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在bootstrap中做中介效应的检验不需要看p值;用Bootstrap方法做中介效应的检验,是根据“BootLLCI, BootULCI”这一区间是否包含0来判断的,不包含0则中介效应显著,包含0则中介效应不显著。
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用Bootstrap方法做中介效应的检验,并不是通过P值来判断的,而是根据(BootLLCI, BootULCI)这一区间是否包含0来判断。不包含0则中介效应显著,包含0则不显著。
在给出的这个案例中,中介效应(间接效应)的值是0.1969,是显著的,自变量对因变量的总效应是0.9373,也就是说中介变量中介掉了21%的效应(0.1969/0.9373),这是一个不完全中介。
同时需要注意,以上的数字都是非标准化的效应值。SPSS只给出了标准化的中介效应的值,但是没有给出总效应、直接效应的标准化效应值。
实际上,使用标准化或非标准化的效应值来计算中介效应的占比,结果都是差不多的。
Bootstrap最广泛的应用是中介效应的检验。
其他中介效应的方法包括:
·最常用:逐步检验回归系数(逐步法)(Baron & Kenny, 1986)
第一步:检验X→Y,也就是c,是否显著,不显著就甭做了
第二步:检验X →M, M →Y是否显著,必须都显著,有一个不显著也甭做了
第三步:如果以上都显著,且c'比c小了,那就是部分中介。如果c'不显著,那就是完全中介。这种情况比较少见。
·Sobel 法:
检验力高于逐步检验,但假设a*b服从正态分布, 就算其中a,b都是正态分布, 其乘积通常也不是正态的,
所以Sobel有局限性
Bootstrap的优势:不要求正态分布,敏感性更高(更容易出来显著的结果)
Bootstrao法检验中介效应,以SPSS中Process插件为例:
第二步:设置参数。
从【Variables】中选择因变量、自变量、控制变量,这些变量将组成你的回归方程。
Model number选择4,这是给中介分析的模型编号,如果选择其他的就会报错。
Number of bootstrap samples, 就是前面讲过的bootstrap样本量,默认为5000, 一般在1000-5000之间,通常都会填1000或5000. Bootstrap样本量不同,跑出来的数据稍有不同。
同时要勾选save bootstrap estimates,以及 bootstrap inference for model coefficients.
点击右上角[Options],勾选show total effect model(显示总效应模型),点击继续
最后点击 【确定】,得到运算结果
运算结果:
1.以中介变量为结果变量的回归结果
2.以因变量为结果变量。此时可以得到MV对DV的影响,以及IV对DV的直接影响
3.总效应模型:这是在没有中介变量MV的情况下,自变量IV对因变量DV影响的总体效应;也就是没有被中介之前,自变量对因变量的所有影响,中介之后自变量对因变量的影响将分为直接对因变量的影响(直接效应)和间接对因变量的影响(间接效应)两部分
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4.中介效应检验的结果。
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