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标题: 间接效应的显著性水平如何计算或判别？ [打印本页]

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作者: zhouluyang    时间: 2012-2-16 03:57
标题: 间接效应的显著性水平如何计算或判别？

' t$ c3 r) }6 O) Q- I% {' R4 a0 i
  l1 Z& w7 k- M

把问题改得简单一点：

在SEM中，如果：XàM的系数为a（显著或不显著），MàY的系数为b（显著或不显著），又MàM1的系数为c（显著或不显著），M1àY的系数为d（显著或不显著），由于LISREL只给出了总体的中介效应的显著性，即a*b+a*b*c*d的显著性，而无法知道a*b或a*b*c*d的显著性。试问，如何可以知道：a*b或a*b*c*d的显著性？

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作者: Kenneth    时间: 2012-2-16 10:03
zhou,
$ ?4 A" c$ x' z
" ]' y0 c# W0 {, ]. w/ O5 S我猜你写了这么长，只是在问同一个问题。在SEM中， X->M的系数是a；M->Y的系数是b；所以间接效应是a*b。你的问题是，我们可以单从 Ho:a=0 和 Ho:b=0 中，推断 Ho:a*b=0 的显著性吗？
: j9 ?- M) `* y
我的回应是笼统来说是可以，但是不精确。过去的评审要求不高，这是可以接受的。但是今天有了一大群搞统计的人打进了管理学的研究领域中，大部分的评审都不会接受这样的分析了。要验证 Ho:a*b=0， 你就要知道 a*b 的统计分布。但是这个是不可知的。所以现在都是用 bootstrapping 来直接估计 a*b 的显著性的。Bootstrapping的理论很简单，但是做起来很费时和麻烦。如果用 Mplus 来分析，只要写几句指令就可以了。如果用SPSS，就“超”麻烦了。你试试在文献中找 mediation 和 bootstrapping 作为 keyword 的文章看看吧（ORM 中应该很多的）。

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作者: zhouluyang    时间: 2012-2-16 10:58

5 x0 u- h' [6 E! t
$ R7 _, \$ b! B' W- A; p% ]+ a8 rKenny,你太强大了。没有你不知道的东西。好，我这就去学习这个bootstrapping去。印象中，你在重庆讲过的。学习去！学习去！学习去！

不过，您只提到了a*b的显著性检验可用bootstrapping。
9 U' |6 q* j* Z/ _9 ]! W4 ?5 B
我先问一下，a*b*c*d的显著性也可在Mplus中用bootstrapping来检验吗？

# Y: G3 j% r" r% \( l% e

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作者: Kenneth    时间: 2012-2-17 09:22

zhouluyang 发表于 2012-2-16 10:58
Kenny,你太强大了。没有你不知道的东西。好，我这就去学习这个bootstrapping去。印象中，你在重庆讲过的。 ...

3 O& b% n' a2 N# }, Ibootstrapping 是一个用来解决在不知道抽样分布时验证显著性的方法。无论统计项是什么都可以用。甚至是：
$ Q6 V' V9 q, {' [Ho: a1*b1 - a2*b2 = 0 都可以。

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作者: zhouluyang    时间: 2012-2-17 14:09

Kenneth 发表于 2012-2-17 09:22
bootstrapping 是一个用来解决在不知道抽样分布时验证显著性的方法。无论统计项是什么都可以用。甚至是： ...

