Biến Thiên Phương Pháp và Các Biến Đánh Dấu: Một Tổng Quan và Kỹ Thuật Đánh Dấu CFA Toàn Diện

Organizational Research Methods - Tập 13 Số 3 - Trang 477-514 - 2010
Larry J. Williams1, Nathan S. Hartman2, Flávia Cavazotte3
1Center for the Advancement of Research Methods and Analysis, Wayne State University, Detroit, MI, USA,
2Department of Management, John Carroll University, OH, USA
3Faculdades IBMEC-Rio de Janeiro, RJ, Brazil

Tóm tắt

Lindell và Whitney đã giới thiệu một kỹ thuật tương quan cục bộ, bây giờ được gọi là kỹ thuật đánh dấu tương quan, nhằm kiểm soát biến thiên phương pháp bằng cách sử dụng một biến đánh dấu mà lý thuyết không có liên quan đến các biến chính trong một nghiên cứu. Bài báo này (a) trước tiên tổng quan kế hoạch phân tích cụ thể của họ, và sau đó (b) xem xét các nghiên cứu thực nghiệm đã tuân theo toàn bộ hoặc một phần của kế hoạch này. Các tác giả cũng (c) mô tả một phương pháp phương trình cấu trúc đã được áp dụng để phân tích các biến đánh dấu và (d) xem xét các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng phương pháp phân tích này. Tiếp theo, các tác giả (e) phát triển một kế hoạch phân tích kỹ thuật đánh dấu CFA toàn diện, và (f) minh họa kế hoạch này bằng một ví dụ thực nghiệm. Cuối cùng, các tác giả (g) mô tả cách các biến đánh dấu có thể được xem xét cùng với các quy trình biến thiên phương pháp khác, (h) thảo luận về vai trò quan trọng của lý thuyết trong bước quan trọng của việc lựa chọn các biến đánh dấu, và (i) thảo luận về các giả định cũng như giới hạn của Kỹ Thuật Đánh Dấu CFA Toàn Diện.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Aguinis, H., 2009, Sample size rules of thumb: Evaluating three common practices

10.1037/0033-2909.103.3.411

Bandalos, D., 2006, The use of monte carlo studies in structural equation modeling research

Bagozzi, R., 1982, Causal models in marketing

10.1037/0021-9010.81.3.261

Bentler, P., 1985, Theory and implementation of EQS: A structural equations program

10.1177/0049124187016001004

Boomsa, A. ( 1982). The robustness of LISREL against small sample sizes in factor analysis models. In K. Joreskog & H. Wold (Eds.), Systems under indirect observation: Causality, structure, prediction (pp. 149-173). Amsterdam, NY: North Holland.

10.1037/0021-9010.78.3.402

Cavazotte, F., Paper at the Annual Meeting of the Southern Management Association

Chan, D., 2009, So why ask me? Are self-report data really that bad?

Conway, J.M., 2002, Method variance and method bias in industrial and organizational psychology

10.1177/109442819814002

Finney, S., 2006, Nonnormal and categorical data in structural equation modeling

10.2307/255979

10.1016/0030-5073(82)90236-7

10.1177/014920638601200407

10.1037/0021-9010.86.1.114

10.1037/0021-9010.81.6.795

10.1177/014920638601200408

10.1177/014920638501100106

10.1037/0021-9010.88.5.879

10.1177/1094428109332834

10.2307/2391486

10.1037/0021-9010.77.3.322

10.1002/job.4030150504

10.1006/obhd.1996.0105

10.2307/255772

10.1002/job.4030150503

10.1177/1094428105284955

10.1093/ijpor/15.1.3

10.1177/001316447403400104

Williams, L., Presented at the meeting of the Academy of Management

Williams, L., 2009, Unpublished data

10.1037/0021-9010.79.3.323

Williams, L.J., 2002, Basic and advanced measurement models for confirmatory factor analysis

10.1037/0021-9010.81.1.88

Williams, L.J., 2002, Confirmatory factor analysis techniques for assessing invalidity

10.1177/014920639502100605

10.1177/014920630202800204