运用SPSS和AMOS进行中介效应分析范文.pdf
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1、.中介效应重要理论及操作务实 一、中介效应概述 中介效应是指变量间的影响关系*Y不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的,此时我们称 M 为中介变量,而*通过 M 对 Y 产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种,模型中在只有一个中介变量的情况下,中介效应等于间接效应;当中介变量不止一个的情况下,中介效应的不等于间接效应,此时间接效应可以是局部中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中,变量间的关系很少是直接的,更常见的是间接影响,许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响,而这常常被研究者所无视。例如,大学生就业压力与择业行为之间的关
2、系往往不是直接的,而更有可能存在如下关系:1 就业压力个体压力应对择业行为反响。此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中,中介变量的提出需要理论依据或经历支持,以上述因果链为例,也完全有可能存在另外一些中介因果链如下:2 就业压力个体择业期望择业行为反响;3 就业压力个体生涯规划择业行为反响;因此,研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中,中介变量往往不止一个,而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在,导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应,而此时对模型的检验也更复杂。以最简单的三变量为例,假设所有的变量都已经中心化,则中介关系可以用回归方
3、程表示如下:Y=c*+e1 1)M=a*+e2 2)Y=c*+bM+e3 3)上述 3 个方程模型图及对应方程如下:二、中介效应检验方法 中介效应的检验传统上有三种方法,分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法,下面简要介绍下这三种方法:1.依次检验法causual steps。依次检验法分别检验上述 123三个方程中的回归系数,程序如下:1.1 首先检验方程 1y=c*+e1,如果 c 显著H0:c=0 被拒绝,则继续检验方程 2,如果 c不显著说明*对 Y 无影响,则停顿中介效应检验;1.2 在 c 显著性检验通过后,继续检验方程 2M=a*+e2,如果 a 显著H0:a=0 被拒绝
4、,则继续检验方程 3;如果 a 不显著,则停顿检验;1.3 在方程 1和 2都通过显著性检验后,检验方程 3即 y=c*+bM+e3,检验 b 的显著性,假设 b 显著H0:b=0 被拒绝,则说明中介效应显著。此时检验 c,假设 c显著,则说明是不完全中介效应;假设不显著,则说明是完全中介效应,*对 y 的作用完全通过 M 来实现。评价:依次检验容易在统计软件中直接实现,但是这种检验对于较弱的中介效应检验效果不理想,如 a 较小而 b 较大时,依次检验判定为中介效应不显著,但是此时 ab 乘积不等于 0,因此依次检验的结果容易犯第二类错误承受虚无假设即作出中介效应不存在的判断。2.系数乘积项检
5、验法(products of coefficients)。此种方法主要检验 ab 乘积项的系数是否显.著,检验统计量为 z=ab/sab,实际上熟悉统计原理的人可以看出,这个公式和总体分布为正态的总体均值显著性检验差不多,不过分子换成了乘积项,分母换成了乘积项联合标准误而已,而且此时总体分布为非正态,因此这个检验公式的 Z 值和正态分布下的 Z 值检验是不同的,同理临界概率也不能采用正态分布概率曲线来判断。具体推导公式我就不多讲了,大家有兴趣可以自己去看相关统计书籍。分母 sab的计算公式为:sab=2222absbsa,在这个公式中,sb2和 sa2分别为 a 和 b 的标准误,这个检验称为
6、 sobel 检验,当然检验公式不止这一种例如 Goodman I检验和 Goodman II 检验都可以检验见下,但在样本比拟大的情况下这些检验效果区别不大。在 AMOS 中没有专门的 soble 检验的模块,需要自己手工计算出。而在 lisrel 里面则有,其临界值为 z/20.97 或 z/2-0.97(P 0.05,N200)。关于临界值比率表见附件虚无假设概率分布见 MacKinnon 表中无中介效应 C.V.表,双侧概率,非正态分布。这个临界表没有直接给出.05的双侧概率值,只有.04 的双侧概率值;以 N=200 为例,.05 的双侧概率值在其表概在0.90左右,而不是温忠麟那篇
7、文章中提出的 0.97。关于这一点,我看了温的参考文献中提到的MacKinnon 那篇文章,发现温对于.97 的解释是直接照搬 MacKinnon原文中的一句话,实际上在MacKinnon 的概率表中,这个.97 的值是在 N=200 下对应的.04 概率的双侧统计值,而不是.05概率双侧统计值,因为在该表中根本就没有直接给出.05 概率的统计值。为了确定这点,我专门查了国外对这个概率表的介绍,发现确实如此,相关文章见附件 mediationmodels.rar。当然,从统计概率上来说,大于 0.97 在这个表中意味着其值对应概率大于.05,但是当统计值小于 0.9798th时而大于 0.87
