中介效应与调节效应对比和分析复习过程.ppt

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1、调节与中介(zhngji)效应讨论(toln)和分享第一页，共20页。BREAD PPT DESIGN参考资料 如下(rxi)第二页，共20页。BREAD PPT DESIGN目录(ml)调节(tioji)效应1 1中介(zhngji)效应2 2比较3 3统计方法详析4 4CONTENTS第三页，共20页。BREAD PPT DESIGN调节(tioji)效应定义(dngy)和性质Y与 X的关系受到第三个变量M的影响调节变量可以是定性的(如性别)，也可以是定量的(如年龄(ninlng)影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱第四页，共20页。BREAD PPT DESIGN调节(tio

2、ji)效应调节(tioji)效应和交互效应从统计上看，调节效应和交互(jioh)效应是相同的 （对H0：c=0进行检验，c显著，则调节效应显著）从概念上看，交互(jioh)效应中，两个自变量地位不固定，可以任意解释。调节作用中，调节变量和自变量根据假设模型固定。第五页，共20页。BREAD PPT DESIGN调节(tioji)效应统计分析方法(fngf)关键词解释 -显变量：可以直接观测的显变量 -潜变量：实际工作中无法直接测量到的变量，一个潜变量常对应 多个显变量，可看做其对应显变量的抽象和概括(giku)-伪变量处理：将连续变量分组成为类别变量 -中心化变换：使各变量平均数为0，在各各变

3、量上减该变量的平均数 -偏回归系数：多元线性回归情况下，多个自变量中的一个和因变量 之间的关系。第六页，共20页。BREAD PPT DESIGN调节(tioji)效应统计分析方法(fngf)显变量 根据不同的变量水平(shupng)可以利用SPSS进行方差分析和回归的处理 方差分析分组回归伪变量处理层次回归分析(R22 R12)XM偏回归系数检验层次回归分析(R22 R12)XM偏回归系数检验问题：如何对分组回归R进行比较？如何验证R22R12显著？第七页，共20页。BREAD PPT DESIGN调节(tioji)效应统计分析方法(fngf)潜变量 利用结构方程(fngchng)模型或其他

4、特定方法 不考虑 分组结构方程模型不考虑中心化乘积指标GAPI无约束模型2第八页，共20页。BREAD PPT DESIGN中介(zhngji)效应定义(dngy)和性质如果X通过影响变量 M来影响Y,则称M为中介(zhngji)变量c是X对Y的总效应，a、b是经过中介(zhngji)变量M的中介(zhngji)效应c=c+ab(一个中介(zhngji)变量的情况)第九页，共20页。BREAD PPT DESIGN中介(zhngji)效应统计分析方法(fngf)基本概念 -c=ab+c，中介效应大小即ab -检验ab/(c+ab)或者ab/c是否显著（中介效应相对(xingdu)大小）若显著，

5、则表示中介效应显著关键词解释 -完全中介效应：c=0 -部分中介效应：c显著 第十页，共20页。BREAD PPT DESIGN中介(zhngji)效应统计分析方法(fngf)主要方法方法一 -依次检验回归系数(xsh)，c、a、b系数(xsh)分别显著方法二 -路径分析，经过中介变量路径上回归系数(xsh)的乘积ab是否显著 即H0：ab=0方法三 -检验c和c的差异是否显著第十一页，共20页。BREAD PPT DESIGN中介(zhngji)效应统计分析方法(fngf)基本分析流程 主要采用结构方程(fngchng)模型进行统计或用SPSS进行回归 以下为一般中介检验程序 第十二页，共2

6、0页。BREAD PPT DESIGN比较(bjio)调节变量(binling)VS 中介变量(binling)差别的关键在于？统计(tngj)模型第十三页，共20页。BREAD PPT DESIGN统计(tngj)方法详析.调节效应统计分析方法(fngf)主要方法方法一 -分组回归(hugu)（适用于M为分类，X为连续变量的情况）方法二 -层级回归(hugu)（适用于M为连续变量的情况）方法三 -偏回归(hugu)系数分析（适用于M为连续变量的情况）第十四页，共20页。BREAD PPT DESIGN统计方法详析.调节(tioji)效应方法二 层级(cn j)回归 统计工具：SPSS步骤：1

7、.标准化自变量和调节变量 2.建立交互作用变量 在SPSS建立一个新变量XM，两个(lin)变量的乘积 3.层次化多元回归 放入X变量，对Y进行回归，得到R12 放入X和XM变量，对Y进行回归，得到R22 比较R12和R22的差异 4.绘制和解释交互作用项第十五页，共20页。BREAD PPT DESIGN统计方法(fngf)详析.中介效应统计分析方法(fngf)主要方法方法一 -依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著方法二 -路径分析，经过(jnggu)中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著 即H0：ab=0方法三 -检验c和c的差异是否显著第十六页，共20页。BREAD PPT DES

8、IGN统计方法详析.中介(zhngji)效应方法(fngf)一 基本思路：依次回归c，a，b统计工具：SPSS步骤：1.验证c不等于0：利用相关或者回归 2.验证a不等于0，b不等于0。（完全中介时，还需验证c等于0）-用X向M做回归，得到a -进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b 3.中介效应的大小c=b-a缺点：中介效应弱时，检验(jinyn)效率低。第十七页，共20页。BREAD PPT DESIGN统计(tngj)方法详析.中介效应方法(fngf)二基本思路：检验H0：ab=0统计工具：LISREL步骤：1.Sobel提出ab的标准误计算公式 2.检验统计量 缺点：受到统计样

9、本大小和是否正态分布的局限第十八页，共20页。BREAD PPT DESIGN统计方法(fngf)详析.中介效应方法(fngf)三基本思路：检验H0：c-c=0统计工具：LISREL步骤：1.计算c-c的标准(biozhn)误 2.检验统计量 缺点：在a=0，但b0时，可能存在较高的第一类错误率 即使中介效应不存在(ab=0),只要b显著,结果仍判定中介效应显著第十九页，共20页。BREAD PPT DESIGN统计方法(fngf)详析.中介效应侯杰泰等提出的中介效应(xioyng)检验程序基本思路：第一步回归系数检验(jinyn)第二步部分中介检验依次检验a、b第三步完全中介检验第四步Sobel检验第二十页，共20页。