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1、二．多重中介多重中介是指存在多个中介变量的情况。目前针对传统多重中介分析存在（1）分析不完整•LISREL--只能得到总的中介效应估计值及其标准误和t值。•AMOS--也只能得到总的中介效应估计值。•MPLUS--可以得到特定路径的中介效应和总的中介效应估计值，但还是得不到对比中介效应的分析结果。（2）使用sobel检验的局限首先，sobel检验统计量的推导基于正态假设，而特定中介效应、总的中介效应和对比中介效应估计值都涉及参数的乘积，因而通常都不满足正态假设。其次，sobel检验需要大样本，检验在小样本的表现并不好。第
2、三，sobel检验统计量计算复杂，且需要手工计算所以采用以下两种方法来改善。1.增加辅助变量的方法针对当前多重中介效应分析不完整的问题，在结构方程模型中加入辅助变量，可以进行完整的多重中介效应分析。操作我们还是以上图的模型为例子首先打开spss数据库，在SPSS中FILE下选择Saveas，依次保存上述指标变量A1,A2,B1,B2,B3,E1-E7,E9,E10,文件格式为FixedASCⅡ（.dat），文件名为“dc.dat”Lisrel操作单击FILE，新建syntax窗口，输入：TIDANI=14NO=706MA
3、=CMAP=1!表示增加一个辅助变量RAFI=dc.datlaE1E2E3E4E5E6E7E9E10B1B2B3A1A2MONY=12NX=2NK=1NE=3LX=FILY=FIGA=FU,FIBE=FU,FILKXLEM1M2YPALY2(100)0101000101001000100103(001)PALX11FRga31ga21ga11FRbe31be32COPAR(1)=GA(1,1)*BE(3,1)-GA(2,1)*BE(3,2)!辅助变量,用来建立一新的待检验参数PDOUAD=OFFND=4点击保存，将文件命
4、名为fz.pr2，点击运行按钮结果输出部分BETA可以找到b1，b2两条路径的参数估计值及显著性M1M2Y------------------------M1------M2------Y0.1915-0.0894--(0.0607)(0.0421)3.1532-2.1256发现M1对Y的预测作用不显著，M2对Y的预测作用显著在GAMMA中可以找到其他路径系数及显著性X--------M10.6296(0.0561)11.2243M2-0.3534(0.0483)-7.3242Y-0.0491(0.0597)-0.822
5、3ADDITIONALPARAMETERS表示辅助变量a1*b1-a2*b2的估计值PA(1)!表示第一个辅助变量，本例只用了一个辅助变量--------0.0890!表示辅助变量的参数估计值(0.0412)!表示p值，小于0.05说明显著，即两个中介变量M1和M2的中介效应差异显著。2.1616如果将辅助变量的程序设置为COPAR(1)=GA(1,1)*BE(3,1)或COPAR(1)=GA(2,1)*BE(3,2)则可以分别计算出两个中介变量的特定中介效应大小a1*b1或a2*b2。建议只设置一个辅助变量，因为我设置
6、两个及两个以上辅助变量时程序无法运行Mplus操作mplus软件可以在一个程序中实现辅助变量与bootstrap法因此在下面bootstrap法中一起介绍。2.bootstrap法Lisrel操作Lisrel软件进行bootstrap分析的步骤分为六步：第一步，使用Lisrel软件中的prelis程序从原始样本中抽取至少1000个bootstrap样本具体操作是打开lisrel软件，单击file/importdatainfreeformat，选择上一步保存好的dc.dat文件单击打开，因为本例中共有14个变量，所以在nu
7、mberof中填14，单击ok，生成了一个fz.PSF的文件。然后点击statistics/bootstrapping按钮如图Numberofbootstrap中输入1000，samplefraction中输入文件名mafile.cov然后点击utputoption按钮出现如图对话框在momentmatrix中选择covariance保存成协方差矩阵，单击OK,run。我们就会在源文件夹中发现mafile.COV这个新文件。注意：在我用自己的数据进行到这一步时出现错误提示W_A_R_N_I_N_G:VAR12hasmor
8、ethan15categoriesandwillbetreatedascontinuous.ERRORCODE201.个人分析可能是数据不适用的问题，所以没有再继续进行，但是按照文献所讲仍将下面的步骤列出。第二步，设置辅助变量，采用固定方差法编写可以分析多个样本的Lisrel程序(如果采用固定负荷法编写Lisrel程
