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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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楼主
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
" U6 _/ X# f* i& w- o7 h3 ?- I
/ x1 M8 c" k0 r9 B
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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Kenneth    

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发表于 2012-2-16 10:03:15 |只看该作者
zhou,
' J( s0 H1 M# z! ~2 }) d! W) n$ t- H
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？" Y2 o4 v: \% L9 r: }- g

  Q4 U+ |# s# }. M& H: R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 - W* x# G0 b6 \2 n; ]4 G
7 m" t0 z4 Y. p. c) E
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！  d  V" N* n% b. H4 ^3 A& t
4 }, r  `) c, q, Z6 K$ D) [' q! I
不过，您只提到了a*b的显著性检验可用bootstrapping。4 H! O$ }0 ]0 r

0 Q- {* S- S. k1 J1 Z6 ]! J我先问一下，a*b*c*d的显著性也可在Mplus中用bootstrapping来检验吗？5 _% C8 _2 W9 d" |, s" y9 b- s8 J  R

6 W4 e* [& u. A5 s0 h0 p9 T
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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
% G& |8 |  y  _2 Z7 H' H5 Z! G' U9 V$ DKenny,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。 ...
2 M+ `6 ?8 U* n/ z3 [* Z- i
bootstrapping 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：: w2 _+ S) H& d4 d
Ho: 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 8 y; E7 l  ?& y# v
bootstrapping 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： ...
" p8 H3 x1 @! [" t2 h# O! Q0 Z! r5 j
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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zhouluyang    

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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。( F- G" x: C$ ~* K2 R( _

3 `/ Z* T% b% ^' \6 [$ b  F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。5 z8 \3 c1 I& g) P1 q( p6 Z

% y8 M& `' e* b: T3 ]6 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。
/ V( l8 ]6 C$ D- W, c, Y/ g) F2 B3 E+ r0 ^3 Y( g2 b
故，再转战MPLUS。
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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 5 `# D/ n/ ~9 e2 V0 g2 Z

9 X% A# k# x) r% }在MPLUS中，问题来了，恳请KENNY给予答复。
) P. q$ i* q9 x6 h) {* E! H) S- M+ p1 z. K- I" L& r
我原来在LISREL中进行SEM分析，1 D, [5 u- X  z. {

) L' v" c. X6 v1 e3 Y/ R# ZGoodness of Fit Statistics显示：4 l" Q3 ~/ u4 F) B/ @2 j; ~' C! }
(RMSEA) = 0.0725 s: W7 u/ Q! V0 d. B' a' d+ i. M
P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.009 B$ ?) q' E2 N1 ?
Normed Fit Index (NFI) = 0.936 e) N8 S# y' v  f; `6 Z8 V
Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.92
( Q" @0 T4 y+ V, |8 [  E6 |Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.83
1 u: h2 m3 x. E6 S2 ~) i5 c" mComparative Fit Index (CFI) = 0.93
7 M6 ~- C/ L* W$ `3 YIncremental Fit Index (IFI) = 0.93
9 H& i/ x0 o+ C" KRelative Fit Index (RFI) = 0.92" R) }% w8 h$ o) F! Q  N% X- a

4 h$ D# A9 e# r6 w2 W) `  x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
- F: Z" E- ^+ c2 L( c" X( s3 sRMSEA= 0.072<0.08,/ r9 e7 g  f5 B2 f
NFI = 0.93>0.90,/ Y2 Y; i4 [# y9 b6 z4 \
NNFI = 0.92>0.90,
# R9 _: k" W7 ]$ L. n) V& h0 PCFI = 0.93>0.90,
" A- O3 j$ M7 ]6 c$ K0 K# D& \IFI = 0.93>0.90,
/ Z- O3 q0 O6 d4 d7 j" O9 }RFI = 0.92>0.90; b9 W/ S5 L3 I/ `/ l$ c5 s
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？）: O' x% C- c- B  b+ ]( a0 v
) T/ g& K) Y" A+ F1 W6 N6 b
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。1 A$ V; G+ ]& p7 h5 V( X, u

5 K2 B6 ]- B" J1 y' H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：
* H" [1 G  J; U3 D* i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]. T0 ^9 X4 V! }9 m' c* }+ V

) {4 \8 p: U' l! S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。
0 N2 L. F4 X; u4 V( Y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。
+ `) r+ D8 N$ h
/ X/ Q1 F" B! z- S" ]# v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]
6 [  n+ d- S, L: z/ W% s5 F  L8 z$ [- s' p
期待KENNY的答复。谢谢。$ g7 J+ A2 x; q2 \! j
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