有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗步驟 SPSS實例:[16]中介效應(yīng)的檢驗過程?
SPSS實例:[16]中介效應(yīng)的檢驗過程?1. 首先,弄清楚你的自變量和因變量。假設(shè)我們有三個變量:自變量(x)、因變量(y)和中間變量(m)。2. 第一個檢驗是自變量對因變量的影響,用下面的等式表示
SPSS實例:[16]中介效應(yīng)的檢驗過程?
1. 首先,弄清楚你的自變量和因變量。假設(shè)我們有三個變量:自變量(x)、因變量(y)和中間變量(m)。
2. 第一個檢驗是自變量對因變量的影響,用下面的等式表示:首先要檢驗系數(shù)C,要知道,用回歸檢驗,如果C不顯著,說明沒有中介作用,停止檢驗;如果C顯著,不能說明存在中介效應(yīng),則進行以下步驟:
3因變量間回歸方程的檢驗用以下方程表示。如果系數(shù)a顯著,說明x可以預(yù)測m,但仍不能說明中介效應(yīng)的存在。如果a不顯著,則需要Sobel檢驗。讓我們暫時不要做索貝爾,因為還有一步
4?,F(xiàn)在測試M和y之間的關(guān)系,也就是說,下面方程的系數(shù)是否顯著。如果a顯著,B也顯著,那么我們可以證明中介效應(yīng)的存在;如果a和B中的一個不顯著,另一個一開始不顯著,我們不知道,我們需要進行索貝爾檢驗,索貝爾檢驗顯著,那么中介效應(yīng)存在。
5. 至此,我們已經(jīng)完成了調(diào)解效果的檢驗。讓我們總結(jié)一下整個過程,見下面的流程圖:
如何用stata做中介效應(yīng)檢驗?
SPSS是用序貫回歸法檢驗中介效應(yīng),
先檢驗X-Y的回歸,分析總效應(yīng)
然后檢驗X-m(中介變量)的回歸,測試a參數(shù)(回歸系數(shù)x)
最后測試x,m-y的回歸,測試B參數(shù)(回歸系數(shù)m)和C參數(shù)(回歸系數(shù)x)
如果a和B都顯著,則存在中介效應(yīng)
使用bootstrap,可以在回歸分析中選擇bootstrap選項。您可以自行設(shè)置采樣次數(shù)。通常,你至少需要取樣1000次。此時,在分析參數(shù)a和B的顯著性時,如果置信區(qū)間不包含0,則不需要查看原始sig,有意義
bootstrap sampling函數(shù)需要一個相對較新版本的SPSS才能實現(xiàn)
SPSS是用序貫回歸方法檢驗中介效應(yīng),先檢驗X-Y的回歸,分析總效應(yīng),然后檢驗X-m(中介變量)的回歸,測試一個參數(shù)的回歸(回歸系數(shù)x),最后測試10。對于M-Y回歸,如果a和B顯著,則存在中介效應(yīng)。如果使用bootstrap,可以在回歸分析中選擇bootstrap選項。您可以自行設(shè)置采樣次數(shù)。通常,你至少需要取樣1000次。此時,在分析a、B參數(shù)的顯著性時,不需要看原始的顯著性檢驗,如果置信區(qū)間不覆蓋0,則說明顯著性自舉抽樣函數(shù)需要一個相對較新版本的SPSS
檢驗步驟如下三步:1。測試主效應(yīng):X-Y。中介效應(yīng)檢驗:x-m-y。測試調(diào)節(jié)效果。