运用SPSS及AMOS进行中介效应分析.pdf
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1、精选 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(XY)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 X 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部分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忽视。例如,大学生就业压力与择业
2、行为之间的关系往往不是直接的,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应。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验支持,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应;3 就业压力个体生涯规划择业行为反应;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精选 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
3、介关系可以用回归方程表示如下:Y=cx+e1 1)M=ax+e2 2)Y=cx+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 1)2)3)三个方程中的回归系数,程序如下:1.1 首先检验方程 1)y=cx+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 X 对 Y 无影响),则停止中介效应检验;1.2 在 c 显著性检验通过后,继续检验方程 2)M
4、=ax+e2,如果 a显著(H0:a=0 被拒绝),则继续检验方程 3);如果 a 不显著,则停止检验;精选 1.3 在方程 1)和 2)都通过显著性检验后,检验方程 3)即 y=cx+bM+e3,检验 b 的显著性,若 b 显著(H0:b=0 被拒绝),则说明中介效应显著。此时检验 c,若 c显著,则说明是不完全中介效应;若不显著,则说明是完全中介效应,x 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
5、二类错误(接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
6、公式中,sb2和 sa2分别为 a 和 b 的标准误,这个检验称为 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),但在样本比较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精选 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
7、 N=200 为例,.05 的双侧概率值在其表中大概在0.90 左右,而不是温忠麟那篇文章中提出的 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,发现的确如此,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
8、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 0.8797th,其值对应概率的判断就比较麻烦了,此时要采用0.90 作为 P.05 的统计值来进行判断。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精选 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“trivi
9、al”(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 Comparison of Methods to Test Mediation and Other Intervening 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(MacKinnon)P0.90或 z/2-0.90,而正态分布曲线下
10、临界概率 P1.96或 z/2-1.96,因此用该临界概率表容易犯第一类错误(拒绝虚无假设而作出中介效应显著的判断)3.差异检验法(difference in coefficients)。此方法同样要找出联合标准误,目前存在一些计算公式,经过 MacKinnon 等人的分析,认为其中有两个公式效果较好,分别是 Clogg 等人和 Freedman 等人提出的,这两个公式如下:Clogg 差异检验公式 Freedman 差异检验公式 3cxmNsrcct 222212xmCCCCNrSSSSCCt 这两个公式都采用 t 检验,可以通过 t 值表直接查出其临界概率。精选 Clogg 等提出的检验公
11、式中,的下标 N-3 表示 t 检验的自由度为 N-3,为自变量与中介变量的相关系数,为 X 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达到 100%,因此要谨慎对待。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,同时还能检验部分中介效应和完全中介效应,值得推荐。三 中介效
12、应操作在统计软件上的实现 根据我对国内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;然而精选 在 AMOS 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行操作演示,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 这个部分我主要讲下如何在 spss 中实现中介效应分析(无脚本,数据见附件
13、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(X)、中介变量(M)、因变量(Y)对应的潜变量的项目得分合并取均值并中心化,见下图 在这个图中,自变量(X)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、紧张、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。精选 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
14、 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(项目均值后取离均差)得到中心化 X、M、Y。第二步:按温忠麟中介检验程序进行第一步检验即检验方程 y=cx+e中的 c 是否显著,检验结果如下表: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.ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSi
15、g.Dependent Variable:工作绩效(中心化)a.由上表可知,方程y=cx+e的回归效应显著,c值.678显著性为p.000,可以进行方程m=ax+e和方程y=cx+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b的显著性,如果都显Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig.F Change 1.678(a).460.459.70570.460 414.265 1 487.00
16、0 精选 著,则急需检验部分中介效应和完全中介效应;如果都不显著,则停止检验;如果a或b其中只有一个较显著,则进行sobel检验,检验结果见下表:Model Summ ary.533a.284.283.76763.284193.2471487.000Model1RR SquareAdjustedR SquareStd.Error ofthe EstimateR SquareChangeF Changedf1df2Sig.F ChangeChange StatisticsPredictors:(Constant),不被认同(中心化)a.Coefficientsa.001.035.034.973.
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