - a Monte Carlo Study with Mplus
其他題名
指導教授(中)邱皓政
指導教授(英)Hawjeng Chiou
校內全文開放日期不公開
校外全文開放日期不公開
全文不開放理由
電子全文送交國圖.同意
國圖全文開放日期.2006.02.23
檔案說明電子全文
電子全文01
學位類別碩士
畢業學年度94
出版年
語文別中文
關鍵字(中)共變數分析 共線性 中介模式 調節模式 線性結構關係模式 Sörbom替代性共變數分析
關鍵字(英)
摘要(中)在社會科學研究領域,共變數分析常應用在非實驗 (non-experimental) 研究或準實驗 (quasi-experimental) 中。為了解決ANCOVA違反假設的問題,S?rbom 於1978年基於線性結構關係模式 (Linear structural relation) 提出替代性共變數分析 (S?rbom’s Alternative to analysis of Covariance),該模型可以針對不同的假定 (assumption) 進行參數上的設定。然而,S?rbom對於違反共變量與自變項間獨立性的各種資料型態並未進行真值 (true value) 的差異檢定,而共變數顯變項系統 (emergent variable system) 同樣會遇到相同的問題。因此,在探討共變量與自變項間不同共線模式對估計參數的關係時,應就潛在模型與顯變項模型分別探討。本研究的目的將針對共變量與自變項不同共線型態的模擬資料,進行估計參數與模型適配度上的比較。共線型態由兩種模型 (潛在模型、顯變項模型) 下的六種共線模式 (初始模式、標準模式、中介模式A、中介模式B、調節模式A、調節模式B) 所組成。估計的參數則包括了組一調整後平均數、組二調整後平均數與主要效果。模型適配度則以卡方自由度比 (x2/df) 與平均概似平方誤根係數 (RMSEA) 進行比較。 本研究以總樣本數2500,利用MPLUS 3.0版進行蒙地卡羅法 (Monte Carlo method) 模擬研究。在兩種模型、六種共線模式下,產生12組共線型態,並在每一種共線型態下重置 (replication) 出500筆常態分配的隨機資料,以S?rbom模式進行多重樣本的平均數結構 (mean structure model) 分析,模式參數則利用最大概似法ML (maxmum likehood) 估計。 研究結果發現,透過多重樣本 (multigroup) 的線性結構關係模式 (Linear structural relation model) 策略,在違反共線性獨立假設的情況下,顯變項模型與潛在模型下的各共線模式,皆能藉由參數上的設定,達到良好的模型適配。x2/df的平均值介於.000~1.001之間,RMSEA的平均值介於.000~.007之間。對參數估計值 (組二調整後平均數,主要效果) 來說,當共線模式為自變項與共變量存在相關,因果關係屬於自變項為因,共變量為果的情況下,無論共變量與自變項之間是否存在交互作用,皆無法透過參數上的設定,使得估計參數趨近真值。此外,多重樣本 (multigroup) 線性結構關係模式 (Linear structural relation model),對於共變量與自變項之間共線性的處理層次是有差異的,會由於交互作用的有無與潛顯模型的不同,造成偏離真值的程度有所差別。本研究結果發現自變項與共變量之間的共線性為影響估計參數偏離真值的關鍵因素。最後,本論文根據上述研究結果進行討論,並對未來研究方向上提出建議。
摘要(英)
論文目次目錄 第一章 緒論 第一節 研究動機與目的 1 第二節 重要名詞界定 5 第二章 文獻探討 第一節 傳統ANCOVA考驗方式和基本假設相關問題 10 第二節 S?rbom替代性共變數分析 18 第三節 共變量與自變項之共線型態探討 22 第四節 研究問題 26 第三章 研究方法 第一節 模式的設定 27 第二節 因子內容的設定 35 第三節 資料產生的過程 38 第四節 數據結果的評估準則 38 第四章 研究結果 第一節 模擬資料之共線模式檢驗 40 第二節 共線模式對模型契合指標的影響 43 第三節 共線模式對調整後平均數的影響 46 第四節 共線模式對主要效果的影響 50 第五節 小結 54 第五章 討論與結論 第一節 討論 57 第二節 結論 61 第三節 研究貢獻與限制 62 參考文獻 64 附錄A、MPLUS3.0資料產生語法 68 附錄B、MPLUS3.0資料分析語法 71 附錄C、資料產生模型參數 92 附錄D、資料分析模型參數 98 表目錄 表3.2.1 模擬因子與ANCOVA基本假設對應表 36 表4.1.1 模擬資料之估計參數摘要表 41 表4.2.1 潛在模型下共線模式之x2/df、RMSEA t考驗摘要表 45 表4.3.1 顯變項模型下共線模式之調整後平均數表 47 表4.3.2 潛在模型下共線模式之調整後平均數表 48 表4.3.3 顯變項模型下共線模式之調整後平均數差值t考驗摘要表 49 表4.4.1 顯變項模型下共線模式之主要效果表 51 表4.4.2 潛在模型下共線模式之主要效果表 52 表4.4.3 顯變項模型下共線模式之主要效果差值 t考驗摘要表 53 圖目錄 圖1.2.1 初始模式圖 5 圖1.2.2 標準模式圖 5 圖1.2.3 中介模式A圖 6 圖1.2.4 中介模式B圖 6 圖1.2.5 調節模式A圖 7 圖1.2.6 調節模式B圖 7 圖2.1.1 ANCOVA基本假設關係圖 16 圖2.2.1 S?rbom 模式的參數設定示意圖 20 圖2.3.1調節模式示意圖 22 圖2.3.2中介模式示意圖 24 圖3.1.1 初始模式圖(資料產生階段) 28 圖3.1.2 標準模式圖(資料產生階段) 29 圖3.1.3 中介模式A圖(資料產生階段) 29 圖3.1.4 中介模式B圖(資料產生階段) 30 圖3.1.5 調節模式A圖(資料產生階段) 31 圖3.1.6 調節模式B圖(資料產生階段) 31 圖3.1.7 潛在模型圖(資料分析階段) 33 圖3.1.8 顯變項模型圖(資料分析階段) 33 圖4.2.1 不同潛顯模型、共線模式下的x2/df 44 圖4.2.2 不同潛顯模型、共線模式下的RMSEA 44 圖4.3.1 顯變項模型下共線模式之調整後平均數差值比較圖 47 圖4.3.2 潛在模型下共線模式之調整後平均數差值比較圖 48 圖4.4.1 顯變項模型下共線模式之主要效果差值比較圖 51 圖4.4.2 潛在模型下共線模式之主要效果差值比較圖 52 圖4.5.1 不同潛顯模型、共線模式下的組一調整後平均數差值 55 圖4.5.2 不同潛顯模型、共線模式下的組二調整後平均數差值 55 圖4.5.3 不同潛顯模型、共線模式下的主要效果差值 55
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論文頁數132
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