请教：什么是潜变量
看一篇paper中谈到显变量和潜变量，潜变量是与显变量相对的，直观的说，显变量可以直接观察到，潜变量不能直接观察到。但是在具体的统计分析中，二者有什么用途呢？在什么情况下会出现潜变量？烦谢有经验的牛人指教，多谢！ 潜变量不能直接测量的，一般是几个可以测量的变量中的隐含的共同结构。比如大五人格理论。 一楼说的没错，但是不够具体。潜变量往往表示某一复杂的无法之间测量的概念或建构。比如，信任、虔诚、社会融合。这些概念可以被操作化成不同的维度以不同的指标(indicator)加以测量。由此，可以看到，一个潜变量往往被建构成多个显变量(或指标)。不过，请注意，这只是SEM或者心理学/社会学中的“潜变量”
在经济学或统计学中，潜变量所指的含义稍有所不同。举个例子，比如，2009年一共有200个人报考北大社会学系的研究生，最后我们发现只有20个被录取了。注意，这里我们看到的结果是“录取或未被录取”（大家都知道，这个可以用logistic模型进行分析）。但实际上，再录取和未被录取的背后，实际上隐含着考生的“能力”差异（注意，能力是无法直接观测的！！），只有能力达到一定程度的考生才会被录取，（我们现在衡量能力的办法是考试成绩，比如360及以上就被录取）。所以，我们看到，在每一个二分变量（0-1变量）背后，实际上都隐含着一个不可观测的连续型变量（该变量被计量经济学家或统计学家称作潜变量），当该连续型潜变量的取值超过一定的量时，就表现为事件发生了（本例为，被录取了）。这一逻辑，换用大家可能都熟悉一种描述就是量变引起质变，发生在潜变量上的量变达到一定程度之后（这是个门槛！）就出现了有0-1变量反映出来的（是vs否、发生vs未发生）质变。质变是我们观察到的或可以测量的，但量变是隐含着的。
顺便说一句，计量经济学中的这一潜变量思路在今后的统计分析中，会变得越有用，对社会科学定量研究感兴趣的同学可以多关注。
[[i] 本帖最后由 mydocument 于 2009-4-26 14:46 编辑 [/i]] 二楼说的不错。简单说，潜变量是你想要测量的变量，至于潜变量的名称，那是由你研究兴趣制定（或通过理论研究）。这方面的书已经有不少，比如关于SEM或探索性因素分析，就是验证潜变量的方法。
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