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请教跨层的有中介的调节模型的检验

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yrzmichelle    

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发表于 2014-3-8 20:28:52 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny您好！$ G) |8 C( w2 |& m
非常感谢您的抽时间回答我们的问题！
3 k* o# N. o7 C$ l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。# ^1 K3 q# F% ]
我现在的问题是：6 B0 k# _9 K' P, g. Z
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。
0 i: w2 H8 I5 f* Z4 W+ s! P9 j2、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？
8 v& x1 O. A8 X& s0 v3、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？
6 z  f$ O8 j: Y% |8 i( ]5 h谢谢Kenny！
& M( ?) r" ^0 Q7 L7 ?" ?: ?/ {& Q
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pengjianling    

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发表于 2014-3-9 15:05:32 |只看该作者
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-9 20:02 编辑
3 `  ~- K( z. R. u
& x4 ?, r( _  ?% G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 t1 y$ B7 w) }* p  ^1.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
8 i& c' J: Z" T5 j1 T4 J, e0 U2.目前是流行用M-PLUS语法跑跨层级的中介式调节。
8 \# C- g$ o: n) \  @# X" W+ j  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
; Q+ _& A8 I+ b! Y- e0 ]$ r第一步 检验调节效应
* Y9 D7 B+ H) l  _' T* P  LEVEL 1： Y=p1+aX+u1
6 R- Z4 R0 u9 I, ~) g  LEVEL 2:   P=q1+bW+u2" i; m: s' W- E; g2 j; m8 y+ a
                 a=q2+cW+u32 l7 r% e. o& ^) ~8 u
c显著则存在调节效应
' l. H5 s* g3 G8 a1 v1 I9 W% J $ L0 C! O, u( p) b7 b" V. e
第二步 接下来 检验调节效应被中介
; E) s. r/ }) l& ]  LEVEL 1： M=p2+dX+u4
& e3 N5 |% ~! E$ I* Q- J! C  A4 v+ H                 p2=q3+eW+u5
/ U+ z9 A/ M; f; y! _8 I- E  [0 h                  d=q4+fW+u6. V& N) B5 e' {+ W, z
f显著则说明调节被中介了
! N: U3 K' ~: q$ L4 `$ V9 `/ }/ H& |. r
第三步 最后 总模型 检验中介效应
) N6 p( T$ C* |9 I# t" o  LEVEL 1：Y=p3+gX+hM+u7/ k! e+ u* s5 \! ]. G5 g
                p3=q5+iW+u8
$ {: j( u0 V# `5 d! ^" ?- Q  L' f& {$ g                g=q6+jW+u96 S! e4 W  W9 g2 ~. A! Z) ^
看h显著性1 [6 {$ `6 [7 b# S
---------------------------------------------7 J+ L" ~8 D% D* ]
总体来讲，是看第二步的f 和 第三步的h显著性3 m& N2 m/ ~. L; Z: g1 g3 ~5 @& f

7 W+ t7 o% U! z) k+ T. G* M; D2 m! B  k0 S7 k. z, _
0 y% I) r7 x" e" z

: x0 A( j2 k- F" N! ]+ H6 K
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yrzmichelle    

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发表于 2014-3-9 15:40:13 |只看该作者
“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”+ H: E; `1 [1 Q6 T3 {0 I+ ^( ^
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。
4 i- }4 @& L5 y9 P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。, `. U  Q+ P7 X8 R( N% y
欢迎大家讨论！
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pengjianling    

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发表于 2014-3-9 20:03:44 |只看该作者
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-9 20:05 编辑 . M; m. R/ J8 i1 \4 k/ T; A
1 ^  |3 Q8 Q: }* F
我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过$ A% Q( Q1 @( C2 a% u4 m% Q( @
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% `( z- N) |' U2 w* f4 G; \1 p
欢迎指正5 }( ?0 u( Z' s1 f0 t
, y$ P% f" |3 g  S& K* O9 p
另外 建议还是用m-plus吧
5 @6 D0 Q+ L6 k- U9 A1 a# K% A( ^9 E" c$ }' ^' r) v
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
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yrzmichelle    

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发表于 2014-3-10 14:25:14 |只看该作者
pengjianling 发表于 2014-3-9 20:03 7 o7 Y8 g2 e, y) G
我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过& g5 j/ {: J9 t
所以上面的语法，是我根据有调节的中介的思路 发展 ...
! N. T, k; l  }8 b$ i- }$ |; C
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
) r8 Z1 C7 M/ W/ z8 \谢谢啊
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pengjianling    

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发表于 2014-3-10 22:26:26 |只看该作者
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-11 18:07 编辑
7 W6 h* K7 `/ D& S* y" S2 J9 [
yrzmichelle 发表于 2014-3-10 14:25 " c- ^- M6 Z2 `. r
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2 I9 c/ f  G4 o( i1 P) T. M
谢谢啊 ...
- g- P; c: H/ J4 A
截距和斜率在不同的组间是不同的
1 s3 x1 X  ^4 N% Z2 X斜率不可能是常数的哦' d1 f3 y$ W3 ]4 }. X
+ h% p3 w3 M3 C# m
斜率代表的就是某两个变量间的关系
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pengjianling    

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发表于 2014-3-10 22:31:50 |只看该作者
Y=b+aX+u11 |6 D: N$ u/ X4 V4 ^8 S
b=c+dM+u2  这代表M对Y的影响; [. N' l: M5 Y- D- |6 \
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
# u0 J) T& z4 T9 ]& Z" i, r4 v. f: H2 R
中介作用基本是用第一层的截距做第二层的因变量
% e  w+ ^- ]) R( p调节作用基本是用第一层的斜率做第二次的因变量
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Kenneth    

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发表于 2014-3-11 09:26:29 |只看该作者
pengjianling  说得很好，谢谢参与。8 I7 i# B) h: u1 x5 n# X- s
我多讲一两句把。( N- Y8 z- H* y8 |
5 N  P/ v- W, W6 q+ E# [
（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。
9 F5 I; U$ X, R& y0 H9 X
$ K9 j; U( t: O2 s# {) A（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+ g, J: }' ^* ^. J1 t
               Yij = b0 + b1xij, A! f; Y+ y8 W
       现在就变成* \' h% ]6 t( |2 `+ H/ G
               Yij = b0j + b1j xij   了（注意，多了下标 j 就代表每组的参数都不一样）。$ ?0 a+ I7 y5 z! f2 l( ~
然后，! [# p8 L# j7 T% Q" i
       二阶变量Wj 就用来估计这些参数：
: F$ l8 M6 f0 D9 J2 Y) c% B  [               b0j = g00 + g01 Wj + error4 |# E2 h# k4 O! p% g" ]" d1 g
               b1j = g10 + g11 Wj + error$ I7 m) T  S8 z  g
估计 截距的参数 g01 就是 Wj 对 Yij 的影响
1 }7 ^6 C' w2 @; a估计 斜率的参数 g11 就是 Wj 对 Xij→Yij 的影响， 也就是调节效应。/ n, M5 p9 ?0 t5 }( `
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南国梦宇    

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发表于 2017-11-2 09:34:46 |只看该作者
pengjianling 发表于 2014-3-9 15:05
7 @: G# D; c. y4 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
3 ~" z& C! v+ p2 _3 H! f1.要对团队层面 ...
! v* q3 {! R# D8 p0 n; S) V# ?
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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