: O; |& Z3 v! y8 r8 f7 ~谢谢Kenny。我昨天已经搜集一些论文与书箱，今天可以开始学习接解Mplus了。然后再摸索如何在其中使用bootstrapping的技术。我摸索得差不多，或有问题再向您汇报。

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作者: zhouluyang    时间: 2012-4-10 16:11
Kenny,先汇报一下学习的情况。
! h8 m7 U! m& a  J' c
  |) J+ y% j* K4 B: D+ ^( t' W% H( B我先学习了AMOS，原因是，Gordon W. Cheung, Rebecca S. Lau, Testing Mediation and Suppression Effects of Latent Variables-- Bootstrapping With Structural Equation Models, Organizational Research Methods, Volume 11 Number 2, April 2008 296-325.一文，直观地介绍了在AMOS中如何使用bootstrap检验中介效应的显著性。
: j! z6 ^! o- H, P. ^  q
5 X' u. y3 f9 m. [' `1 B7 O学习的结果是，发现，简单的中介效应可以，复杂的，AMOS中的BOOTSTRAP无法完成中介效应的检验。
) ^5 p9 @( {$ j  A2 A1 ~
故，再转战MPLUS。

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作者: zhouluyang    时间: 2012-4-10 16:45

# ]9 k+ `/ |" }- n4 _+ |
. B" }! R- g9 j: n0 k# }1 ]在MPLUS中，问题来了，恳请KENNY给予答复。
& ?% P" O5 U' Y
我原来在LISREL中进行SEM分析，

. E9 [# `$ m; Q  `  MGoodness of Fit Statistics显示：
; Y/ w3 w, w5 N! q* ]! C9 a+ J$ |(RMSEA) = 0.072
P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.00
Normed Fit Index (NFI) = 0.93
! q% x3 u0 \  Z" B5 C; K2 JNon-Normed Fit Index (NNFI) = 0.92
& ?' C$ w/ Y3 XParsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.83
Comparative Fit Index (CFI) = 0.93
Incremental Fit Index (IFI) = 0.93
Relative Fit Index (RFI) = 0.92
! C. v; T( |5 t5 ]+ Z& ~
由于我的样本容量比较大，（通常参与运算的观察值有5000个左右），因此，我从
  C6 R1 N5 D7 D& }$ H2 RRMSEA= 0.072<0.08,
NFI = 0.93>0.90,
% h; m, h, b  ~7 XNNFI = 0.92>0.90,
$ v2 }6 D- J) u' e' jCFI = 0.93>0.90,
* U% ~2 j1 e7 s! _IFI = 0.93>0.90,
RFI = 0.92>0.90
来判断，认为，模型的拟合状况可以接受。（问题一：我这样判断，可以吗？）
0 [* J1 \" o. s" M- Z$ v$ G( {1 E/ m' z
尽管，模型的修正工作，如删除不显著的路径、依照MI的提示进行修订等，可以提高GOODNESS OF FIT，不过，我认为，模型的拟合状况可以接受就行了，模型最好保留理论假设所提出来的路径状况不变（问题二：我这样认为，合适吗？），[/b]因此，在上述GOODNESS OF FIT的状况下，我不再对我的模型进行修正。
8 B4 g9 K! ~) H% @( c/ b- k. k# C
但是，当我将同样的数据与同样的SEM模型在MPLUS中进行运行时，问题来了：
我用LISREL做，CFI,NNFI都在0.90及以上。现在用MPLUS，却只有0.84与0.82了（MPLUS中的TLI，即LISREL中的NNFI），怎么办？（问题三）[/b]

虽然MPLUS的BOOTSTRAP为我提供了完美的解决中介效应显性检验的方案，但，在 fit information方面，我感到给不出一个令人满意的说明。
我想，Bentler & Bonett (1980)提出0.90的临界标准，当然也是拍拍脑袋的结果。但既然这已经成为公认的标准，如果我仅仅给出0.84与0.82这样的fit information话，我想，是无法让人也无法让自己接受的。

我的暂时的策略是：基本的模型的数据，采纳LISREL中的运行结果，在中介效应检验使用BOOTSTRAP时使用MPLUS所提供的结果，但不得不将其fit information问题避而不谈了。我这样的策略，可以吗？（问题四）[/b]

期待KENNY的答复。谢谢。
6 }& k7 o; F$ `( J. L

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作者: zhouluyang    时间: 2012-4-19 18:09
继续期待。

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