摘要

心理學研究所感興趣的變項通常是潛在的、無法直接觀察的，必需由直接測量到的 反應變項或指標去推測；多年來統計方法發展的結果，已有許多潛在變項模式可以比傳 統模式更適宜地處理這個問題，例如結構方程式模式、因素分析、潛在特質理論、潛在 側面圖分析及潛在類別分析等。這些模式有不同的目的，對潛在變項及顯明變項的性質 也有不同的假設，本文簡介了它們的相異點之後，集中討論四個共通的問題：（一）研究者 選用傳統模式或選用潛在變項模式可能得到不同的結果，而下不同的結論；傳統模式如 淨相關分析，未考慮信度問題或潛在結構，可能導致錯誤結論。（二）模式無法被證實，只 能被否證，因為可能有不同的模式可以預測一模一樣的資料；科學的進步是植基於淘汰 錯誤的模式。（三）建構潛在變項模式時，需要一個機率觀的因果概念。（四）目前的潛在變項 模式多假定潛在變項是因，觀察到的變項或指標是果，但有些研究情境並不適宜採用這 樣的假設；研究者應對研究變項之間的因果方向做深入的考慮。這四個問題都以結構方 程式模式為說明例子，因為這一類模式隨著 LISBEL 電腦程式的普遍（隨著 SPSSX 套裝程式發行），愈來愈受到廣泛的應用，但這四個問題是使用大部份潛在變項模式時 所應考慮的基本問題。

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