中介效應(yīng)檢驗方法

中介效應(yīng)檢驗方法《中介效應(yīng)的檢驗方法和效果量測量:回顧與展望》方杰張敏強邱皓政（心理發(fā)展與教育2012）《中介效應(yīng)研究的新趨勢———研究設(shè)計和數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法》甘怡群（心理衛(wèi)生評估2014）2021/6/271中介效應(yīng)分析思路

中介作用分析是在確認了兩個變量有因果關(guān)系的前提下，確認中介變量可以全部或部分地解釋這種因果關(guān)系的機制的統(tǒng)計程序?？傂?yīng)c=ab+c’c為總效應(yīng)，c’為考慮中介效應(yīng)后的直接效應(yīng)，ab為中介效應(yīng)也稱間接效應(yīng)。在回歸模型中ab=c-c’，但在其他模型（如logistic回歸和多水平分析）中兩者不一定完全相等(MacKinnon,2008;溫忠麟等,2012)。2021/6/272中介檢驗的方法一、逐步檢驗法/因果步驟法/依次檢驗法(CausalStepsApproach;Baron&Kenny,1986)中介效應(yīng)的效果量(effectsize)常用ab/c或ab/c'來衡量01X對Y的回歸，檢驗回歸系數(shù)c的顯著性X對M的回歸，檢驗回歸系數(shù)a

的顯著性0203M對Y的回歸，檢驗回歸系數(shù)b的顯著性M對Y的回歸，檢驗回歸系數(shù)c'

的顯著性（c'顯著且小于c部分中介，c'不顯著完全中介）042021/6/273中介檢驗的方法一、逐步檢驗法/因果步驟法/依次檢驗法(CausalStepsApproach;Baron&Kenny,1986)局限首先，系數(shù)c顯著作為中介效應(yīng)檢驗的前提條件，即如果系數(shù)c不顯著，就不存在中介效應(yīng)了，但有學(xué)者認為這個前提條件是不必要的，因為在系數(shù)c不顯著的情況下完全可能存在中介效應(yīng)（ab和c'方向相反時，如果兩個中介效應(yīng)方向相反）2021/6/274中介檢驗的方法一、逐步檢驗法/因果步驟法/依次檢驗法(CausalStepsApproach;Baron&Kenny,1986)其次，Mackinnon(2002)通過模擬研究比較了三類中介效應(yīng)檢驗方法的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)因果步驟法的統(tǒng)計功效最低，并且容易低估第Ⅰ類錯誤率，統(tǒng)計功效最低成為因果步驟法的主要批評來源。有學(xué)者認為，這主要與因果步驟法需要系數(shù)c顯著有關(guān)，系數(shù)c顯著的要求嚴重降低了統(tǒng)計功效。2021/6/275中介檢驗的方法一、逐步檢驗法/因果步驟法/依次檢驗法(CausalStepsApproach;Baron&Kenny,1986)第三，因果步驟法是通過一系列的假設(shè)檢驗去推測中介效應(yīng)的有無，而不是直接檢驗中介效應(yīng)ab是否顯著不為0，因此無法直接提供中介效應(yīng)的點估計，也就無法提供中介效應(yīng)的置信區(qū)間。2021/6/276中介檢驗的方法一、逐步檢驗法/因果步驟法/依次檢驗法(CausalStepsApproach;Baron&Kenny,1986)第四，因果步驟法根據(jù)系數(shù)c'的顯著性將中介效應(yīng)分為完全中介和部分中介，但有學(xué)者建議放棄部分中介和完全中介的說法，因為這種粗糙的中介效果量診斷方法存在較大的局限。2021/6/277中介檢驗的方法二、系數(shù)乘積法(ProductofCoefficientsApproach)系數(shù)乘積檢驗就是檢驗ab乘積是否顯著不為0，無需以系數(shù)c顯著作為中介效應(yīng)檢驗的前提條件，可以直接提供中介效應(yīng)的點估計和置信區(qū)間，統(tǒng)計功效優(yōu)于因果步驟法。系數(shù)乘積法分為兩類，一類是基于中介效應(yīng)的抽樣分布為正態(tài)分布的Sobel檢驗法另一類是基于中介效應(yīng)的抽樣分布為非正態(tài)分布的不對稱置信區(qū)間法2021/6/278中介檢驗的方法二、系數(shù)乘積法(ProductofCoefficientsApproach)

