基于结构方程模型的多重中介效应分析.pdf

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1、心理科学JournalofPsychologicalScience2014，37(3):735－741735·统计、测量与方法·*基于结构方程模型的多重中介效应分析＊＊1223方杰温忠麟张敏强孙配贞12(广东财经大学人文与传播学院，广州，510320)(华南师范大学心理学院/心理应用研究中心，广州，510631)3(江苏师范大学教育科学学院，徐州，221116)摘要多重中介模型是指存在多个中介变量的模型。多重中介模型可以分析特定中介效应、总的中介效应和对比中介效应。指出了目前多重中介模型分析普遍存在的问题，包括分析不完整、使用Sobel检验带来的局限。建议通过增加辅助变量的方法进行完整的多重

2、中介效应分析，使用偏差校正的Bootstrap方法进行中介检验。总结出一个多重中介SEM分析流程，并有示例和相应的MPLUS和LISＲEL程序。随后展望了辅助变量和中介效应检验方法的发展方向。关键词多重中介结构方程模型辅助变量Bootstrap方法序;最后对相关问题进行了讨论和拓展。1引言2多重中介模型中介变量(mediator)在心理、教育、社会和管理等研究中扮演着重要的角色。如果自变量X通过某多重中介模型即存在多个中介变量的模型。根一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X据多个中介变量之间是否存在相互影响，多重中介和Y的中介变量或M在X和Y之间起中介作用模型可以分为单步多重中介模型(s

3、ingle－stepmul-(如图1所示，其中的圆圈表示变量可以是显变量或tiplemediatormodel)和多步多重中介模型(multiple潜变量)。中介研究的意义在于帮助我们解释自变－stepmultiplemediatormodel)(Hayes，2009)。单量和因变量关系的作用机制，也可以整合已有变量步多重中介模型是指多个中介变量之间不存在相互之间的关系(罗胜强，姜嬿，2012;温忠麟，刘红影响(图2中去掉M1→M2路径便是一个单步多重云，侯杰泰，2012;MacKinnon，2008)。中介模型)，又称为并行多重中介模型。多步多重中在心理、行为和其它一些社科研究领域，研究情

4、介模型是指多个中介变量之间存在相互影响，多个境复杂，经常需要多个中介变量才能更清晰地解释中介变量表现出顺序性特征，形成中介链(如图2中自变量对因变量的效应(Mackinnon，2008)。近年的X→M1→M2→Y路径)，又称为链式多重中介模来，越来越多的中介研究采用多重中介(multipleme-型(柳士顺，凌文辁，2009)。diation)模型。不过，多数研究是将一个多重中介模型拆解为多个简单中介(即只含一个中介变量)模型，相继进行多个简单中介分析。建立结构方程模型(StructuralEquationModel，SEM)进行多重中介分析，不仅可以同时处理显变量和潜变量，还可以同图1简单

5、中介模型时分析多个自变量、多个因变量和多个中介变量的关系，是比较好的方法。本文探讨如何正确地利用SEM进行多重中介效应分析。在简介多重中介效应模型后，讨论了多重中介模型的SEM分析现状及存在的问题;接着，总结出一套多重中介效应的SEM分析方法;然后，用一个例子说明如何进行多重中介效应的SEM分析，并给出了MPLUS和LISＲEL程图2多重中介模型＊本研究得到国家自然科学基金项目(31271116)、广东省哲学社会科学“十二五”规划项目(GD13CXL01)和教育部人文社会科学研究青年基金项目(11YJC190019)的资助。＊＊通讯作者:方杰。E－mail:fangj@gdufe.edu.c

6、n736心理科学以图2所示的含有两个中介变量M1和M2的多重中介效应是否显著(邱皓政，林碧芳，2009)。但现中介模型为例(其中的圆圈表示变量可以是显变量有研究发现，即使在简单中介效应检验中，Sobel检或潜变量)，此时的多重中介效应分析可以从三个角验都有局限(方杰，张敏强，邱皓政，2012;Hayes，度进行，(1)特定路径的中介效应(specificmediation2009;Mackinnon，2008)。在多重中介模型中，Sobeleffect)，如a1b1、a2b2和a1a3b2，(2)总的中介效应检验的局限有增无减。首先，Sobel检验统计量的推(totalmediationef

7、fect)，即a1b1+a2b2+a1a3b2，(3)导基于正态假设，而特定中介效应、总的中介效应和对比中介效应，如a1a3b2－a2b2、a1b1－a2b2和a1a3b2对比中介效应估计值都涉及参数的乘积，因而通常－a1b1(柳士顺，凌文辁，2009;Hayes，2009;都不满足正态假设，因此Sobel检验的结果是不准确MacKinnon，2008;Preacher＆Hayes，2008)。的，检验力不高