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在bootstrap中做中介效應(yīng)的檢驗不需要看p值;用Bootstrap方法做中介效應(yīng)的檢驗,是根據(jù)“BootLLCI, BootULCI”這一區(qū)間是否包含0來判斷的,不包含0則中介效應(yīng)顯著,包含0則中介效應(yīng)不顯著。
本教程操作環(huán)境:Windows10系統(tǒng)、bootstrap3.3.7版、DELL G3電腦
用Bootstrap方法做中介效應(yīng)的檢驗,并不是通過P值來判斷的,而是根據(jù)(BootLLCI, BootULCI)這一區(qū)間是否包含0來判斷。不包含0則中介效應(yīng)顯著,包含0則不顯著。
在給出的這個案例中,中介效應(yīng)(間接效應(yīng))的值是0.1969,是顯著的,自變量對因變量的總效應(yīng)是0.9373,也就是說中介變量中介掉了21%的效應(yīng)(0.1969/0.9373),這是一個不完全中介。
同時需要注意,以上的數(shù)字都是非標準化的效應(yīng)值。SPSS只給出了標準化的中介效應(yīng)的值,但是沒有給出總效應(yīng)、直接效應(yīng)的標準化效應(yīng)值。
實際上,使用標準化或非標準化的效應(yīng)值來計算中介效應(yīng)的占比,結(jié)果都是差不多的。
Bootstrap最廣泛的應(yīng)用是中介效應(yīng)的檢驗。
其他中介效應(yīng)的方法包括:
·最常用:逐步檢驗回歸系數(shù)(逐步法)(Baron & Kenny, 1986)
第一步:檢驗X→Y,也就是c,是否顯著,不顯著就甭做了
第二步:檢驗X →M, M →Y是否顯著,必須都顯著,有一個不顯著也甭做了
第三步:如果以上都顯著,且c'比c小了,那就是部分中介。如果c'不顯著,那就是完全中介。這種情況比較少見。
·Sobel 法:
檢驗力高于逐步檢驗,但假設(shè)a*b服從正態(tài)分布, 就算其中a,b都是正態(tài)分布, 其乘積通常也不是正態(tài)的,
所以Sobel有局限性
Bootstrap的優(yōu)勢:不要求正態(tài)分布,敏感性更高(更容易出來顯著的結(jié)果)
Bootstrao法檢驗中介效應(yīng),以SPSS中Process插件為例:
第二步:設(shè)置參數(shù)。
從【Variables】中選擇因變量、自變量、控制變量,這些變量將組成你的回歸方程。
Model number選擇4,這是給中介分析的模型編號,如果選擇其他的就會報錯。
Number of bootstrap samples, 就是前面講過的bootstrap樣本量,默認為5000, 一般在1000-5000之間,通常都會填1000或5000. Bootstrap樣本量不同,跑出來的數(shù)據(jù)稍有不同。
同時要勾選save bootstrap estimates,以及 bootstrap inference for model coefficients.
點擊右上角[Options],勾選show total effect model(顯示總效應(yīng)模型),點擊繼續(xù)
最后點擊 【確定】,得到運算結(jié)果
運算結(jié)果:
1.以中介變量為結(jié)果變量的回歸結(jié)果
2.以因變量為結(jié)果變量。此時可以得到MV對DV的影響,以及IV對DV的直接影響
3.總效應(yīng)模型:這是在沒有中介變量MV的情況下,自變量IV對因變量DV影響的總體效應(yīng);也就是沒有被中介之前,自變量對因變量的所有影響,中介之后自變量對因變量的影響將分為直接對因變量的影響(直接效應(yīng))和間接對因變量的影響(間接效應(yīng))兩部分
重點來了?。。。∽钪庇^的中介效應(yīng)在這里?。?!
4.中介效應(yīng)檢驗的結(jié)果。
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