8、97th,其值对应概率的判断就比拟麻烦了,此时要采用 0.90 作为 P.05的统计值来进展判断。之所以对温的文章提出质疑,是因为这涉及到概率检验的结果可靠性,我为此查了很多资料,累。Goodman I 检验公式如下 Goodman II检验检验公式如下 注:从统计学原理可知,随着样本量增大,样本均值和总体均值的差误趋向于减少;因此从这两个公式可看出,的值随着样本容量增大而呈几何平方值减小,几乎可以忽略不计算,因此 MacKinnon et al.(1998)认为乘积项在样本容量较大时是trivial琐碎不必要的的,因此 sobel 检验和 Goodman 检验结果在大样本情况下区别不大,三个
9、检验公式趋向于一致性结果,因此大家用 soble 检验公式就可以了详情请参考文献 A parison of Methods to Test Mediation and OtherIntervening Variable Effects.Psychological Methods 2002,Vol.7,No.1,83104。评价:采用 sobel 等检验公式对中介效应的检验容易得到中介效应显著性结果,因为其临界概率MacKinnonP0.90 或 z/2-0.90,而正态分布曲线下临界概率 P1.96 或 z/2 对 Y 的间接效应估计值的标准误;同理见 Freedman 检验公式。评价:这两个
10、公式在 a=0 且 b=0 时有较好的检验效果,第一类错误率接近 0.05,但当 a=0 且 b0 时,第一类错误率就非常高,有其是 Clogg 等提出的检验公式在这种情况下第一类错误率到达 100%,因此要慎重对待。4.温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序,如下列图:这个程序实际上只采用了依次检验和 sobel 检验,同时使第一类错误率和第二类错误率都控制在较小的概率,同时还能检验局部中介效应和完全中介效应,值得推荐。三 中介效应操作在统计软件上的实现 根据我对国国外一些文献的检索、分析和研究,发现目前已经有专门分析 soble 检验的工具软件脚本,可下挂在 SPSS 当中;然而在 AM
11、OS 中只能通过手工计算,但好处在于能够方便地处理复杂中介模型,分析间接效应;根据温忠麟介绍,LISREAL 也有对应的 SOBEL 检验分析命令和输出结果,有鉴于此,本文拟通过对在 SPSS、AMOS 中如何分析中介效应进展操作演示,相关SOBEL 检验脚本及临界值表非正态SOBEL 检验临界表请看附件。1.如何在 SPSS 中实现中介效应分析 这个局部我主要讲下如何在 spss 中实现中介效应分析无脚本,数据见附件 spss 中介分析数据,自变量为工作不被认同,中介变量为焦虑,因变量为工作绩效。第一步:将自变量*、中介变量(M)、因变量(Y)对应的潜变量的工程得分合并取均值并中心化,见下列
12、图 在这个图中,自变量*为工作不被认同,包含 3 个观测指标,即领导不认同、同事不认可、客户不认可;中介变量M焦虑包含 3 个观测指标即心跳、紧、坐立不安;因变量Y包含2 个观测指标即效率低和效率下降。Descriptive Statistics 工作不被认同 焦虑 工作绩效 Valid N(listwise)N 489 489 489 489 Mean 2.0821 2.0859 2.2807 上面三个图表示合并均值及中心化处理过程,生成 3 个对应的变量并中心化工程均值后取离均差得到中心化*、M、Y。第二步:按温忠麟中介检验程序进展第一步检验即检验方程 y=c*+e 中的 c 是否显著,检
13、验结果如下表:Model Summary a Predictors:(Constant),不被认同中心化 Coefficientsa.002.032.051.959.804.040.67820.354.000(Constant)不被认同(中心化)Model1BStd.ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Dependent Variable:工作绩效(中心化)a.由上表可知,方程y=c*+e的回归效应显著,c值.678显著性为p 程y=c*+bm+e的显著性检验;第三步:按温忠麟第二步检验程序分别检验a和
14、b的显著性,如果都显著,则急需检验局部中介效应和完全中介效应;如果都不显著,则停顿检验;如果a或b其中只有一个较显著,则进展sobel检验,检验结果见下表:由上面两个表格结果分析可知,方程m=a*+e中,a值0.533显著性p.000,继续进展方程y=c*+bm+e的检验,结果如下表:由上面两个表的结果分析可知,方程y=c*+bm+e中,b值为0.213显著性为p.000,因此综合两个方程m=a*+e和y=c*+bm+e的检验结果,a和b都非常显著,接下来检验中介效应的到底是局部中介还是完全中介;第四步:检验局部中介与完全中介即检验c的显著性:由上表可知,c值为.564其p值 Run MATR
15、I*procedure:VARIABLES IN SIMPLE MEDIATION MODEL Y 工作绩效 *不被认同 M 焦虑 DESCRIPTIVES STATISTICS AND PEARSON CORRELATIONS Mean SD 工作绩效不被认同焦虑 工作绩_1 .0000 .9590 1.0000 .6780 .5139 不被认同 -.0020 .8085 .6780 1.0000 .5330 焦虑中 .0000 .9063 .5139 .5330 1.0000 SAMPLE SIZE 489 DIRECT And TOTAL EFFECTS Coeff s.e.t Sig(
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