温忠麟老师的检验中介效应程序Word下载.docx
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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0.8797'
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的统计值来进行判断.之所以对温的文章提出质疑,是由于这涉及到概率检验的结果可靠性,我为此查了很多资料,累〕.
GoodmanI检验公式如下GoodmanII检验检验公式如下
0£
^
2bl-R?
口:
十T:
诟
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,尺说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MacKinnonetal.(1998)认为仃二0■◎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佥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
ComparisonofMethodstoTestMediationandOtherInterveningVariableEffects.
PsychologicalMethods
2002,Vol.7,No.1,83-104〕.
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着性结果,由于其临
界概率(MacKinnon)P<
.05的Z值为za/2>
0.90或za/2<
-0.90,而正态分布曲线下临界概率
P<
1.96或za/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着的判断)
3.差异检验法(differenceincoefficients).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
中介於完全中介应显著效应显著
中介效中介效应应显著不显著
cc'
CC
tN3tN21q——
rxmsc'
&
2SC22SC&
J1rxm2
/'
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.Clogg等提出的检验公
式中,M-3的下标n-3表示t检验的自由度为N-3,工附为自变量与中介变量的相关系数,“为X又tY的间接效应估计值的标准误;
同理见Freedman检验公式.
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bw0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,如下列图:
『与国相关不显著停止中介效应分析
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
限制在较小的概率,同时还能检验局部中介效应和完全中介效应,值得推荐.
中介效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;
然而在AMO舟只能通过手工计算,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SPSSAMO和如何分析中介效应进行操作演示,相关SOBE睑验脚本及临界值表〔非正态SOBE睑验临界表〕请看附件.
1.如何在SPSSt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〔X〕、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央化,见下列图
or
文件®
缔视图切数据5转换N分析⑥囹表⑥工具国〕窗口戏〕帮助出〕
诩⑷制国Idtic?
#4中,-1回工ni国.
6.:
工作不够认同m
领导不认可
同事小认可
害户不认可
心跳
紧张I
坐立不安
效率低1效率下降〕
1
3
2
d
目
-1
n
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
itor
炸中都I〕嘱审初&
❿聒W归.酶期二具M富匚品就印
谢口副划上上间央继目击周叵阖,
京工轩疝同3
I_懂剧津可同事不认可|等户不认可I心跳紧张I坐立不安微率同效定下胤工作天枝认小懿I工作统故I
132J222323002印孤
'
2I"
T1271110IS200
DescriptiveStatistics
工作不被认
同
焦虑
工作绩
效
ValidN
(listwise)
N
489
Mean
2.0821
2.0859
2.2807
3^二
文件以煽骋⑵视国.数居口转条中分fT®
苗志®
二其叶宙口的稗的曲
闻回鱼闻
1-
蝴丁冏□撮田豆@1
小工作不裱认同
L花不被认同
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工作境效]
不械认同CP心化〕
能.窗?
中央优〕
工作筠般t中央化】
3.W
20C
工印
92
CO
22
1.00
2IU
■109
.09
29’
1.31
1S0
-106
・西
.79
上面三个图表示合并均值及中央化处理过程,生成3个对应的变量并中央化〔工程均值后
取离均差〕彳#到中央化X、MY.
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是否显着,检验
结果如下表:
不被认同〔中央化〕
ModelSummary
Mode
l
R
Square
AdjustedR
Std.
Errorofthe
Estimate
ChangeStatistics
Change
F
df1
df2
Sig.F
.678(a)
.460
.459
.70570
414.265
487
.000
aPredictors:
(Constant),
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1〔Constant〕
.002
.804
.032
.040
.678
.051
20.354
.959
a.DependentVariable:
工作绩效(中心化)
由上表可知,方程y=cx+e的回归效应显着,c值.678显着性为p<
.000,可以进行方程m=ax+e和方程y=c'
x+bm+苗勺显着性检验;
第三步:
按温忠麟第二步检验程序分别检验a和b的显着性,如果都显着,那么急需检验局部
中介效应和完全中介效应;
如果都不显着,那么停止检验;
如果a或b其中只有一个较显着,
那么进行sobel检验,检验结果见下表:
ModelSummary
RSquare
Adjusted
Std.ErroroftheEstimate
RSquareChange
二Change
df2S
>
ig.FChange
.533a
.284
.283
.76763
193.247
a-Predictors:
〔Constant〕,不被认同〔中央化〕
.001
.597
.035
.043
.533
.034
13.901
.973
焦虑〔中央化〕
由上面两个表格结果分析可知,方程m=ax+升,a值0.533显着性p<
.000,继续进行方程
y=c'
x+bm+e勺检验,结果如下表:
Ch
iangeStatistics
fChange
.702a
.492
.490
.68485
235.490
486
a.Predictors:
〔Constant〕,焦虑〔中心化〕,不被认同〔中心化〕
Error
.031
.044
.965
.670
.045
.564
14.773
.225
.213
5.577
工作绩效〔中心化〕
由上面两个表的结果分析可知,方程y=c'
x+bm+仲,b值为0.213显着性为p<
.000,因此综合两个方程m=ax+否Oy=c"
x+bm+苗勺检验结果,a和b都非常显着,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'
的显着性:
由上表可知,c'
值为.564其p值<.000,因此是局部中介效应,自变量对因变量的中介效应不完全通过中介变量焦虑的中介来到达其影响,工作不被认同对工作绩效有直接效应,中介效应占总效应的比值为:
effect声ab/c=0.533X0.213/0.678=0.167,中介效应解释了因变量的方差变异为
sqrt(0.490-0.459)=0.176(17.6%)
小结在本例中,中介效应根据温忠麟的检验程序最后发现自变量和因变量之间存在不完全中介效应,中介效应占总效应比值为0.167,中介效应解释了因变量17.6%的方差变异.
