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标题: 代 shihb 发的帖 [打印本页]

作者: Kenneth 时间: 2012-9-22 14:50
标题: 代 shihb 发的帖
shihb2012-9-22 10:03老师，您好，我准备做一篇论文，涉及到不同调节变量对同一关系的调节效应的比较，看到您在论坛上对相关问题的回复，希望能得到您的指导。针对这一问题，如何比较，是否有相关的文献或者例子推荐一下。谢谢！

作者: Kenneth 时间: 2012-9-22 14:57
shihb，调节关系是用自变量X 与调节变量 M 的乘积 X*M 来代表。调节的作用就是 X*M 对因变量 Y 的影响。这个影响其实也是一个路径系数。所以，比较两个调节变量（M1 和 M2）的大小，就是比较 X*M1 对 Y 的影响和 X*M2 对 Y 的影响的大小。你可以跑两次结构方程建模，一次要求 X*M1->Y 的大小等如 X*M2->Y 的大小。另外一次让这两个估计自由估计（也就是可以是不同），比较两个模型的卡方，就知道他们是否一样。如果是不同的话，数值比较大的就是大于数值比较小的那一个了。

作者: shihb 时间: 2012-9-27 21:26
谢谢啦！

作者: qytaojh 时间: 2012-9-27 22:16

Kenneth 发表于 2012-9-22 14:57
) u. e# ]. u8 i' q! U; q+ h6 Fshihb，调节关系是用自变量X 与调节变量 M 的乘积 X*M 来代表。调节的作用就是 X*M 对因变量 Y 的影响。 ...

Kenny，您好！关于这个问题您的回答，前半部分我能理解。但是关于调节效应的检验方法不知道选择哪个更好些？是回归方法（regression）比较R2好呢还是用结构方程模型（SEM）比较模型的卡方值更好些？我记得在您（不知有无记错）的《组织与管理研究实证方法》（第十四章）中关于介绍检验调节和中介方法的选择时，调节效应似乎更倾向于用回归，而如果选择用SEM，那么是不是更加麻烦，而且不见得更加准确？而中介效应检验（尤其时潜变量）更倾向于结构方程模型处理，请您指教，谢谢了。

作者: qytaojh 时间: 2012-9-27 22:20

qytaojh 发表于 2012-9-27 22:16 ) Z) c' @% v" `/ k- k: v. V
Kenny，您好！关于这个问题您的回答，前半部分我能理解。但是关于调节效应的检验方法不知道选择哪个更好 ...

其实我一直对调节效应和中介效应的检验方法的选择上很困惑，文献也是不一而足。从Kenny您的观点看，（1）如果是一般的指标变量（显变量）的中介和调节效应分析，哪种方法更好些？传统的回归方法还是SEM？如果（2）变量时潜变量时，中介和调节效应的检验，哪种方法更好些？还是要再分具体情况？？
请您不吝赐教啊。先谢谢您。

作者: Kenneth 时间: 2012-9-27 23:12
qytaojh, 你好像是把 SEM 和回归分析看成是两种分析方法。我看却不是这样。SEM 本来就是回归分析，只是有一组有关系的回归而已。所以，如果你不考虑测量模型的话，SEM 与回归分析根本就是一样东西，不存在用 SEM 还是回归比较好的问题。

作者: qytaojh 时间: 2012-9-28 13:47

Kenneth 发表于 2012-9-27 23:12 L; M: _( O( K" g
qytaojh, 你好像是把 SEM 和回归分析看成是两种分析方法。我看却不是这样。SEM 本来就是回归分析，只是有 ...

谢谢Kenny，给我解答了一个重要疑问，即SEM和传统回归其实本质上是一样的，都是回归分析。我刚开始确实是理解成了两种不同方法。
另外继续请教Kenny，如果模型中必须要分析含有测量模型的结构方程模型，是否只能用SEM？呵呵，这个问题似乎已经是答案了。。。
如果将所有的潜变量已经通过指标进行了显性化，进行调节或者中介效应分析是否意味着只用一般的传统多元回归分析即可？
再次感谢您！

作者: lijinwei 时间: 2012-9-28 16:54
sem的构建基础更符合现象间相互作用的真实状态，因为它将测量模型与结构模型一同构建，并且误差项还是随机扰动项也构建进来了，是一个社会小系统内多个现象力量传导关系的近真实模拟，理论上那可真是统计上的飞跃，要不怎么叫第三代统计技术呢？还有第四代的定类统计技术，可真是太神了，但由于数据采集的前期工作难尽如人意，显得它们与回归分析等技术不是特别显著。

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