调节效应和中介效应Word格式.docx
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Y与X的关系由回归系数a+cM来刻画,它是M的线性函数,c衡量了调节效应(moderatingeffect)的大小。
如果c显著,说明M的调节效应显著。
2、调节效应的分析方法
显变量的调节效应分析方法:
分为四种情况讨论。
当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应;
调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析:
1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。
2、做Y对X、M和XM的回归得R22,若R22显著高于R12,则调节效应显著。
或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著;
当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:
按M的取值分组,做Y对X的回归。
若回归系数的差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析。
潜变量的调节效应分析方法:
分两种情形:
一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量;
二是调节变量和自变量都是潜变量。
当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析。
做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度。
然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度。
前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。
如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著;
当调节变量和自变量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen和Hau提出的无约束的模型。
3.中介变量的定义
自变量X对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y,则称M为中介变量。
Y=cX+e1,M=aX+e2,Y=c′X+bM+e3。
其中,c是X对Y的总效应,ab是经过中介变量M的中介效应,c′是直接效应。
当只有一个中介变量时,效应之间有c=c′+ab,中介效应的大小用c-c′=ab来衡量。
4、中介效应分析方法
中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应。
步骤为:
第一步检验系统c,如果c不显著,Y与X相关不显著,停止中介效应分析,如果显著进行第二步;
第二步一次检验a,b,如果都显著,那么检验c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著;
如果a,b至少有一个不显著,做Sobel检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应不显著。
Sobel检验的统计量是z=^a^b/sab,中^a,^b分别是a,b的估计,sab=^a2sb2
+b2sa2,sa,sb分别是^a,^b的标准误。
5.调节变量与中介变量的比较
1、现将M(调节变量或者中介变量)、Y因变量,以及与自变量、因变量、M调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent
2、再按next将X自变量输入(中介变量到此为止)
3、要做调节变量分析,还要将X与M的乘机在next里输入作进一步回归。
分析结果中的Beta就是Y=cX+bM+e的系数,B下的constant是常数。
检验主要看F是否显著
调节效应和中介效应是非常重要的,读了这篇文献,对这个有了更深的了解。
调节效应是指x对y的作用会受到m的影响,也就是说y其实是x和m的一个函数,检验调节效应的步骤是,首先用x和m对y做一个回归,得到r^2,再在回归中加入xm项,如果xm项的系数显著,并且r^2的变化显著,则说明m的调节作用显著。
在这点我有一个问题:
在这个检验过程中,x和m始终是处于一个相对平等的状态,那么怎么能说明检验出来的是调节效应,而不是交互效应?
中介效应是指x对y的影响是通过m实现的,也就是说y是m的函数,m是x的函数。
检验中介效应的步骤是,首先用x对y做回归,显著则继续,不显著终止;
然后坐x对m的回归,m对y的回归(文章最后给的实例中并没有用m对y进行回归,这是为什么?
?
)之后分两种情况:
1若都显著,则用m和x对y进行回归,检查此时的x的系数是否显著,显著则是部分中介作用,不显著则是完全中介作用;
2若两个之中有不显著,则做sobel检验。
如果中介作用和调节作用混在一起,又该如何处理?
(下文摘自心理学报2006年上候杰泰等人的一篇文章
首先考虑有中介的调节作用
有中介的调节作用显著意味着:
1做Y对X、U和UX的回归,UX的系数显著;
2做W对X、U、UX的回归,UX的系数显著;
3做Y对X、U、UX和W的回归,W的系数显著。
若在这个回归中UX的系数不显著,说明U的调节作用完全的通过中介变量W起作用。
下面是由调节的中介效应
有调节的中介效应显著意味着:
1做Y对X和U的回归,X的系数显著;
2做W对X和U的回归,X的系数显著;
3做Y对X、U和W的回归,W的系数显著;
到此为止说明W的中介效应显著
4做Y对X、U、W和UW的回归,W和UW的回归系数都显著。
最复杂的是混合模型:
这个模型太复杂了,大概就是把前两个联系起来进行解释。
此外,不知道老师上课为什么讲了R,这个对于我们可能用不上吧,还是希望老师多讲一些spss的用法,毕竟这个对于我们将来的用处最大,谢谢老师