2.在spss中运用spssmaro脚本来分析中介效应
下面我们采用Preacher(2004)设计的spssmaro脚本来进行中介效应分析,该脚本是美国俄亥俄和州立大学Preacher和Haye寸2004年开发的在spss中计算间接效应、直接效应和总效应的脚本,对间接效应的计算采用了sobel检验,并给出了显着性检验结果,这个脚本可在如下网址下载:
wwwm.ohio-state.edu/ahayes/sobel.htm.
脚本文件名为sobel_spss,关于如何在spss使用该脚本请看附件(附件为pdf文件,文件名为runningscripts).在运行了脚本后,在翻开的窗口中分别输入自变量、中介变量和调节变量,在选项框中可以选择bootstrap(自抽样)次数,设置好后,点击ok,运行结果如下:
介效应分析数据•,一
SPSSDataEdxlui
■q昌明三©
依丁广匚亚r;
母@
6工作不被认同
同事不认可
IndependentVariable(X]
叵作示被认同I
客户不认可心跳
紧张
ProposedMediator[M]
效率低
效率下降
焦虑〔中央化〕工作顼效〔中央化〕
DependentVariable(Y)
□I工作绩效
SobelTestStandardError
Secondorder▼
BootstrapSamples
OMPI
About
SaveBootstrapEstimates
RunMATRIXprocedure:
VARIABLESINSIMPLEMEDIATIONMODEL
Y工作绩效
X不被认同
M焦虑
DESCRIPTIVESSTATISTICSANDPEARSONCORRELATIONS
SD
工作绩效
不被认同
工作绩1
.0000
.9590
1.0000
.6780
.5139
-.0020
.8085
.5330
焦虑〔中
.9063
SAMPLESIZE
DIRECTAndTOTALEFFECTS
Coeff
s.e.
tSig(two)
b(YX)
.8042
.039520.3535
b(MX)
.5975
.043013.9013
b(YM.X)
.2255
.04045.5773
b(YX.M)
.6695
.045314.7731
b(yx)相当于c,b(my)相当于a,b(YM.X)相当于b,b(YX.M)相当于c'
INDIRECTEFFECTAndSIGNIFICANCEUSINGNORMALDISTRIBUTION
Values.e.LL95CIUL95CIZSig(two)
Effect.1347.0261.0836.18585.1647.0000
(sobel)
BOOTSTRAPRESULTSForINDIRECTEFFECT
DataMeans.e.LL95CIUL95CILL99CIUL99CI
Effect.1347.1333.0295.0800.1928.0582.2135
NUMBEROFBOOTSTRAPRESAMPLES
1000
FAIRCHILDETAL.(2021)VARIANCEINYACCOUNTEDFORBYINDIRECTEFFECT:
.2316
*********************************
NOTES
**********************************
——ENDMATRIX-一
从spssmacro脚本运行的结果来看,总效应、中介效应、间接效应
到达了显着值,其中c为0.8042,a值为0.5975,b值为0.2255,c'
值
为0.6695,间接效应〔在本例中为中介效应〕解释了自变量23.16%的
方差,中介效应占中效应的比例为0.168.下面用对加载脚本前后的
计算结果进行比拟见下表:
cab
c
效应比中介效应力差及异
无脚本0.678
***
0.513
0.213
0.564
0.1674
17.6%
Spssmacrao0.804
0.598
0.226
0.670
0.1675
23.16%
从比拟结果可以看出,加载脚本后分析中介效应结果,总体效应提升了,但效应比没有多
大变化〔0.0001〕,说明中介效应实际上提升了;
中介效应对因变量的方差变异的解释比例
也提升了了近5个百分点,说明采用bootstrap抽样法能更准确地估计总体效应和间接效
应.
3.如何在AMO外实现中介效应分析
无论变量是否涉及潜变量,都可以利用结构方程模型来实现中介效应分析,下面我来谈
谈如何在AMO竽实现中介效应分析,
数据见附件〔AMO曲介效应分析数据〕.
第一步:
建立好模型图,如下:
e11
e31
b
*.一绩效表现
1d效率低ke7
一——"
・效率下降—e8
本模型假设,工作不被认可通过中介变量影响绩效表现.
设置参数,要在AMO外分析中介效应,需要进行一些必要的参数设置,步骤见下
ffl:
roupnu*l
七工白Blit
iill■[|lll■ini
□o
ViewDia^raJri.ArialyseT*oLsPlugltLE也Ip
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«
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Propertiex...CtrH-I
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|黑sFr«
p«
rtivi...Ctrl+k
4—1
ObjectTropesr,r
EstimaticrjNumericalBiasOutputBoatstrapPermutationsRandom#Title
Discrepancy
6MaK:
Jhuihlikelihood
E,stimat&
neansandintercepts
"
tneralizedleastsquare?
ttfweightedleastsquares
EwiulisrelS
「S^eale-freeleastsquares
^ynptcticallydistritiulion-f
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