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关于多重模型中介mediation的第一步的疑惑

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楼主
发表于 2013-11-16 23:50:21 |只看该作者 |倒序浏览
罗老师您好,谢谢您这么热心回答我们的问题
看了您的视频和(Zhang, Zyphur, & Preacher, 2009)的文章,我对多层分析(multilevelmediation2-1-1模型还有一个疑问
在测试2-1-1模型的mediation的时候,第一步应该是根据这个公式来的
step 1
$ i/ H  ~5 A/ M6 D6 c9 d  d6 sYij=B0j+rij& |6 a% @: V; q: _" m
B0j=r00+r01*Xj+u0j5 y0 s. _4 S, Q$ ?" [- O# w8 R
& y) F9 b( e6 j6 I% Z& u% n$ z% A) t2 G
                              
从这个公式可见,所有用来预测Y的独立变量都应该是Level 2的变量(Xj)
但是,我查了好多个A类期刊的发表(Liu, Zhang, Wang, & Lee, 2011; Waldman, Carter,& Hom, 2012),作者在报告第一步的结果的时候,都包含了Level1 的控制变量,比如个人的年龄阿,性别什么的。

- [$ }$ V5 t0 M
但第一步我们关心的不是组与组之间的主效应么(between-group main effect)么?为什么还要加上个人信息作为测试变量呢?

5 w: n9 n5 E) m5 K$ s: y0 ]
如果必须加上个人信息,这些个人信息需要mean-centre吗?group-mean centred 还是grand-mean centre呢?我个人觉得应该是group-mean centred,这样相当于又增加了对between group之间变化(variance)的一重控制, 但我不确定。
* ~% w* R: g& z  n

! J# z" a' L, n/ r4 V5 y7 i
非常期待得到您的指导。
/ f* Q! ~2 p7 T- l$ ~
谢谢!
Liu, D., Zhang, S.,Wang, L., & Lee, T. W. (2011). The effects of autonomy and empowerment onemployee turnover: Test of a multilevel model in teams. Journal of AppliedPsychology, 96, 1305-1316.
Waldman, D. A., Carter, M. Z., & Hom, P. W. (2012). AMultilevel Investigation of Leadership and Turnover Behavior. Journal ofManagement.
Zhang, Z., Zyphur, M. J., & Preacher, K. J.(2009). Testing Multilevel Mediation Using Hierarchical Linear Models Problemsand Solutions. Organizational Research Methods, 12, 695-719.
4 U! ?% `. t/ C

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沙发
发表于 2013-11-17 13:09:13 |只看该作者
我的看法与你相像。本来 Zhang, Zyphur, & Preacher, 2009 自己提出 2-1-1 时, 就说这个模型有点理论上的问题。因为理论上 二阶变量只可以影响一阶变量的平均。这道理就等于做 方差分析时,影响变量是组间的 manipulation (比如实验组 对 控制组),因此组间的平均的差就是我们有兴趣的 effect size。而组内的差就被看成是随机误差了。因此,本来就不会有 2->1 的模型的。整个2-1-1 的意义,在于它在研究组间的差异时,同时估计了组内的差异,作为控制而已。所以,真正的模型还是 2-2-2.$ d/ N6 L6 F1 g+ A
- q# c/ Z2 Z0 E: |& S7 ~
从这个角度来看的话,如果在一阶再找控制变量,也是同一个目的。就是把一阶的差异估计得更精确,以作为更好的控制。如果是的话,我们就用 HLM 的一般习惯,所有一阶变量都用 group mean centering 吧。不知道这样想是否合理?
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发表于 2013-11-17 19:33:45 |只看该作者
嗯,非常感谢罗老师!* L, q5 L- p. p. L% O" N/ ^5 O
那还是group mean centering吧。
, @* e# ]2 m. R0 J观察一下,Preacher的组也不断在更新他们的一些说法。0 i/ U' s1 P! M3 {4 J, p! v! Y6 ?' R
希望以后能出更多指导哪,不要等好多好多年就好哪:): s/ ?: x- q) J; U$ V* P
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发表于 2013-11-17 20:14:16 |只看该作者
罗老师,我又来了……
8 ~- z2 ~: o& Y. G6 p( ^我们的第一步用组间差, (y.j - mean y)来作为因变量(dependent variable),只在包含L2的变量(就是group level的控制变量和自变量),自变量是显著的(independent variable)。如果加上L1的个人信息作为控制变量,模型就报错。
: d' U; O/ _  y如果第一步用组内差((yij - y.j)来作为因变量,包含L1的个人信息作为控制变量(group mean centered), 同时也包含L2的控制变量和自变量,自变量也不显著了。
' h$ M, {) E  j
$ H0 }7 ^* S9 c' [1 ~8 q我觉得这个理论上符合,就是variance只存在在组间。3 B3 ]& b+ c1 Z9 `' Q
9 Q: e/ R, h8 X5 w* i
我想就这样分成两部分提交答案,虽然好像和所有范式的结果报告不同,新手心里好紧张……
' [6 u+ g: s7 b" }; C& }
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发表于 2013-11-18 09:23:09 |只看该作者
我没有教你自己去拆分组内和组间差。我讲这个是让你明白一阶的结果与二阶的结果的意义是不同的。" ]  M* b5 J' s* n; O9 E2 ?! k& t
程序自然会替你把这个拆开来。使用 Mplus,在程序中要求拆成 %between%  和  %within%  就可以了。你自己做十之其九会有 错漏的。因为:
- b) z. ], l$ W. [3 g1. 要两个层阶一块猜;; W7 o$ l! l7 J
2. 要照顾 d.f. 的问题。' _! A* S. [+ B4 c$ H2 V
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发表于 2013-11-18 18:30:37 |只看该作者
太谢谢罗老师了!
$ a, L4 a( u8 y2 |! h那我懂了,相当于要用multilevel+SEM,让MPLUS同时猜两个阶层才是对的。嗯,继续回去和MPLUS作斗争:)
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