中介效应分析.ppt

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1、中介效应分析方法学生：肖翔导师：曾晓青中介变量的定义：考虑自变量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。例如，“专业满意度”影响“专业承诺”，进而影响“对该专业的学习投入”。“专业承诺”是中介变量。某一变量成为中介变量需要满足如下条件：（1）自变量与中介变量对因变量均有影响；（2）自变量对中介变量的回归系数显著；（3）控制中介变量后，自变量对因变量的影响减弱，依据减弱程度的不同分为部分中介和完全中介作用。假设所有变量都已经中心化(即均值为零),可用下列方程来描述变量之间的关系:Xce1YXYXMe2abc'(1)(2

2、)(3)图1：变量关系图对于这样的简单中介模型，中介效应等于间接效应，即等于系数乘积ab，它与总效应和直接效应有下面关系：检验间接效应的两类方法：（1）检验H0:ab=0（间接检验和直接检验）（2）是检验H0：c-c’=0。间接检验：依次检验回归系数直接检验：sobel法、bootstrap法和MCMC法中介效应分析的3中方法：（1）依次检验回归系数法（2）系数乘积检验法（3）系数差异检验法sobel法的检验力高于依次检验，但这个检验统计量的推导要假设服从正态分布，就算其中每一个系数都是正态分布，其乘积通常也不是正态的，因而Sab的计算只是近似

3、的，可能很不准确，所以该检验具有很明显的局限性。因此，Bootstrap法是公认的可以取代Sobel法而直接检验系数乘积的方法。偏差校正的非参数百分位bootstrap法（置信区间的检验力更高）在某些条件下的第一类错误率会超过设定的显著性水平；而非参数百分位法bootstrap法不会有这个问题。检验系数c依次检验系数a，b检验系数c’做Sobel检验显著都显著至少有一个不显著显著不显著显著不显著部分中介效应显著完全中介效应显著中介效应显著中介效应不显著X、Y不相关，停止中介分析图2：依次检验流程图依次检验回归系数法spss标准化回归方程SEtp

4、第一步Y=0.54X0.0317.52**0.00第二步W=0.6X0.0320.51**0.00第三步Y=0.31X0.048.53**0.00+0.39X0.0410.91**0.00表1：专业承诺的中介效应依次检验c=0.54(c'=0.31)a=0.6b=0.39图3：专业承诺对专业满意度和学习投入的中介作用模型依次检验回归系数法MplusTITLE:ThestructureofPTSDofDSM-4usingMLintable5-8!题目。DATA:FILEISPTSD.dat/.txt;!指定数据存储位置。VARIABLE:NAME

5、SAREx1x2y1-y17;!定义数据文件中的变量名。USEVARIABLESarey1-y17;!由于数据文件中包含多个变量，在单个研究中并非会使用，所以需要定义本研究中使用y1-y17;ANALYSIS:ESTIMATOR=ML;!选择估计方法，Mplus默认的估计法为ML；MODEL:f1BYy1-y5;!定义模型，因子f1由y1y2y3y4y5五个指标测量。f2byy6-y12;!定义模型，因子f2由y6-y12七个指标测量。f3byy13-y17;!定义模型，因子f3由y13-y17五个指标测量。PTSDbyF1-F3;!定义二阶测

6、量模型。OUTPUT:STANDARDIZED;!要求Mplus输出标准化解。Mplus结果解读指标：（1）SRMR<0.08标准化残差均方根（2）RMSEA<0.08近似误差均方根（3）CFI>0.95比较拟合指数（4）NNFI/TLI>0.95非规范拟合指数先看以上指标，如果满足以上条件，则模型符合拟合指标。再看STDYXStandardization输出数据，确定中介调节效应偏差校正的非参数百分位bootstrap法Mplus(检验潜变量中介效应）DATA:FILEISp.dat;!p.dat是原始数据文件,按x1-x4m1-m3y1-y

7、3顺序排列VARIABLE:NAMESAREx1-x4m1-m3y1-y3;!变量名称Analysis:bootstrap=1000;!Bootstrap法抽样1000次MODEL:Ybyy1-y3;!y1-y3是潜变量Y的指标Mbym1-m3;!m1-m3是潜变量M的指标Xbyx1-x4;!x1-x4是潜变量X的指标YonX;!做Y对X的回归MonX(a);!做M对X的回归,X的回归系数命名为aYonXM(b);!做Y对X和M的回归,M的回归系数命名为b,需要单独一行MODELCONSTRAINT:new(H);!定义辅助变量H=a*b;!系

8、数乘积ab的估计OUTPUT:cinterval(bcbootstrap);!输出各个系数及系数乘积ab的偏差校正的非参数百分位Bootstrap法置