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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！
* e8 ~/ y, a3 W) c! s8 ~+ Q非常感谢您的抽时间回答我们的问题！9 A* S4 }9 R( B: O1 P% h( d
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。( `' i7 x2 G" Y$ n/ }
我现在的问题是：
; T# R1 v  m4 O. j1、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。; F2 f" {4 }3 ^' I$ }6 [+ r
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？
3 ^0 s- w1 I1 `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？' ]+ l( c6 I/ E$ `& N
谢谢Kenny！. X6 C5 C; J- p8 a5 u
作者: pengjianling    时间: 2014-3-9 15:05
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-9 20:02 编辑
; m! h! d/ c5 c, v
4 m. w6 E+ }4 v7 I5 W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
( r" W/ Z: m! O6 V0 b3 L5 Z1.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) ^4 P& J" R) G* w: G
2.目前是流行用M-PLUS语法跑跨层级的中介式调节。: j1 ^* ], l/ e9 |8 M9 S1 T  e, v
  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' T9 C. K( S3 }* r; J
第一步 检验调节效应" A& \4 q4 M' P
  LEVEL 1： Y=p1+aX+u1
. y( I$ |( J- F: J# m  LEVEL 2:   P=q1+bW+u2( I2 m1 i6 R4 V6 c# N
                 a=q2+cW+u38 \3 g6 n3 [1 `: q+ }/ y
c显著则存在调节效应; f  x: C& q( {3 K/ r' q1 `
  ]/ u$ _. m" y& U0 S
第二步 接下来 检验调节效应被中介
7 ?2 M! y* c# N; z* K" d  LEVEL 1： M=p2+dX+u4
, l7 C" r) v, ?7 t, T; L                 p2=q3+eW+u5
/ S# a0 R3 r- G& V* v4 K                  d=q4+fW+u6
( Z5 n/ n* n: z3 C6 a$ Uf显著则说明调节被中介了
8 g$ I/ H' R# O  k9 t5 I) ^$ o& a/ U7 w1 n5 x/ U
第三步 最后 总模型 检验中介效应
1 O* r+ r: A8 l; P# a& ]  LEVEL 1：Y=p3+gX+hM+u7
" M( N6 G, _  E1 R                p3=q5+iW+u8, \* Y! ~$ K3 Y( `: i
                g=q6+jW+u9  M1 Q% D3 U8 P- b# G: Y8 j
看h显著性& f, J% g1 V) c" V# [% u3 B
---------------------------------------------
- G5 ^" c# a: W/ @总体来讲，是看第二步的f 和 第三步的h显著性6 \9 Q  p  s: O) E1 E
: G0 K, N, P7 P% k

3 y3 r5 z" N8 P; t) |& q* p2 q
( Y+ B4 n: E! L+ f* |$ x( q
( X. D: s, f" E+ V) D
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”
5 z) u# {% ?& F0 M2 v1 `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。0 c  u+ d' z6 _; S. X2 H+ 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。
; C* u" r* T# A5 \! x) r3 c; K5 }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 . Q" S3 Z" }# |$ x) Y3 G; {$ L* m

0 B+ O( {& u( n我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过, S7 }. y3 M7 Q1 `1 A- 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: S0 T$ E% Z( h7 q) E( I5 t; B1 h
欢迎指正! ]4 o+ t8 v7 u+ X# z; t

' e+ a8 \$ C8 T, X9 Z8 J另外 建议还是用m-plus吧
2 \4 b6 ]9 u5 W3 L% s# Z7 K5 |" ^1 G' Y% K( X9 p' m
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 ' t6 h; l' ~# y% X) e3 p% A' n! i  d
我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过
" r7 o$ ~& o' H所以上面的语法，是我根据有调节的中介的思路 发展 ...

0 j; D$ y! P* b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
  H4 V2 R' ?6 r) M" \6 A( M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 % p1 w; r% c$ V
yrzmichelle 发表于 2014-3-10 14:25
6 K4 {- ]1 ~8 V2 j6 B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
3 B* I7 X) u1 \9 w3 X0 r谢谢啊 ...
2 K7 K7 W" p: j1 |( ~: [$ u
截距和斜率在不同的组间是不同的( x* }- T7 m6 j
斜率不可能是常数的哦* I, f4 i, I4 t  f) g1 e- Z  P

+ I5 Z3 \9 O+ q- v, S  D! W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' _9 q4 D0 ?+ f% g5 h* ^! Y3 K3 M* u
b=c+dM+u2  这代表M对Y的影响, N. f% h' \! Z0 Q5 o
a=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, D& [" N, y' ~$ u  A: t7 f
& }+ [5 d9 P, i$ [
中介作用基本是用第一层的截距做第二层的因变量/ m- C0 D5 N; r! ~& [
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。
7 x6 p$ o9 I8 J/ `7 \! l我多讲一两句把。
1 |% `! J+ ]0 @
! H3 {' F( f9 @/ ^* V! Z$ \2 y（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。5 ^9 H0 M) L' H6 {

8 K$ H2 q$ A. m3 M（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
1 ]( [$ k9 q1 F+ |+ O& ?               Yij = b0 + b1xij
3 f3 Z6 x: v- R& B1 l6 a9 X       现在就变成
& |& b/ \4 G7 `/ u               Yij = b0j + b1j xij   了（注意，多了下标 j 就代表每组的参数都不一样）。
( _3 ?% w0 ~/ U1 L! p7 i% ?然后，
8 q- M" O- d: S/ S3 D+ Q       二阶变量Wj 就用来估计这些参数：
: @0 o8 x7 r1 @1 k- Y# ^- P               b0j = g00 + g01 Wj + error
  \' u  K, @- p4 B/ ^( |: h4 Y               b1j = g10 + g11 Wj + error8 g' R" }0 q$ G, i' E9 `; G
估计 截距的参数 g01 就是 Wj 对 Yij 的影响
* e5 t, C# j( s9 w估计 斜率的参数 g11 就是 Wj 对 Xij→Yij 的影响， 也就是调节效应。' X& i6 C6 K! F# e  k
作者: 南国梦宇    时间: 2017-11-2 09:34
pengjianling 发表于 2014-3-9 15:05
! T( o- A0 X& Y7 o9 C/ h& A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
5 A9 v$ W3 }3 K* A5 r7 _1.要对团队层面 ...
, Q3 P0 `8 p& W% P" |# @! ^3 T$ J
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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