中介效應(yīng)分析

中介效應(yīng)分析20xx-目錄CONTENT01一、中介效應(yīng)定義02二、中介效應(yīng)方程03三、中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法04總結(jié)一下中介效應(yīng)分析一、中介效應(yīng)定義考慮自變量X對(duì)因變量Y的影響,如果X通過(guò)影響變量M而對(duì)Y產(chǎn)生影響,則稱M為中介變量中介效應(yīng)是指原因通過(guò)一個(gè)或幾個(gè)中間變量影響結(jié)果，這種中間變量被稱作中介變量(MediatingFactor，或簡(jiǎn)稱Mediator)原因通過(guò)因果鏈條中的哪個(gè)或哪些中間變量影響結(jié)果，這樣的分析就被稱作中介效應(yīng)分析中介效應(yīng)分析二、中介效應(yīng)方程中介效應(yīng)分析假設(shè)所有變量都已經(jīng)中心化，或者標(biāo)準(zhǔn)化(均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1)，可用下列回歸方程來(lái)描述變量之間的關(guān)系方程(1)的系數(shù)c為自變量X對(duì)因變量Y的總效應(yīng)方程(2)的系數(shù)a為自變量X對(duì)中介變量M的效應(yīng)中介效應(yīng)分析方程(3)的系數(shù)b是在控制了自變量X的影響后,中介變量M對(duì)因變量Y的效應(yīng)系數(shù)c'是在控制了中介變量M的影響后,自變量X對(duì)因變量Y的直接效應(yīng)中介效應(yīng)等于系數(shù)乘積ab中介效應(yīng)分析三、中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法1.逐步法(間接檢驗(yàn))檢驗(yàn)中介效應(yīng)最常用的方法是逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)①檢驗(yàn)方程(1)的系數(shù)c(即檢驗(yàn)H0:c=0)②依次檢驗(yàn)方程(2)的系數(shù)a(即檢驗(yàn)H0:a=0)和方程(3)的系數(shù)b(即檢驗(yàn)H0:b=0)中介效應(yīng)分析01020304如果①系數(shù)c顯著,②系數(shù)a和b都顯著,則中介效應(yīng)顯著完全中介過(guò)程還要加上：③方程(3)的系數(shù)c'不顯著上述Baron和Kenny(1986)的逐步法，第一步檢驗(yàn)的是X對(duì)Y的總效應(yīng)第二步實(shí)際上是檢驗(yàn)系數(shù)乘積的顯著性(即檢驗(yàn)H0:ab=0)，通過(guò)依次檢驗(yàn)系數(shù)a和b來(lái)間接進(jìn)行；第三步檢驗(yàn)用來(lái)區(qū)分完全中介還是部分中介中介效應(yīng)分析COMMENDATIONCONGRESS這就是說(shuō),如果依次檢驗(yàn)結(jié)果a和b都顯著,足夠支持所要的結(jié)果,即ab顯著。但依次檢驗(yàn)的檢驗(yàn)力(power)也較低,即系數(shù)乘積實(shí)際上顯著而依次檢驗(yàn)比較容易得出不顯著的結(jié)論。(檢驗(yàn)力：度量假設(shè)檢驗(yàn)優(yōu)劣程度的指標(biāo)。即拒絕錯(cuò)誤模型的概率)第二步依次檢驗(yàn)系數(shù)乘積(即檢驗(yàn)H0:ab=0)是逐步法的一個(gè)步驟，同時(shí)也是用逐步法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)的核心模擬研究發(fā)現(xiàn),用依次檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)H0:ab=0，第一類錯(cuò)誤率較低,低于設(shè)定的顯著性水平(如0.05)中介效應(yīng)分析2.Sobel法(直接檢驗(yàn))檢驗(yàn)系數(shù)乘積更多的是直接針對(duì)假設(shè)H0:ab=0提出的檢驗(yàn)方法。