中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)對比和分析

1、調(diào)節(jié)與中介效應(yīng) 討論和分享 BREAD PPT DESIGN 參考資料 如如下下 BREAD PPT DESIGN 目錄 調(diào)節(jié)效應(yīng)1 1 中介效應(yīng)2 2 比較3 3 統(tǒng)計方法詳析4 4 CONTENTS BREAD PPT DESIGN 調(diào)節(jié)效應(yīng) 定義和性質(zhì) Y與 X的關(guān)系受到第三個變量M的影響 調(diào)節(jié)變量可以是定性的 (如性別) ，也可以是定量的 (如年齡) 影響因變量和自變量之間關(guān)系的方向 (正或負 )和強弱 BREAD PPT DESIGN 調(diào)節(jié)效應(yīng) 調(diào)節(jié)效應(yīng)和交互效應(yīng) 從統(tǒng)計上看，調(diào)節(jié)效應(yīng)和交互效應(yīng)是相同的 （對H0：c=0進行檢驗，c顯著，則調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著） 從概念上看，交互效應(yīng)中，兩個

2、自變量地位不固定，可以任意解釋。 調(diào)節(jié)作用中，調(diào)節(jié)變量和自變量根據(jù)假設(shè)模型固定。 BREAD PPT DESIGN 調(diào)節(jié)效應(yīng) 統(tǒng)計分析方法 關(guān)鍵詞解釋 -顯變量：可以直接觀測的顯變量 -潛變量：實際工作中無法直接測量到的變量，一個潛變量常對應(yīng) 多個顯變量，可看做其對應(yīng)顯變量的抽象和概括 -偽變量處理：將連續(xù)變量分組成為類別變量 -中心化變換：使各變量平均數(shù)為0，在各各變量上減該變量的平均數(shù) -偏回歸系數(shù)：多元線性回歸情況下，多個自變量中的一個和因變量 之間的關(guān)系。 BREAD PPT DESIGN 調(diào)節(jié)效應(yīng) 統(tǒng)計分析方法 顯變量 根據(jù)不同的變量水平可以利用SPSS進行方差分析和回歸的處理 方差

3、分析分組回歸 偽變量處理 層次回歸分析 (R22 R12) XM偏回歸系數(shù)檢驗 層次回歸分析 (R22 R12) XM偏回歸系數(shù)檢驗 問題：如何對分組回歸R進行比較？如何驗證R22R12顯著？ BREAD PPT DESIGN 調(diào)節(jié)效應(yīng) 統(tǒng)計分析方法 潛變量 利用結(jié)構(gòu)方程模型或其他特定方法 不考慮 分組結(jié)構(gòu)方程模型 不考慮 中心化乘積指標(biāo) GAPI 無約束模型 2 BREAD PPT DESIGN 中介效應(yīng) 定義和性質(zhì) 如果X通過影響變量 M來影響Y,則稱M為中介變量 c是X對Y的總效應(yīng)，a、b是經(jīng)過中介變量M的中介效應(yīng) c=c+ab (一個中介變量的情況) BREAD PPT DESIGN

4、中介效應(yīng) 統(tǒng)計分析方法 基本概念 -c=ab+c， 中介效應(yīng)大小即ab -檢驗ab/(c+ab)或者ab/c是否顯著（中介效應(yīng)相對大?。?若顯著，則表示中介效應(yīng)顯著 關(guān)鍵詞解釋 -完全中介效應(yīng)：c=0 -部分中介效應(yīng)：c顯著 BREAD PPT DESIGN 中介效應(yīng) 統(tǒng)計分析方法 主要方法 方法一 -依次檢驗回歸系數(shù)，c、a、b系數(shù)分別顯著 方法二 -路徑分析，經(jīng)過中介變量路徑上回歸系數(shù)的乘積ab是否顯著 即H0：ab=0 方法三 - 檢驗c和c的差異是否顯著 BREAD PPT DESIGN 中介效應(yīng) 統(tǒng)計分析方法 基本分析流程 主要采用結(jié)構(gòu)方程模型進行統(tǒng)計或用SPSS進行回歸 以下為一般

5、中介檢驗程序 BREAD PPT DESIGN 比較 調(diào)節(jié)變量 VS 中介變量 差別的關(guān)鍵在于？ 統(tǒng)計模型 BREAD PPT DESIGN 統(tǒng)計方法詳析. 調(diào)節(jié)效應(yīng) 統(tǒng)計分析方法 主要方法 方法一 -分組回歸（適用于M為分類，X為連續(xù)變量的情況） 方法二 -層級回歸（適用于M為連續(xù)變量的情況） 方法三 -偏回歸系數(shù)分析（適用于M為連續(xù)變量的情況） BREAD PPT DESIGN 統(tǒng)計方法詳析. 調(diào)節(jié)效應(yīng) 方法二 層級回歸 統(tǒng)計工具：SPSS 步驟： 1. 標(biāo)準化自變量和調(diào)節(jié)變量 2. 建立交互作用變量 在SPSS建立一個新變量XM，兩個變量的乘積 3. 層次化多元回歸 放入X變量，對Y進行

6、回歸，得到R12 放入X和XM變量，對Y進行回歸，得到R22 比較R12和R22的差異 4. 繪制和解釋交互作用項 BREAD PPT DESIGN 統(tǒng)計方法詳析. 中介效應(yīng) 統(tǒng)計分析方法 主要方法 方法一 -依次檢驗回歸系數(shù)，c、a、b系數(shù)分別顯著 方法二 -路徑分析，經(jīng)過中介變量路徑上回歸系數(shù)的乘積ab是否顯著 即H0：ab=0 方法三 -檢驗c和c的差異是否顯著 BREAD PPT DESIGN 統(tǒng)計方法詳析. 中介效應(yīng) 方法一 基本思路：依次回歸c，a，b 統(tǒng)計工具：SPSS 步驟： 1. 驗證c不等于0：利用相關(guān)或者回歸 2. 驗證a不等于0，b不等于0。（完全中介時，還需驗證c等于

7、0） -用X向M做回歸，得到a -進行層次回歸，第一層放入x，第二層放入M得到b 3. 中介效應(yīng)的大小c =b - a 缺點： 中介效應(yīng)弱時，檢驗效率低。 BREAD PPT DESIGN 統(tǒng)計方法詳析. 中介效應(yīng) 方法二 基本思路：檢驗H0：ab=0 統(tǒng)計工具：LISREL 步驟： 1. Sobel提出ab的標(biāo)準誤計算公式 2. 檢驗統(tǒng)計量 缺點： 受到統(tǒng)計樣本大小和是否正態(tài)分布的局限 BREAD PPT DESIGN 統(tǒng)計方法詳析. 中介效應(yīng) 方法三 基本思路：檢驗H0：c-c=0 統(tǒng)計工具：LISREL 步驟： 1. 計算c-c的標(biāo)準誤 2. 檢驗統(tǒng)計量 缺點： 在a=0，但b0時，可能存在較高的第一類錯誤率 即使中介效應(yīng)不存在(ab=0),只要b顯著,結(jié)果仍判定