求助,多个自变量时中介效应 多个自变量量的计算

如何用SPSS做中介效应与调节效应 - 文斋
如何用SPSS做中介效应与调节效应
如何用 SPSS 做中介效应与调节效应
  1、调节变量的定义
变量 Y 与变量 X 的关系受到第三个变量 M 的影响,就称 M 为调节变量。 调节变量 可以是定性的,也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节 变量做中心化变换。简要模型:Y = aX + bM + cXM + e 。Y 与 X 的关系由回归 系数 a + cM 来刻画,它是 M 的线性函数, c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小。如果 c 显著,说明 M 的调节效应显著。
  2、调节效应的分析方法
显变量的调节效应分析方法:分为四种情况讨论。当自变量是类别变量,调 节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应; 调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析:
  1、做 Y 对 X 和 M 的回归,得测定系数 R
  2、 做 Y 对 X、M 和 XM 的回归得 R
  22,若 R22 显著高于 R
  12,则调节效应显著。或者, 作 XM 的回归系数检验,若显著,则调节效应显著;当自变量是连续变量时,调节 变量是类别变量,分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归。若回归系数的 差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做 Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。
潜变量的调节效应分析方法:分两种情形:一是调节变量是类别变量,自变量是 潜变量;二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组 结构 方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个 χ2 值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个 χ2 值和 相应的自 由度。前面的 χ2 减去后面的 χ2 得到一个新的 χ2,其自由度就是两 个模型的自由度之差。如果 χ2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著;当调 节变量和自变 量都是潜变量时, 有许多不同的分析方法, 最方便的是 Marsh,Wen 和 Hau 提出的无约束的模型。
  3.中介变量的定义
自变量 X 对因变量 Y 的影响,如果 X 通过影响变量 M 来影响 Y,则称 M 为中介变量。 Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e
  3。其中,c 是 X 对 Y 的总效应,ab 是经过中 介变量 M 的中介效应,c′是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab,中介效应的大小用 c-c′=ab 来衡量。
  4、中介效应分析方法
中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中 介效应。步骤为:第一步检验系统 c,如果 c 不显著,Y 与 X 相关不显著,停止 中介 效应分析,如果显著进行第二步;第二步一次检验 a,b,如果都显著,那 么检验 c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著;如果 a,b 至少 有一个不显著,做 Sobel 检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应 不显著。Sobel 检验的统计量是 z=^a^b/sab ,中 ^a, ^b 分别是 a, b 的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分别是 ^a, ^b 的标准误。
  5. 调节变量与中介变量的比较 调节变量 M X 何时影响 Y 或何时影响较大 调节效应、交互效应 中介变量 M X 如何影响 Y 中介效应、间接效应
研究目的 关联概念 什么情况下考 X 对 Y 的影响时强时弱 X 对 Y 的影响较强且稳定 虑 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中 M 的位置 X,M 在 Y 前面,M 可以在 X 前面 M 在 X 之后、Y 之前 影响 Y 和 X 之间关系的方向(正或负) 代表一种机制,X 通过它 M 的功能 和强弱 影响 Y M 与 X、 的相关可以显著或不显著(后 Y M 与 X、 的关系 Y M 与 X、Y 的相关都显著 者较理想) 效应 回归系数 c 回归系数乘积 ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 做层次回归分析,检验偏回归系数 c 的 做依次检验,必要时做 检验策略 显著性(t 检验);或者检验测定系数的 Sobel 检验 变化(F 检验)
  6. 中介效应与调节效应的 SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计,包括 M SD 和内部一致性信度 a(用分析里的 scale 里的 realibility analsys)
第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的 X,Y,M
第三做回归分析。(在回归中选线性回归 linear) 要先将自变量和 M 中心化,即减去各自的平均数
  1、现将 M(调节变量或者中介变量)、Y 因变量,以及与自变量、因变量、M 调 节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入 indpendent
  2、再按 next 将 X 自变量输入(中介变量到此为止)
  3、要做调节变量分析,还要将 X 与 M 的乘机在 next 里输入作进一步回归。 分析结果中的 Beta 就是 Y=cX+bM+e 的系数,B 下的 constant 是常数。检验主要 看 F 是否显著
  如何用 SPSS 做中介效应与调节效应1、调节变量的定义变量 Y 与变量 X 的关系受到第三个变量 M 的影响,就称 M 为调节变量。 调节变量 可以是定性的,也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节 变量做中心化变换。简要模型:Y = aX + bM + cXM + e 。Y 与 X 的关系由回归 系数 a + cM 来刻画,它是 M 的线性函数, c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小。如果 c 显著,说明 M 的调节效应显著。2、调节效应的分析方法 ...
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mediate检验可以做到的我替别人做这类的数据分析蛮多的
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