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标题: 请教跨层的有中介的调节模型的检验 [打印本页]
作者: yrzmichelle    时间: 2014-3-8 20:28
标题: 请教跨层的有中介的调节模型的检验
Kenny您好！& V9 y8 a: W- c6 p+ t$ P) g
非常感谢您的抽时间回答我们的问题！! R# z4 m/ z+ Q' d! v5 N
我的模型是一个自变量X，中介变量M，因变量Y都是个体层面的变量，有一个第一阶段的调节变量W是团队层面的变量。/ L- n4 a9 J" I4 A# C3 x
我现在的问题是：6 q# i1 {) e6 f5 G8 V
1、团队层面的调节变量和个体层面的几个变量如何相关呢？它们都不是对应的啊。8 L" Z' {, h4 d! Q/ m. a" c
2、我知道有中介的调节的检验步骤在一篇文献里这么做的：（1）用Y对X、W（调节变量）及X*W回归，验证X*W的显著性；（2）M（中介变量）对X、W及X*W回归，验证X*W的显著性；（3）Y对X、M、W及X*W回归，验证M的显著性。但是当W是团队层面的时候，是不是可以把每个人对应相应团队的W，将其视为个体层面的变量来做检验呢？如果不可以那怎么做呢？! j! P8 J. N, w$ m( e' g5 n3 W- u
3、团队层面的控制变量和个体层面的控制变量如何加入模型呢？# e! }/ Y, i+ B/ N- t+ @6 e) |
谢谢Kenny！
$ ^# P% w9 H. r
作者: pengjianling    时间: 2014-3-9 15:05
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-9 20:02 编辑 9 u; I7 E" j: C
% t0 h* U- o5 O1 H) T, w) Q
你的方法是个体层面的，团队层面的理论思维是这样的，但是实际公式是用多层线性模型的公式
+ j" T9 I0 b! ^( P1.要对团队层面的变量进行聚合检验 rwg需要大于0.7 icc（1）好像要大于0.12 icc（2）要大于0.7
+ |" H0 {2 n$ @- g2.目前是流行用M-PLUS语法跑跨层级的中介式调节。& E6 u0 {7 s. N% E$ [# u1 X
  我自己根据理论构想了一个HLM可以跑的，不知道对还是错，大家一起交流下。以下字符纯属随机安排
! X2 n5 T5 Z; ^9 `第一步 检验调节效应
$ U, W  \# V! l# _2 O  LEVEL 1： Y=p1+aX+u1  A3 d9 S3 K  _( y; D3 A2 ~9 _* C
  LEVEL 2:   P=q1+bW+u2
2 q' _# ~0 s3 j5 J* s! v" ~) s                 a=q2+cW+u3
+ Z+ L$ v/ s, N( c% b3 S0 Z# ^c显著则存在调节效应
. y7 G* n; t$ E) u  M5 F$ ]( N4 c
% p/ G9 T9 D0 M' ~- O第二步 接下来 检验调节效应被中介+ \' }9 v: R2 z) N
  LEVEL 1： M=p2+dX+u4
9 ~7 v9 K+ Z! Z1 I( S, G                 p2=q3+eW+u5) i4 {1 N2 z8 f1 J8 q3 ^2 j" I" U
                  d=q4+fW+u6- T/ J8 w6 q# s/ q; Z5 J0 y
f显著则说明调节被中介了
' w& }* F- j* j3 S% Y0 g( R5 n! `6 F/ {1 h0 I& n$ t
第三步 最后 总模型 检验中介效应
* X4 v# V1 Z7 O2 K( u& q2 K  LEVEL 1：Y=p3+gX+hM+u7% D6 T  _1 K+ g
                p3=q5+iW+u8
' |% f  c  o/ P, \4 [7 _! A                g=q6+jW+u99 f6 \0 C( H, A1 O! r) j' X9 Y" i
看h显著性8 P+ B: U8 X# g% I# v
---------------------------------------------' M, y- H3 [' s9 z, O" p
总体来讲，是看第二步的f 和 第三步的h显著性. B; n$ O! q& |5 g/ h, ~- q' Q/ c
/ ^$ }# U9 |* f+ Z- Y+ @
* {" b6 ]6 E2 J5 ~9 T8 d
* ?6 \/ e# S) l) w/ d/ b0 a

7 x* F- X& K$ i! z: Q4 B# ?
作者: yrzmichelle    时间: 2014-3-9 15:40
“第二步”以前的内容我都是同意并且从理论上能理解的，但是我不敢苟同“第二步”和“第三步”
( g; k  ?" T6 D) e  k' G我认为第二步f显著只能说明W调节了X和M的关系，而第三步则是用来检验中介效应的，应该是看h是否显著，这时候才能说明调节效应被中介了。
  e3 ~6 e' N/ k5 X  O1 D7 f另外，我在看mplus的用户手册，跨层那一章有一些专有名词不太懂，比如random slope，因此不知道这个模型属于哪种类型，不太清楚用哪种类型的语法。
) K% A. `0 n  N  j欢迎大家讨论！
作者: pengjianling    时间: 2014-3-9 20:03
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-9 20:05 编辑 - B7 r* {  {3 ?
; i: h) a5 H; `& w% f2 O
我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过& ]& M: |1 e! b$ O* o
所以上面的语法，是我根据有调节的中介的思路 发展出来的
7 r5 Z9 j2 w; T欢迎指正1 ?$ N; _" F0 l4 A/ n* j

