温忠麟老师地检验中介效应程序.docx29999.pdf
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1、 实用文案 温忠麟老师的检验中介效应程序 一、中介效应概述 中介效应是指变量间的影响关系（XY）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部分中介效应的和或所有中介 效应的总和。以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介 关系可以用回归方程表示如下：Y=cx+e 1 1)M=ax+e 2 2)Y=c x+bM+e
2、3 3)上述 3 个方程模型图及对应方程如下：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 标准文档 实用文案 积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1.依次检验法（causual steps ）。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：1.1 首先检验方程 1）y=cx+e1，如果 c 显著（H0:c=0 被拒绝），则继续检验方程 2），如果 c 不显著（说明 X 对 Y 无影响），则停止中介效应检验；1.2 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），则继续检验
3、方程 3）；如果 a 不显著，则 停止检验；1.3 在方程 1）和 2）都通过显著性检验后，检验方程 3）即 y=c x+bM+e3,检验 b 的显著性，若 b 显著（H0:b=0 被拒绝）,则说明中介效应显著。此时检验 c,若 c显著，则说明是 不完全中介 效应；若不显著，则说明是 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（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判 断）。
4、2.系数乘积项检验法(products of coefficients)。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 ab，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 标准文档 实用文案 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=a 2 sb 2 b2 sa 2，在这 个公
5、式中，sb 2 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 Goodman I 检验和 Goodman II 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 AMOS 中没有专门的 soble 检验的模块，需要自己手工计算出而在 lisrel 里面则有，其临界值为 z/2 0.97 或 z/2-0.97(P 0.05，N 200)。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；
6、以 N=200 为例，.05 的双侧概率值在其表中大概在 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 MacKinnon 那篇文章，发现温对于 .97 的解释是直接照 搬 MacKinnon 原文中的一句话 ，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 标准文档 实用文案 侧统计值，因为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，发现的确如此，相关文章见附件 mediationmodels.rar。当
7、然，从统计概率上来说，大于 0.97 在这个表中意味着其值对应概率大于.05，但是当统计值小 于 0.97 98th 时而大于 0.87 97th，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 的统计值来进行判断。之所以对温的文章提出质疑，是因为这涉及到概率检验的结果可靠性，我为此查了很多资料，累）。Goodman I 检验公式如下 Goodman II 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 MacKinnon et al
8、.(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 检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 A Comparison of Methods to Test Mediation and Other Intervening Variable Effects.Psychological Methods 2002,Vol.7,No.1,83 104）。标准文档 实用文案 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，
9、因为其临界概率（MacKinnon）P0.90 或 z/2-0.90，而正态分布曲线下临界概率 P1.96 或 z/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(difference in coefficients)。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 c c tN 2 C C tN 3 2 2SCSC 1 rxm2
10、 rxm sc SC2 SC 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达到 100%，因 此要谨慎对待。标准文档 实用文案 4.温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序，如下图：这
11、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控制在较小的概率，同时还能检验部分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 根据我对国内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 SPSS 当中；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 检验分析命令和输出结果，有鉴于此，本文拟通过对在 SPSS、AMOS中如何分析中介效应进行操作演示，相关 SOBEL 检验脚本及临界值表
12、（非正态 SOBEL 检验临界表）请看附件。1.如何在 SPSS 中实现中介效应分析 这个部分我主要讲下如何在 spss 中实现中介效应分析（无脚本，标准文档 实用文案 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心化，见下图 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、紧张、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。Descript
13、ive Statistics 工作不被认同 焦虑 工作绩效 Valid N(listwise)N 489 489 489 489 Mean 2.0821 2.0859 2.2807 标准文档 实用文案 上面三个图表示合并均值及中心化处理过程，生成 3 个对应的变量并 中心化（项目均值后取离均差）得到中心化 X、M、Y。第二步：按温忠麟中介检验程序进行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：Model Summary Change Statistics Adjusted R Std.Error of R Square Model R R Square Square
14、 the Estimate Change F Change df1 df2 Sig.F Change 1.678(a).460.459.70570.460 414.265 1 487.000 a Predictors:(Constant),不被认同（中心化）Coe fficients a Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std.Error Beta t Sig.1(Constant).002.032 .051.959 不被 认同（中心化）.804.040.678 20.354.000 a.Depende
15、nt Var iable:工作绩效（中心 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,可以进行方程 m=ax+e 和方程 y=c x+bm+e 的显著性检验；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，则急需检验部分中介效应和完全中介效应；如果都不显著，则 停止检验；如果 a 或 b 其中只有一个较显著，则进行 sobel 检验，检验 结果见下表：标准文档 实用文案 Model Summ ary Change Statistics Adjusted Std.E rror of R Square Model R R S
16、quare R Square the Estimate Change F Change df1 df2 Sig.F Change 1.533 a.284.283.76763.284 193.247 1 487.000 a.Predictors:(Constant),不被认同（中心 化）Coe fficients a Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std.Error Beta t Sig.1(Constant).001.035 .034.973 不被 认同（中心化）.597.043.533 13.901
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