SPSS及AMOS进行中介效应分析资料报告.docx
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SPSS及AMOS进行中介效应分析资料报告
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中介效应重要理论与操作务实
SPSSf口AMO嬲节效应
wenku.baidu./link?
url=w6tEove-a2r6vIzSwqZTcV58nKH3DPDFCwtuSxk6743E9U1W1wnfPhp76qgDEYFDCHOp-feDNpi4djQuU9FFuxdbpl9OoN5gkPa5y7wlK
一、中介效应概述
中介效应是指变量间的影响关系〔X-丫〕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系往往不是直接的,而更有可能存在如下关系:
@就业压力一个体压力应对一择业行为反响.
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就业压力一个体择业期望一择业行为反响;③就业压力一个体生涯规划一择业行为反响;
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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央化,如此中介关系可以用回归方程表示如下:
Y=cx+ei1)
M=ax+e2)
Y=c'x+bM+e3)
上述3个方程模型图与对应方程如下:
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9^法[causualsteps〕.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:
首先检验方程1〕y=cx+el,如果c显著〔H0:
c=0被拒绝〕,如此继续检验方程2〕,如果c不显著〔说明X对Y无影响〕,如此停止中介效应检验;
在c显著性检验通过后,继续检验方程2〕M=ax+e2如果a显著〔H0:
a=0被拒绝〕,如此继续检验方程3〕;如果a不显著,如此停止检验;
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在方程1〕和2〕都通过显著性检9^后,检验方程3〕即y=c'x+bM+e3,检验b的显著性,假设b显著〔H0:
b=0被拒绝〕,如此说明中介效应显著.此时检验c',假设c'显著,如此说明是不完全中介效应;假设不显著,如此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,系数乘积项检验法(productsofcoefficients).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/s也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=;a2与2b2Sa2,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sobel检验,当然检验公式不止这一种例如GoodmanI检验和GoodmanII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AMO和没有专门的soble检验的模块,需要自己手工计算出而在lisrel里面如此有,其临界值为Za/2a/2<-0,97(P<0.05,NB200).
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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士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MacKinnonMacKinnon原文中的——句话 than1.96forthestandardnormaltestofab40.Wedesignate thisteststatisticbyz8becauseitusesadifferentdistributionthanthenormaldistribution.〉,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,由于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98th97th,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的统计值来进展判断.之所以对温的文章提出质疑,是由于这涉与到概率检验的结果可靠性,我为此查了很多资料,累〕. Goodmarl检验公式如下GoodmanII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MacKinnonetal. 4/22 word (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AparisonofMethodstoTestMediationandOtherInterveningVariableEffects.PsychologicalMethods 2022,Vol.7,No.1,83-104〕. 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,由于其临界概率〔MacKinnon〕P<.05的Z值为z〃/2或zj而正态分布曲线下临界概率P<.05的Z值为Za/2a/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(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 cc'CC' tN3tN2 「xmSc'SC2SC'22SCSC'1rxm2 Iy 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,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 5/22 word 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b? 0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,如如如下列图: 中介效完全中介中介效中介效应F与工相关不显著应显著效应显著应显著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. 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SPSS1中;然而在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佥验分析 6/22 word 命令和输出结果,有鉴于此,本文拟通过对在SPSSAMO阱如何分析中介效应进展操作演示,相关SOBE检验脚本与临界值表〔非正态SOBE检验临界表〕请看附件. 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〕对应的潜变量的项 目得分合并取均值并中央化,见如如下列图 文件⑥编定⑥枳图曲数据如转换口分析如图表◎工具Q〕窗口也帮助出〕 周旦]今医]臼T匐里星|咽圜届眼置回电 6: 工作不被认同8一 领导不认可I同事不认可I客户不认可心跳I紧张I坐立不安效率低]效率下降 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、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. DescriptiveStatistics 工作不被认同 焦虑 工作绩效 ValidN(listwise) 7/22 word N Mean 489 489 489 489 =q目置L3轴厂广匚工rr%@ 白,作,系醴? 同 工MK被吹目I 3.m ~1.CD ~31币 上面三个图表示合并均值与中央化处理过程,生成3个对应的变量并中央化〔工程均值后取离均差〕得到中央化X、M丫. 