8 k( D& [" @* H: K另外 建议还是用m-plus吧
/ M, ^2 ?" _& E+ Z2 N4 R& `5 Z1 Z9 i9 p  W" p
random slope 是随机斜率  多层线性模型的意义之一就是在与检测斜率在不同的组是否交互
作者: yrzmichelle    时间: 2014-3-10 14:25
pengjianling 发表于 2014-3-9 20:03 ' K7 J) k, J; N* E+ B
我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过
0 D+ \- e  V7 N! L6 T9 t1 z. x所以上面的语法，是我根据有调节的中介的思路 发展 ...
1 z/ U2 X# F. w8 W# |- D
意思就是斜率不是作为常数来进行估计，而是随着组别的状态进行变化的对吧
8 r# T. h2 y. x( Q, _谢谢啊
作者: pengjianling    时间: 2014-3-10 22:26
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-11 18:07 编辑 0 }- W+ O% _9 {& x& e
yrzmichelle 发表于 2014-3-10 14:25 6 M- n6 g, j) H
意思就是斜率不是作为常数来进行估计，而是随着组别的状态进行变化的对吧
& a( P5 |1 S1 B谢谢啊 ...
1 J3 ~$ a3 s9 y, [/ T* x
截距和斜率在不同的组间是不同的" @/ i, f/ s! }$ h" v7 `
斜率不可能是常数的哦
$ K; E  _7 A; ?: h8 B4 a
+ G, t6 k) u' v9 j6 q) d0 j0 l斜率代表的就是某两个变量间的关系
作者: pengjianling    时间: 2014-3-10 22:31
Y=b+aX+u1
: \% ^( V& o; k" c  lb=c+dM+u2  这代表M对Y的影响
8 A! }+ O5 V5 o& m: S4 A. f, ya=e+fM+u3  这代表M对a的影响，a代表X和Y的关系，所以这个式子代表M对X和Y关系的影响，即调节作用
0 z$ U/ m! E* j2 P
' C0 T- P7 }! u) B! O# H: L中介作用基本是用第一层的截距做第二层的因变量' i- s, [' j# T5 z8 l
调节作用基本是用第一层的斜率做第二次的因变量
作者: Kenneth    时间: 2014-3-11 09:26
pengjianling  说得很好，谢谢参与。
5 t* l) ~2 J7 e- g0 o9 |# B我多讲一两句把。. v4 [, M2 K9 b4 [
! t* H8 p7 M- k
（1）二阶变量如果要与一阶变量相关，不可以「每个人对应相应团队的W，将其视为个体层面的变量来做检验」。应该做的是把二阶变量（组间的变量）与一阶变量（组内的变量）的小组平均相关。所以才有ICC，RWG 等问题。
% D6 l7 R+ j, [# [2 R; Z6 w
* c# h$ w% B8 O$ X（2）用HLM时，所有组内回归的参数都变成变量，因为每一组的参数都不同。所以，以前是5 o, K( T% b2 N: G8 Y. Q
               Yij = b0 + b1xij
+ {% m1 g8 Q& L0 C       现在就变成
; y2 ~  s0 i5 l  M$ @7 l               Yij = b0j + b1j xij   了（注意，多了下标 j 就代表每组的参数都不一样）。4 W. R$ @3 u; s: _
然后，5 M5 H* R7 Q4 {0 J
       二阶变量Wj 就用来估计这些参数：$ b& E5 s* {( w0 T& G* w: K& ~
               b0j = g00 + g01 Wj + error
; `9 M* T9 \( I               b1j = g10 + g11 Wj + error' [( R% O* }9 p& U, M% Q9 t. |) g' E, l
估计 截距的参数 g01 就是 Wj 对 Yij 的影响
. H  ~% T( U" m& D% S6 R) X; S估计 斜率的参数 g11 就是 Wj 对 Xij→Yij 的影响， 也就是调节效应。6 N! D" G( {1 t$ T3 T. ]
作者: 南国梦宇    时间: 2017-11-2 09:34
pengjianling 发表于 2014-3-9 15:05 , q9 B4 l6 p0 i* O/ y) Y
你的方法是个体层面的，团队层面的理论思维是这样的，但是实际公式是用多层线性模型的公式
# @! t9 C; V! v5 y, y9 c1.要对团队层面 ...
0 d- t3 x, o7 A
您好！我刚刚开始学习数据分析，请问用HLM做有调节的中介效应模型应该怎么做呢？恳请您解疑答惑，谢谢！



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