具有調節變量的中介效應分析, moderated mediation

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閱讀下文的背景知識回顧:

1.中介效應分析的方法和模型, 一篇必須看的文獻

2.中介效應分析的四種方式, 原則方法和應用綜述

3.中介和調節效應操作指南, 經典書籍和PPT珍藏

4.政策評估中"中介效應"因果分析, 增添了文獻

5.中介和調節效應自助法檢驗,非正態截面數據

中介變量是位于自變量和因變量之間的變量,這樣的話,自變量對因變量的某些影響會通過中介變量,因此被稱為間接效應。

調節變量是在模型中與另一變量產生交互作用的變量,它使得另一變量的效果取決于調節變量的值,即,其他變量的效果會根據調節變量的值而變化。

當調節變量與中介變量交互時,就出現了調節中介效應,這會使間接效應的值隨著調節效應發生變化。這被稱為條件間接效應,即間接效應的大小取決于調節變量的值。

Hayes(2013)和Preacher等(2007)為調節中介效應提供了理論背景和框架。它們還提供了一個SPSS腳本,它以兩種不同的方式計算條件間接效應及其標準誤差。當然,計算間接影響并不是那么困難,反倒是,計算標準誤差要復雜得多。

Preacher等人的第一種方法是基于正態理論(normal theory

)。這種方法在一般情況下是相當有效的,但是若知道條件間接效應的分布是非正態的,比如是是偏斜和有峰度的,那不建議使用基于正態理論的方法進行置信區間的計算和假設檢驗。

第二種方法是使用自舉法(bootstrap)來獲得標準誤差和置信區間。雖然這種方法可能慢得多,但其標準誤差的計算并不是基于正態理論的。特別是,偏差校正和百分位置信區間是非對稱的,這更好地反映了條件間接效應的抽樣分布。

以下,我們先給圈友看看五種比較常見的具有調節變量的中介效應分析模型。針對每個模型,我們都給出了相應的Formulas和對應的文字注釋。最主要的是對里面的每個表達式進行理解,這樣你對后面的程序就容易看清楚。

Model 1


表達式:

m = a0 + a1x

y = b0 + b1m + b2x + b3mx

條件間接效應 = a1(b1 + b3x)

模型1:一個調節變量X,同時也是自變量X本身,調節中介變量M到因變量Y。

Model 2


表達式:

m = a0 + a1x + a2w + a3xw

y = b0 + b1m + b2x + b3w + b4xw

條件間接效應 = b1(a1 + a3w)

模型2:一個調節變量W,調節自變量X到中介變量M。

Model 3


表達式:

m = a0 + a1x

y = b0 + b1m + b2x + b3w + b4mw

條件間接效應 = a1(b1 + b4w)

模型3:一個調節變量W,調節中介變量M到因變量Y。

Model 4


表達式:

m = a0 + a1x + a2w + a3xw

y = b0 + b1m + b2x + b3w + b4xw +

b5z + b6mz

條件間接效應 = (b1 + b6z)(a1 + a3w)

模型4:二個調節變量W和Z,W調節自變量X到中介變量M,Z調節中介變量M到因變量Y。

Model 5


表達式:

m = a0 + a1x + a2w + a3xw

y = b0 + b1m + b2x + b3w + b4xw +

b5mw

條件間接效應 = (b1 + b5w)(a1 + a3w)

模型5:一個調節變量W,同時調節自

變量X到中介變量M,也調節中介變量M到因變量Y。

今天,就暫時讓圈友將這5種模型的Formulas熟悉一下,下一次,咱們將會進一步給出針對每個模型運行的程序和數據。

進一步討論各種中介或調節效應方法,請到計量社群交流。

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