Sobel法就是比較有名的一種檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為,其中和分別是a和b的估計(jì),是的標(biāo)準(zhǔn)誤,sa和sb分別是和的標(biāo)準(zhǔn)誤,模擬研究發(fā)現(xiàn),Sobel法的檢驗(yàn)力高于依次檢驗(yàn),但這個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的推導(dǎo)需要假設(shè)服從正態(tài)分布,就算其中每一個(gè)系數(shù)都是正態(tài)分布,其乘積通常也不是正態(tài)的,因而上面標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算只是近似的,可能很不準(zhǔn)確。這樣,Sobel檢驗(yàn)的局限性是很明顯的中介效應(yīng)分析3.替代Sobel法的直接檢驗(yàn)法試圖用來(lái)替代Sobel法直接檢驗(yàn)H0:ab=0的方法至少有三類,包括乘積分布法、Bootstrap法和馬爾科夫鏈蒙特卡羅(MCMC)法1乘積分布法默認(rèn)分布是兩個(gè)正態(tài)變量的乘積分布根據(jù)乘積分布構(gòu)建臨界值進(jìn)行檢驗(yàn)和區(qū)間估計(jì)中介效應(yīng)分析2Bootstrap法是一種從樣本中重復(fù)取樣的方法它有多種取樣方案,簡(jiǎn)單的方案就是從給定的樣本中有放回地重復(fù)取樣以產(chǎn)生出許多樣本例如,將一個(gè)容量為500的樣本當(dāng)作Bootstrap法的總體,從中有放回地重復(fù)取樣,可以得到一個(gè)Bootstrap樣本，比如它的容量是1000,那么就可以得到1000個(gè)系數(shù)乘積的估計(jì)值,其全體記為{}將它們從小到大排序,其中第2.5百分位點(diǎn)和第97.5百分位點(diǎn)就構(gòu)成ab的一個(gè)置信度為95%的置信區(qū)間,據(jù)此就可以進(jìn)行檢驗(yàn)：如果置信區(qū)間不包含0,則系數(shù)乘積顯著中介效應(yīng)分析這樣的檢驗(yàn)方法稱為非參數(shù)百分位Bootstrap法，檢驗(yàn)力高于Sobel檢驗(yàn)檢驗(yàn)力更高的是所謂的偏差校正的非參數(shù)百分位Bootstrap法，它使用的是偏差校正后的置信區(qū)間。但是它在某些條件下的第一類錯(cuò)誤率會(huì)超過(guò)設(shè)定的顯著性水平(如0.05)，而前者沒(méi)有這個(gè)問(wèn)題在Bootstrap法前面冠以"非參數(shù)",是因?yàn)樗摰腂ootstrap法不涉及總體分布及其參數(shù)(因而不要求正態(tài)假設(shè)),利用樣本所推導(dǎo)的經(jīng)驗(yàn)分布代替總體分布,屬于非參數(shù)方法3馬爾科夫鏈蒙特卡羅(MCMC)法是一種貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法具體一點(diǎn)說(shuō)，MCMC法是在貝葉斯理論框架下,將馬爾科夫鏈過(guò)程引入到蒙特卡羅模擬中,實(shí)現(xiàn)抽樣分布隨模擬的進(jìn)行而改變的動(dòng)態(tài)模擬中介效應(yīng)分析研究發(fā)現(xiàn),上述三類方法中，多數(shù)方法學(xué)文章都只推薦Bootstrap法，因?yàn)镸CMC法的先驗(yàn)分布通常無(wú)法得到,而乘積分布的默認(rèn)情況往往不成立中介效應(yīng)分析總結(jié)一下檢驗(yàn)間接效應(yīng)可以分成兩類，一類是檢驗(yàn)H0:ab=0,另一類是檢驗(yàn)H0:c-c'=0，檢驗(yàn)H0:ab=0又可以分成間接檢驗(yàn)和直接檢驗(yàn)兩類間接檢驗(yàn)使用逐步法，它的核心步驟是依次檢驗(yàn)系數(shù)乘積直接檢驗(yàn)包括Sobel檢驗(yàn)、乘積分布法、Bootstrap法、MCMC法。比較好的