論文中介效應重要理論及操作實務-資料下載頁
2025-06-03 09:23本頁面
【導讀】中介變量，而X通過M對Y產(chǎn)生的的間接影響稱為中介效應。在心理學研究當中，變量間的關(guān)系很少是直接的，更常見的是。響，而這常常被研究者所忽視。例如，大學生就業(yè)壓力與擇業(yè)行為之。此時個體認知評價就成為了這一因果鏈當中的中介變量。因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介關(guān)系。依次檢驗法分別檢驗上述1）2）3）。首先檢驗方程1）y=cx+e1，如果c顯著，此時檢驗c’,若c’顯著，則說明是不完全中介效應；果容易犯第二類錯誤。去看相關(guān)統(tǒng)計書籍。公式中，sb2和sa2分別為a和b的標準誤，這個檢驗稱為sobel檢驗，可以檢驗（見下）,但在樣本比較大的情況下這些檢驗效果區(qū)別不大。關(guān)于臨界值比率表見附件（虛無假設(shè)概率分布見MacKinnon. 表中無中介效應，雙側(cè)概率，非正態(tài)分布。作為P<.05的統(tǒng)計值來進行判斷。之所以對溫的文章提出質(zhì)疑，是因為這涉及到概率檢驗的結(jié)果可靠性，我為此查了很多資料，累）。大而呈幾何平方值減小，幾乎可以忽略不計算，因此MacKinnonetal.
【正文】 t model) Standardized Indirect Effects Lower Bounds (BC) (Group number 1 Default model) 工作不被認可 焦慮 績效表現(xiàn) 焦慮 .000 .000 .000 績效表現(xiàn) .050 .000 .000 效率下降 .612 .068 .000 效率低 .661 .070 .000 領(lǐng)導不認可 .000 .000 .000 同事不認可 .000 .000 .000 客戶不認可 .000 .000 .000 坐立不安 .451 .000 .000 緊張 .405 .000 .000 心跳 .436 .000 .000 Standardized Indirect Effects Upper Bounds (BC) (Group number 1 Default model) 工作不被認可 焦慮 績效表現(xiàn) 焦慮 .000 .000 .000 績效表現(xiàn) .197 .000 .000 效率下降 .733 .263 .000 效率低 .771 .284 .000 領(lǐng)導不認可 .000 .000 .000 同事不認可 .000 .000 .000 客戶不認可 .000 .000 .000 坐立不安 .600 .000 .000 緊張 .540 .000 .000 心跳 .582 .000 .000 Standardized Indirect Effects Two Tailed Significance (BC) (Group number 1 Default model) 工作不被認可 焦慮 績效表現(xiàn) 焦慮 ... ... ... 工作不被認可 焦慮 績效表現(xiàn) 績效表現(xiàn) .002 ... ... 效率下降 .000 .002 ... 效率低 .000 .002 ... 領(lǐng)導不認可 ... ... ... 同事不認可 ... ... ... 客戶不認可 ... ... ... 坐立不安 .000 ... ... 緊張 .000 ... ... 心跳 .000 ... ... 表格形式同上，顯著性見紅體字部分， 在本例中即為 c’ 。綜合上述文本化輸出的結(jié)果，我們可以判定， c,a,b,c’ 的估計值都達到了顯著性，下面，我們來看些這四個路徑系數(shù)的標準化估計值和標準誤到底是多少呢？見下表： Standardized Regression Weights: (Group number 1 Default model) Parameter SE SESE Mean Bias SEBias 焦慮 工作不被認可 .038 .000 .628 .001 績效表現(xiàn) 工作不被認可 .053 .001 .659 .000 .001 績效表現(xiàn) 焦慮 .058 .001 .187 .001 心跳 焦慮 .029 .000 .814 .000 .000 坐立不安 焦慮 .027 .000 .837 .000 .000 客戶不認可 工作不被認可 .028 .000 .790 .000 .000 同事不認可 工作不被認可 .023 .000 .818 .001 .000 領(lǐng)導不認可 工作不被認可 .023 .000 .865 .000 效率低 績效表現(xiàn) .017 .000 .927 .000 .000 效率下降 績效表現(xiàn) .020 .000 .871 .000 .000 緊張 焦慮 .029 .000 .747 .000 .000 上表是采用 bootstrap 方法得出的標準化估計值及其標準誤， se 表示估計值標準誤； sese 表示用 bootstrap 估計標準誤而產(chǎn)生的標準誤； mean 表示標準化估計均值； bias 表示采用 bootstrap 前后的標準化估計值的差異值，符號表示差異大小； sebias 表示 對估計值差異估計的標準誤。對照這個表，可以得出 a=，對應的標準誤 Sa 為 ； b=,對應的標準誤 Sb為 ； c’ 值為 ,標準誤為 。到現(xiàn)在為止，我們已經(jīng)找出了 a、 b、 c’ 的標準化估計值及其對應的標準誤，那么 c 的標準化估計值及其標準誤在哪里找呢？看下表 ： Standardized Total Effects (Group number 1 Default model) 工作不被認可 焦慮 績效表現(xiàn) 焦慮 .629 .000 .000 績效表現(xiàn) .777 .188 .000 效率下降 .677 .164 .871 效率低 .721 .175 .927 領(lǐng)導不認可 .866 .000 .000 同事不認可 .818 .000 .000 客戶不認可 .790 .000 .000 坐立不安 .526 .836 .000 緊張 .470 .747 .000 心跳 .513 .814 .000 這個表格紅體字部分即為 c 值，其標準誤為 （見下表紅體字部分） Standardized Total Effects Standard Errors (Group number 1 Default model) 工作不被認可 焦慮 績效表現(xiàn) 焦慮 .038 .000 .000 績效表現(xiàn) .030 .058 .000 效率下降 .031 .050 .020 效率低 .028 .054 .017 領(lǐng)導不認可 .023 .000 .000 同事不認可 .023 .000 .000 客戶不認可 .028 .000 .000 坐立不安 .038 .027 .000 緊張 .034 .029 .000 心跳 .037 .029 .000 現(xiàn)在我們已經(jīng)找出所有標準化的效應估計值及其標準誤，那么還等什么呢，開始分析中介效應吧。 在本例中， c 值顯著性 p.000,因此可 以繼續(xù)進入 a 和 b 檢驗；由上面分析可知， a 和 b 都顯著，說明存在顯著中介效應，下一步就看是完全中介還是不完全能中介了；因此下一步直接檢驗 c’ 值顯著性，從上面分析可知， c’ 值顯著性小于 .000，因此本例的中介效 應是不完全中介。 最后，我們來看看這個模型的中介效應與總體效應的比例為多少呢，計算得出的結(jié)果為 a b/c= ；說明中介效應占總體效應的比例接近 1/7；為了提高檢驗的功效，我們也可以進一步進行行 sobel 檢驗，當然在amos 中只提供了標準化 a 和 b 的估計值及其標準誤，要得出 sobel檢驗結(jié)果還要我們做兩件事，第一件就是對照 sobel 檢驗公式輸入對應項的值，第二件就是查非正態(tài)臨界值表（見附件）； sobel 檢驗公式如下： 2222 asbsabzba ??? 我們 在上面輸出中找到對應的值代入， a=, Sa 為 ；b=,Sb為 ,最后算出 值 =，查 MacKinnon 的臨界值表可知， 大于 （ p） ,因此說明中介效應顯著。 大家有興趣可以根據(jù)我們之前提到的 cc’ 檢驗 公式把對應值代入檢驗，這里我就不再多講了。
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