关于#数据分析#的问题：#项目打包法

Question

听说采取项目打包法可以提高拟合度，查文献发现打包法是适用于单维度的量表，而我的量表原本是已经有数个维度的，那是否可以在每个维度下进行打包呢？（运用的是mplus）

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在数据分析中，项目打包法（Item Parceling）通常是指将多个测量指标（即量表中的题目或项目）组合成一个“包”或“因子”，以减少模型中的自由度和提高估计效率。这种方法常见于探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）中，尤其是当量表的题目数量较大时。

对于你提到的情况，你的量表已经具有多个维度，理论上可以考虑在每个维度下进行项目打包。然而，在实际操作时需要谨慎对待：

1. 打包的原则：打包应当基于理论依据或统计效度原则，例如将含义相似、测量同一概念下的多个项目整合到一起。确保打包后因子能够合理地代表原先维度的内容。

2. 保持维度结构：在对多维度量表进行项目打包时，需确保打包过程不会破坏原有的维度划分。也就是说，同一个维度下的项目应该打包在一起，而不是跨维度打包。

3. 使用Mplus进行项目打包：在Mplus中，可以通过parcels:命令来指定项目打包。以下是一个简化的示例代码，假设我们有维度A、B、C，并且分别要对这些维度下的项目进行打包：

DATA:
  FILE IS 'yourdata.dat';
  VARIABLES ARE 
    item1 item2 item3 parcelA parcelB parcelC dimA dimB dimC other_vars;
  PARCELS:
    parcelA BY item1 item2 item3;
    parcelB BY item4 item5 item6;
    parcelC BY item7 item8 item9;
MODEL:
  [dimA BY parcelA];
  [dimB BY parcelB];
  [dimC BY parcelC];
...

请注意，上述代码仅为示意，实际应用时请根据您的数据结构和研究需求进行调整。

最后，请务必结合研究目的、量表性质以及数据质量进行综合判断，同时参考相关文献和统计学建议，审慎决定是否采用项目打包法，以及如何有效地进行打包。此外，在完成打包后，要通过多种拟合指数评估打包后的模型是否得到改善，并确保打包后的维度依然具备良好的信度和效度。