bootstrap中介效應(yīng)要不要看p值

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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

bootstrap中介效應(yīng)要看p值嗎

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。

讀到這里，這篇“bootstrap中介效應(yīng)要不要看p值”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領(lǐng)會，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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