《中介效應分析》PPT課件.ppt

1、中介效應分析方法,學生：肖 翔 導師：曾曉青,中介變量的定義：考慮自變量X 對因變量Y 的影響,如果X 通過影響變量M 來影響Y ,則稱M 為中介變量。例如，“專業(yè)滿意度”影響“專業(yè)承諾”，進而影響“對該專業(yè)的學習投入”?！皩I(yè)承諾”是中介變量。,某一變量成為中介變量需要滿足如下條件： （1）自變量與中介變量對因變量均有影響； （2）自變量對中介變量的回歸系數(shù)顯著； （3）控制中介變量后，自變量對因變量的影響減弱，依據(jù)減弱程度的不同分為部分中介和完全中介作用。,假設所有變量都已經中心化(即均值為零) ,可用下列方程來描述變量之間的關系:,X,(1),(2),(3),圖1：變量關系圖,對于這樣的

2、簡單中介模型，中介效應等于間接效應，即等于系數(shù)乘積ab，它與總效應和直接效應有下面關系：,檢驗間接效應的兩類方法： （1）檢驗H0: ab=0（間接檢驗和直接檢驗） （2）是檢驗H0：c-c=0。,間接檢驗：依次檢驗回歸系數(shù) 直接檢驗：sobel法、bootstrap法和MCMC法,中介效應分析的3中方法： （1）依次檢驗回歸系數(shù)法 （2）系數(shù)乘積檢驗法 （3）系數(shù)差異檢驗法,sobel法的檢驗力高于依次檢驗，但這個檢驗統(tǒng)計量的推導要假設 服從正態(tài)分布，就算其中每一個系數(shù)都是正態(tài)分布，其乘積通常也不是正態(tài)的，因而Sab的計算只是近似的，可能很不準確，所以該檢驗具有很明顯的局限性。,因此，Boo

3、tstrap 法是公認的可以取代 Sobel 法而直接檢驗系數(shù)乘積的方法。 偏差校正的非參數(shù)百分位bootstrap法（置信區(qū)間的檢驗力更高）在某些條件下的第一類錯誤率會超過設定的顯著性水平；而非參數(shù)百分位法bootstrap法不會有這個問題。,圖2：依次檢驗流程圖,表1：專業(yè)承諾的中介效應依次檢驗,圖3：專業(yè)承諾對專業(yè)滿意度和學習投入的中介作用模型,TITLE: The structure of PTSD of DSM-4 using ML in table 5-8 !題目。 DATA: FILE IS PTSD.dat / .txt ; !指定數(shù)據(jù)存儲位置。 VARIABLE: NAMES

4、 ARE x1 x2 y1-y17; !定義數(shù)據(jù)文件中的變量名。 USEVARIABLES are y1-y17; !由于數(shù)據(jù)文件中包含多個變量，在單個研究中并非會使用，所以需要定義本研究中使用y1-y17; ANALYSIS: ESTIMATOR=ML; !選擇估計方法，Mplus默認的估計法為ML； MODEL: f1 BY y1-y5; !定義模型，因子f1由y1 y2 y3 y4 y5五個指標測量。 f2 by y6-y12; !定義模型，因子f2由y6-y12七個指標測量。 f3 by y13-y17; !定義模型，因子f3由y13-y17五個指標測量。 PTSD by F1-F3;

5、 !定義二階測量模型。 OUTPUT: STANDARDIZED; !要求Mplus輸出標準化解。,Mplus結果解讀指標： （1）SRMR 0.95 比較擬合指數(shù) （4）NNFI/TLI 0.95 非規(guī)范擬合指數(shù) 先看以上指標，如果滿足以上條件，則模型符合擬合指標。,再看STDYX Standardization輸出數(shù)據(jù)，確定中介調節(jié)效應,DATA: FILE IS p.dat; ! p.dat是原始數(shù)據(jù)文件, 按x1-x4 m1-m3 y1-y3順序排列 VARIABLE: NAMES ARE x1-x4 m1-m3 y1-y3; !變量名稱 Analysis: bootstrap=100

6、0; ! Bootstrap 法抽樣1000 次 MODEL: Y by y1-y3; ! y1-y3是潛變量Y的指標 M by m1-m3; ! m1-m3是潛變量M的指標 X by x1-x4; ! x1-x4是潛變量X的指標 Y on X; !做Y對X的回歸 M on X (a); !做M對X的回歸, X的回歸系數(shù)命名為a Y on X M (b); !做Y對X和M的回歸, M的回歸系數(shù)命名為b, 需要單獨一行 MODEL CONSTRAINT: new (H); !定義輔助變量 H=a*b; ! 系數(shù)乘積ab的估計 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!輸出

7、各個系數(shù)及系數(shù)乘積 ab 的偏差校正的非參數(shù)百分位 Bootstrap 法置信區(qū)間 若要得到(不校正的)非參數(shù)百分位Bootstrap 法置信區(qū)間, 只需將 OUTPUT 中的 cinterval (bcbootstrap)改為 cinterval (bootstrap)即可。,DATA: FILE IS p.dat; ! p.dat是原始數(shù)據(jù)文件, 按X M Y順序排列 VARIABLE: NAMES ARE X M Y; !變量名稱 Analysis: bootstrap=1000; ! Bootstrap 法抽樣1000 次 MODEL: Y on X; !做Y對X的回歸 M on X (a); !做M對X的回歸, X的回歸系數(shù)命名為a Y on X M (b); !做Y對X和M的回歸, M的回歸系數(shù)命名為b, 需要單獨一行 MODEL CONSTRAINT: new (H); !定義輔助變量 H=a*b; !系數(shù)乘積ab的估計 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!輸出各個系數(shù)及系數(shù)乘積ab的偏差校正的非參數(shù)百分位Bootstrap 法置信區(qū)間 若要得到(不校正的)非參數(shù)百分位Bootstrap 法置信區(qū)間, 只需將OUTPUT中的 cinterval (bcbootstrap)改為cinterval (bootstrap)即可。,Mplu