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间接效应的显著性水平如何计算或判别？

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zhouluyang    

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发表于 2012-2-16 03:57:57 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 zhouluyang 于 2012-2-16 18:00 编辑
3 L; X! b# E& w
; |3 w0 f  @5 H; O2 X$ F0 r
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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发表于 2012-2-16 10:03:15 |只看该作者
zhou,# D+ ~8 g) ^+ e7 z
( ]2 X0 I3 A% v
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？
! k6 v2 X) Y4 N) R; b( d
7 _. ~  c5 f: @3 A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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zhouluyang    

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发表于 2012-2-16 10:58:18 |只看该作者
本帖最后由 zhouluyang 于 2012-2-17 00:36 编辑 + Q: a4 I) h! o
) p: \2 j2 k# S* a" U( y
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。学习去！学习去！学习去！
+ F) ~5 N* z) |6 V  x! K8 i9 x4 y7 k- n" J' P
不过，您只提到了a*b的显著性检验可用bootstrapping。
9 {6 `9 o2 A7 J2 [4 h6 p$ J9 H+ f; q, O4 Z8 Y
我先问一下，a*b*c*d的显著性也可在Mplus中用bootstrapping来检验吗？( }# d% O* |1 o( p: i

$ b5 K" N, ]  `1 p- F
中人网社区招募“中国好版主”11月话费已送出
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Kenneth    

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发表于 2012-2-17 09:22:54 |只看该作者
zhouluyang 发表于 2012-2-16 10:58 * f, {4 p; T' {$ S1 {" l
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。 ...

8 |; B1 G: T* u4 Ebootstrapping 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：
: n2 F6 X7 |$ |- FHo: a1*b1 - a2*b2 = 0 都可以。
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发表于 2012-2-17 14:09:59 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-2-17 09:22
0 q' C$ v; d. Y( X- |3 ?: e+ d3 abootstrapping 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： ...
6 E% O% `' T! ?( |4 {0 K9 {) _0 L
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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发表于 2012-4-10 16:11:39 |只看该作者
Kenny,先汇报一下学习的情况。
0 z- G8 J: I  u* N' M3 Q0 P7 w# w8 J7 y7 Y4 M
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。
4 Q  g1 I1 F2 Z( T3 j' z
6 f: R" p& F. [' Q/ |! x0 S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 }2 A! ^7 t2 l+ M+ J
, ~! L3 l) y! D: _  g8 A
故，再转战MPLUS。
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zhouluyang    

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发表于 2012-4-10 16:45:48 |只看该作者
本帖最后由 zhouluyang 于 2012-4-11 01:43 编辑
3 |) J1 {/ \7 L! I7 }9 o( Q- c/ d1 R! m9 o! Z' h  D! p6 R+ U
在MPLUS中，问题来了，恳请KENNY给予答复。
8 J  j: {/ }) H8 f! p. T9 l) f2 [' c( a' r; G0 n% h1 T3 w& c& J
我原来在LISREL中进行SEM分析，. }6 o' j! X. K( y3 c
5 ^: L& j$ s$ E* l1 x) C" X
Goodness of Fit Statistics显示：/ g. e: b: \" Y: x& j
(RMSEA) = 0.072
; D4 O+ a+ w9 ?" E8 ]P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.00* k* A/ U# U4 K% j7 T: g9 Q
Normed Fit Index (NFI) = 0.93. W! n  d7 h8 `. e  P
Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.920 K7 A( Q" x0 l/ i
Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.83
# S' I, j$ y. b$ c8 zComparative Fit Index (CFI) = 0.931 B! A5 w1 ?! b' i
Incremental Fit Index (IFI) = 0.93
1 R' ]6 @% z( D% `2 t! a; \Relative Fit Index (RFI) = 0.92% p2 r$ x. ~: r9 Y" U

1 |4 t6 S; s  G( a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
6 G, ^4 u& P& H1 A4 h1 KRMSEA= 0.072<0.08,
. h6 G* K* o+ |. \5 H1 l! kNFI = 0.93>0.90,' ]3 W+ s2 X* Z# a) r; a, j+ B
NNFI = 0.92>0.90,
- E$ M! N; @2 |$ QCFI = 0.93>0.90,
  H) t) j1 k! c7 h# I; D, c( p, Z, nIFI = 0.93>0.90,3 o: a3 B( ~& f* }" h
RFI = 0.92>0.90
! u9 C. g7 i" X% w8 F0 p& S7 ~2 ~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？）% M% B) ?# m- o" ^* y0 K; X
( D+ M6 p+ v; R5 \* ?+ E1 i: r* C- 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。
. Z7 Z; v; O3 b) `$ ?! n. H* @( o/ \9 J- s4 P
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：1 b! b/ n( C' k- E4 F
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]! g% m7 e# z; u  }5 u
' x6 c+ }1 j, M
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。' M* ~+ d* @. m& I2 a, |
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。
' G" s; W2 s8 s# z, A1 w6 C1 |4 @, K$ q" ]# ]/ M  i
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]2 t: k& ?6 R5 f/ j! J
. r: G" w5 H# e! o! j7 Z! H
期待KENNY的答复。谢谢。
) ^: T; |( q3 C' O; T5 N& T
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zhouluyang    

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继续期待。
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