1、Sobel檢驗法原理Sobel檢驗法就是用中介效應(yīng)估計值ab除以中介效應(yīng)估計值ab的標準誤得到一個z值(z=ab/Sab)

，將這個z值和基于標準正態(tài)分布的臨界z值進行比較，如果z值大于臨界z值，說明中介效應(yīng)存在，如果z值小于臨界z值，說明中介效應(yīng)不存在;或構(gòu)建一個對稱的置信區(qū)間，如果置信區(qū)間不包括0，說明有中介效應(yīng)存在。2021/6/279中介檢驗的方法二、系數(shù)乘積法(ProductofCoefficientsApproach)

1、Sobel檢驗法局限前提假設(shè)是中介效應(yīng)ab是正態(tài)分布，且需要大樣本，但實際情況是即使a，b分別服從正態(tài)分布，ab的乘積也不一定是正態(tài)分布存。Macho和Ledermann(2011)指出Sobel檢驗的另一個不足是在有多個中介變量的模型中，中介效應(yīng)估計值的標準誤常用Delta法計算，計算公式比較復(fù)雜，且使用不便。2021/6/2710中介檢驗的方法二、系數(shù)乘積法(ProductofCoefficientsApproach)

2、不對稱置信區(qū)間法原理不對稱置信區(qū)間法由于放棄了中介效應(yīng)的抽樣分布為正態(tài)分布的前提，對中介效應(yīng)的抽樣分布不加限制，因此得到不對稱置信區(qū)間。不對稱置信區(qū)間法包括Bootstrap法和乘積分布法Bootstrap法能適用于中、小樣本和各種中介效應(yīng)模型，且目前常用的各種統(tǒng)計軟件都能進行Bootstrap法運算。2021/6/2711中介檢驗的方法二、系數(shù)乘積法(ProductofCoefficientsApproach)2、不對稱置信區(qū)間法（bootstrap法）

Bootstrap的原理是當正態(tài)分布假設(shè)不成立時，以樣本來代表總體，在此樣本中進行放回抽樣直至抽取n個(如100個)，組成一個樣本。這樣的程序反復(fù)進行多次(k次)，亦即產(chǎn)生多個樣本，每個樣本都可以算出一個間接作用估計值，由此可以算出k個值，形成一個實際的分布。這個分布近似于從原始總體中取樣的分布。一般建議最少抽樣1000次(亦即k=1000)，推薦抽樣5000次。這種程序產(chǎn)生的置信區(qū)間可以用CI的偏差調(diào)整或者偏差調(diào)整和加速調(diào)整上限值和下限值。不管使用何種程序，如果0不在上下限的區(qū)間之內(nèi)，可以說有CI%的可信度認為中介作用不是0。2021/6/2712中介檢驗的方法二、系數(shù)乘積法(ProductofCoefficientsApproach)

2、不對稱置信區(qū)間法（bootstap法）

優(yōu)點：Bootstrapping不需要分布假設(shè)所以避免了系數(shù)乘積檢驗違反分布假設(shè)的問題而且該方法不依賴標準誤所以避免了不同標準誤公式產(chǎn)生結(jié)果不一致的問題。模擬研究發(fā)現(xiàn)，與其他中介效應(yīng)檢驗方法相比Bootstrapping具有較高的統(tǒng)計效力因此，Bootstrapping法是目前比較理想的中介效應(yīng)檢驗法。2021/6/2713中介檢驗的方法三、差異系數(shù)檢驗