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=cx+e 中的c是否显著,检验结果如下表: ModelSummary Model R RSquare AdjustedR Square Std.ErroroftheEstimate ChangeStatistics RSquareChange FChange df1 df2 Sig.FChange 1 .678(a) .460 .459 .70570 .460 1 487 .000 aPredictors: (Constant),不被认同〔中央化〕 Coefficientsa Model UnstandardizedCoefficients StandardizedCoefficients t Sig. B Std.Error Beta 1(Constant) 不被认同(中央化) .002 .804 .032 .040 .678 .051 20.354 .959 .000 a.DependentVariable: 工作绩效(中央化) 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,可以进展方程m=ax+eF□方程丫M'x+bm+e勺显著性检验; 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,如果都显著,如此急需检验局部中介效应和完全中介效应;如果都不显著,如此停止检验;如果a或b其中只有一个较显著,如此进展sobel检验, 8/22 word 检验结果见下表: ModelSummary Model R RSquare Adjusted RSquare Std.ErroroftheEstimate ChangeStatistics RSquareChange FChange df1 df2 Sig.FChange 1 .533a .284 .283 .76763 .284 193.247 1 487 .000 a.Predictors: 〔Constant〕,不被认同〔中央化〕 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients StandardizedCoefficients t Sig. B Std.Error Beta 1〔Constant〕 不被认同〔中央化〕 .001 .597 .035 .043 .533 .034 13.901 .973 .000 a.DependentVariable: 焦虑〔中央化〕 由上面两个表格结果分析可知,方程m=ax+冲,a值0.53 p<.000,继续进展方程y=c'x+bm+e勺检验,结果如下表: ModelSummary Model R RSquare Adjusted RSquare Std.ErroroftheEstimate ChangeStatistics RSquareChange FChange df1 df2 Sig.FChange 1 .702a .492 .490 .68485 .492 235.490 2 486 .000 a.Predictors: 〔Constant〕,焦虑〔中央化〕,不被认同〔中央化〕 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients StandardizedCoefficients t Sig. B Std. Error Beta 1〔Constant〕 .001 .031 .044 .965 不被认同〔中央化〕 .670 .045 .564 14.773 .000 焦虑〔中央化〕 .225 .040 .213 5.577 .000 a.DependentVariable: 工作绩效〔中央化〕 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 著性为p<.000,因此综合两个方程m=ax+卸y=c'x+bm+e勺检验结果, a和谓B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 9/22 word 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<.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: effectmX0.213/0.678=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. 下面我们采用Preacher(2022)设计的spssmaro脚本来进展中介效 应分析,该脚本是美国俄亥俄和州立大学Preacher和Hayesf2022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,并给出了显著性检验结果,这个脚本可在如下网址下载: . 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: 10/22 word 11/22 word RunMATRIXprocedure: VARIABLESINSIMPLEMEDIATIONMODEL Y工作绩效 X不被认同 M焦虑 DESCRIPTIVESSTATISTICSANDPEARSONCORRELATIONS MeanSD工作绩效不被认同焦虑 工作绩_1.0000.95901.0000.6780.5139 不被认同-.0020.8085.67801.0000.5330 焦虑〔中 SAMPLESIZE 489 DIRECTAndTOTALEFFECTS Coeffs.e.tSig(two) b(YX) .8042 .0395 20.3535 .0000 c b(MX) .5975 .0430 13.9013 .0000 a b(YM.X) .2255 .0404 5.5773 .0000 b b(YX.M) .6695 .0453 14.7731 .0000 c' 相当于b,b(YX.M)相当于c' 注: b(yx)相当于c,b(my)相当于a,b(YM.X) 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.(2022)VARIANCEINYACCOUNTEDFORBYINDIRECTEFFECT: .2316 NOTES ********************************* ********************************** ——endmatrix----- 从spssmacro脚本运行的结果来看,总效应、中介效应、间接效应 12/22 word 到达了显著值,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 计算结果进展比较见下表: cabc'效应比中介效应方差变异 -I-rr_Lrtr.************__ 无脚本0.167417.6% Spssmacrao************0.167523.16% 从比较结果可以看出,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. 无论变量是否涉与潜变量,都可以利用结构方程模型来实现中介 附件〔AMO阱介效应分析数据〕 第一步: 建立好模型图,如下: 1 e10.*焦虑 本模型假设,工作不被认可通过中介变量影响绩效表现. 13/22 word 第二步: 设置参数,要在AMO和分析中介效应,需要进展一些必要 的参数设置,步骤见如如下列图: fileEiit Vieih Di,甲rain AnalyzeToqIs PlugiitsHelp N|||! ! H! ll! Hi||«||||aam|i*R|| no h・・w. Lxtefface Properti.es... Ctrl+I Aitalysis Properties... — 4—J ObjectTroperti*e.,* Ctrl*0 14/22 word Discrepancy ♦Haxiituixlikelihood S_eneralizedleastsquares ighitedleast CS^cale-fresleastsquare ^ynptoticallydisxritouiion-free LEstimateneansandintercepts r~EwulisrelS Qiicorrect Forthepurposeofcomputingfitmsasureswithinctunpletedata: *Eitthesaturartedandindependencemodels Fitthesaturatednodelonly rFitneithermodel 根据上面几个图提示的步骤设置好后,读取数据进展运算,工具栏提 示如下 ScamiiiE复件工作认同焦虑与绩效,八DefauLtmodel Mirximzation Iteratior8wasachievedVriting.trtpvtChi-square=26,0,df=17Bootstrap Sanipla5000 ECconfidenceintervals 1 Paes2 Pass3 Pass4 Pa? 95 Pass6 Pass7 Pass8 Pass9 上图表示采用bootstrap〔自抽样5000次〕运算结果,数据迭代到第8 次得到收敛.模型卡方为26.0,自由度为17. 15
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