1、调节效应和中介效应调节效应和中介效应调节变量(Moderator) vs 中介变量(Mediator)1、调节变量的定义变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。调节变量可以是定性的,也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型:Y = aX + bM + cXM + e 。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(moderating effect)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
2、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
3、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2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2值和相应的自由度。前面的2减去后面的2得到一个新的2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果2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
4、= cX+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=ab/sab ,中
5、 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调节变量M中介变量M研究目的X何时影响Y或何时影响较大X如何影响Y关联概念调节效应、交互效应中介效应、间接效应什么情况下考虑X对Y的影响时强时弱X对Y的影响较强且稳定典型模型Y=aM+bM+cXM+eM=aX+e2Y=cX+bM+e3模型中M的位置X,M在Y前面,M可以在X前面M在X之后、Y之前M的功能影响Y和X之间关系的方向(正或负)和强弱代表一种机制,X通过它影响YM与X、Y的关系M与X、Y的相关可以显著或不显著(后者较理想)M与X、Y的相关都显著效应回
6、归系数c回归系数乘积ab效应估计cab效应检验c是否等于零ab是否等于零检验策略做层次回归分析,检验偏回归系数c的显著性(t检验);或者检验测定系数的变化(F检验)做依次检验,必要时做Sobel检验6. 中介效应与调节效应的SPSS操作方法处理数据的方法第一做描述性统计,包括M SD 和内部一致性信度a(用分析里的scale里的realibility analsys)第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的X,Y,M第三做回归分析。(在回归中选线性回归linear)要先将自变量和M中心化,即减去各自的平均数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
7、何一个变量相关的人口学变量输入indpendent2、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r2,再在回归中加入xm项,如果xm项的系数显著,并且r2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
8、,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?中介效应是指对的影响是通过实现的,也就是说是的函数,是的函数。检验中介效应的步骤是,首先用对做回归,显著则继续,不显著终止;然后坐对的回归,对的回归(文章最后给的实例中并没有用对进行回归,这是为什么?)之后分两种情况:若都显著,则用和对进行回归,检查此时的的系数是否显著,显著则是部分中介作用,不显著则是完全中介作用;若两个之中有不显著,则做检验。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:做对、和的回归,的系数显著;做对、的回归,的系数显著;做对、和的回归,的系数显著。若在这个回归中的系数不显著,说明的调节作用完全的通过中介变量起作用。下面是由调节的中介效应有调节的中介效应显著意味着:做对和的回归,的系数显著;做对和的回归,的系数显著;做对、和的回归,的系数显著;到此为止说明的中介效应显著做对、和的回归,和的回归系数都显著。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,这个对于我们可能用不上吧,还是希望老师多讲一些的用法,毕竟这个对于我们将来的用处最大,谢谢老师
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