原理：差異系數(shù)檢驗即檢驗H0：c-c’=0。通常情況下ab=c-c’因此差異系數(shù)同系數(shù)乘積法有很多相同之處。差異系數(shù)采用t檢驗，其統(tǒng)計量為t=c-c’/Sc-c’。

局限：由于系數(shù)差異法在a或b不全為0時，存在第Ⅰ類錯誤率很高的缺陷(可高達100%)，且難以應(yīng)用到更復(fù)雜的涉及多個中介變量或有調(diào)節(jié)的中介模型分析中而鮮有使用。2021/6/2714軟件的應(yīng)用條件

在中介效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)的分析過程中，主要有兩種思路，一種是顯變量，另一種是潛變量結(jié)構(gòu)方程模型。對應(yīng)的軟件也分為兩類，一類是基于顯變量路徑分析模型的SPSS、SAS等軟件，一類是基于潛變量模型的、lisrel、Amos、Mplus等結(jié)構(gòu)方程模型軟件。由于SPSS操作更為簡單，因此，如何用SPSS進行中介效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)模型的分析成為很多學(xué)者的興趣，近幾年發(fā)展出的Process插件就是經(jīng)典，應(yīng)用逐年猛增。2021/6/2715軟件的應(yīng)用條件

Process第一，Process的操作應(yīng)用。Process主要應(yīng)用于SPSS、SAS等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件，在SPSS中除了可以可視化操作外，還可以通過Syntax語法等方式操作，擴展功能更為強大。第二，Process可以提供的分析結(jié)果。首先，傳統(tǒng)SPSS做中介和調(diào)節(jié)效應(yīng)時需要分步或分層回歸，但Process則一步到位。其次，Process專門用于分析中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)分析，除了常規(guī)回歸分析的結(jié)果外，還額外提供直接效應(yīng)、間接效應(yīng)的估計值以及Bootstrap置信區(qū)間、Sobel檢驗等結(jié)果。此外，Process還可以處理多中介、多調(diào)節(jié)以及有調(diào)節(jié)的中介、有中介的調(diào)節(jié)等復(fù)雜模型。所有這些，是大多數(shù)選擇用SPSS做中介或調(diào)節(jié)效應(yīng)分析的主要原因，也是這個插件的優(yōu)勢之處。第三，Process的模型構(gòu)建。Process提供了70多個模型，分析過程中需要選擇對應(yīng)的模型，設(shè)置相應(yīng)的自變量、因變量、中介或調(diào)節(jié)變量即可。2021/6/2716軟件的應(yīng)用條件

Process第四，其他注意事項。

1、Process只能處理顯變量路徑分析模型，不能處理潛變量模型，潛變量模型需要使用結(jié)構(gòu)方程模型。那么，是用SPSS的Process插件還是用Amos等結(jié)構(gòu)方程模型處理中介（Mediation）、調(diào)節(jié)效應(yīng)（Moderation），哪個更好？對此要考慮這么幾個問題：一個是樣本量的問題，當樣本量比較小時，用SPSS的Process方法比較好，因為小樣本的數(shù)據(jù)更接近t分布而不是正態(tài)分布，而結(jié)構(gòu)方程模型主要用于處理大樣本。另一個是測量誤差問題，SPSS只能處理顯變量，不能分離測量誤差，因而其結(jié)果不如潛變量的結(jié)構(gòu)方程模型精確。

第三是，SPSS不能像結(jié)構(gòu)方程模型那樣提供模型擬合參數(shù)，不能進行模型的整體評價。因此，如果研究者關(guān)注的重點是路徑關(guān)系而不是整體模型效度，或者結(jié)構(gòu)方程模型分析發(fā)現(xiàn)變量之間的路徑關(guān)系符合理論假設(shè)但模型擬合不佳（需要規(guī)避模型擬合問題）則考慮SPSS的Process方法比較好。2021/6/2717軟件的應(yīng)用條件

Process第四，其他注意事項。

2、