一、答案首行 潜变量和显变量是统计学和心理学中常用的概念，两者在研究和数据分析中各有其独特的作用。主要区别在于能否被直接观测和测量。二、详细解释 1. 潜变量 潜变量是指那些无法直接观测或测量，但通过其他变量可以间接推测的变量。它通常是隐藏在表面现象之下的，反映了更深层次的因果关系或结构...
1. 在结构方程中模型中可以加入辅助变量可以进行完整的多重中介效应分析。 2.辅助变量(auxiliary variable)是一个方差为0的潜变量(如下图虚线圆圈),由于辅助变量的方差为0,因此多重中介效应模型中,新增加的辅助变量不会影响原有参数的估计值、模型的拟合程度,所以赋值变量又被称为幽灵变量(phantom variable)。 3....
在结构方程模型(SEM)中,将变量分为显变量(观测变量)和潜变量两种。 显变量是可以直接观测到的变量,如:身高、性别、被试在量表上的得分等,在结构方程模型图中用长方形表示; 潜变量与显变量相对应,不可以直接观测,包括比较抽象的概念和由于种种原因不能准确测量的变量,需要借助显变量指标来估计。比如社科研究中的自...
在心理学和数据分析中，区分潜变量和显变量至关重要。潜变量（Latent Variable）是那些无法直接测量或需要通过间接方法揭示的变量，它们影响着观察到的特征之间的关联，但并非由这些特征本身的因果关系所决定。例如，当我们研究消费者对产品的满意度时，满意度就是潜变量，而价格、购买地点、质量、外观等因素...
潜变量是实际工作中无法直接测量到的变量,包括比较抽象的概念和由于种种原因不能准确测量的变量。一个潜变量往往对应着多个显变量,可以看做其对应显变量的抽象和概括,显变量则可视为特定潜变量的反应指标。显变量就是看的见摸得着的变量,对于问卷调查是用显在的手法来测量人心内在的东西。对于那些数据算是显变量。
潜变量（Latent Variable），显变量（Manifest或Observable Variable）的主要区别在于：潜变量是实际工作中无法直接测量到的变量，包括比较抽象的概念和由于种种原因不能准确测量的变量。一个潜变量往往对应着多个显变量，可以看做其对应显变量的抽象和概括，显变量则可视为特定潜变量的反应指标。（参考资料：...
显变量为可直接观察并测量的变量,又称观测变量。潜变量则是不能直接观察的变量。不过它可以从显变量间接测度出来,这意味着它和两个或多个显变量存在协变关系,潜变量在因子分析中与因子等术语的含义一样。从变量生成的角度来分,SEM的变量又可分为外生变量和内生变量。外生变量在模型中不受其他变量的影响,无“...
省流版:多重中介不能分开检验中介变量1和中介变量2在自变量和因变量中的中介效应。 具体解析: 如果你的所有变量都是显变量,那么可以使用Hayes开发的SPSS插件PROCESS 多重中介的理论解释可参考Hayes AF. Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: a regression-based approach. 2nd ed....
依研究角色分类,变量可分为:自变量、因变量、中介变量、调节变量及控制变量。 依观察方式分类,变量可分为:潜变量(不可观察变量)与显变量(可观察变量)。 03 量化研究五大变量 在量化研究中,自变量、因变量、中介变量、调节变量及控制变量这五大变量是研究的精髓,不论你...