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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
- k! n; ?5 w2 b* R$ p1 f$ O, O* c% Y- Q. M7 U! Y
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,
3 K( A: n% K: C8 w3 j6 Z. j! v
- t8 U+ T5 l, D/ Q2 D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？/ y4 u+ u" C" x$ y/ B
1 F0 c2 P5 E/ M1 H  N
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
5 Q* \7 f+ N. o) ?- X) Y
1 t) r( i+ }9 C9 u8 EKenny,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！  b" u6 h# Z' W' l2 N

4 w: b6 m, w( A% S/ w8 P# Y* ]不过，您只提到了a*b的显著性检验可用bootstrapping。* _  ^. u, i9 P+ _( v

" N( z% _7 X; w我先问一下，a*b*c*d的显著性也可在Mplus中用bootstrapping来检验吗？
, A0 }+ M1 Q9 j4 m, g. \2 Z
9 f! x3 \% G: C0 c& W& j
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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 8 {) S+ i5 f1 L1 [, @- 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。 ...
9 d1 j5 g' h1 E0 B3 r+ t5 ]' q3 K
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：5 R' W( u8 \+ j. U6 j( k
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
' b  s# G  S' \! Wbootstrapping 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： ...

7 G' U9 G4 ]4 h/ T& W" \' @. X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。
- @* O" S" H0 F1 z. t+ f  k' A& M" Y0 B9 u
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 y& ^$ t1 L7 h
  S. y- ?% {$ J) E; t2 ?- f8 `5 k5 ~4 G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。
4 T* I2 F! }  `- t9 U$ m# `1 G: K1 Z) Q0 Q. P6 r, n
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 6 m5 t2 c/ M3 f0 f& ]0 V; y
4 a4 I7 M- T% p" b
在MPLUS中，问题来了，恳请KENNY给予答复。  F" O; i: a2 A1 k

$ Y/ t7 A5 }! F: x我原来在LISREL中进行SEM分析，
8 Z& h2 Q3 |/ ?( k- u" F' ~- `1 I" [& y2 I) V! ~! }+ }+ z
Goodness of Fit Statistics显示：( }/ u# n# F" P/ r
(RMSEA) = 0.072
" h# ?1 h3 Z; ^3 Z2 P( T& p5 N+ K5 tP-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.00. y* M, q' Z, m5 W
Normed Fit Index (NFI) = 0.93- z0 o" `1 M! P/ r5 `* \9 Z
Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.92: o2 x2 Y+ ]' P4 w, l. ], k
Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.83* \4 {) h2 D' ^
Comparative Fit Index (CFI) = 0.932 s- U( Y! }/ t, n
Incremental Fit Index (IFI) = 0.93
6 O# J) e* G% _( E; q# NRelative Fit Index (RFI) = 0.92
+ y6 Q9 W: h8 b* g  @& d' g( @# v
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
5 \0 F# D$ K1 s& U# zRMSEA= 0.072<0.08,3 J+ O9 V! |" u0 w7 `: \: ?
NFI = 0.93>0.90,+ u6 x" ~/ H( z/ n
NNFI = 0.92>0.90,
9 v7 k; v7 b, Y) v8 P& d4 ?CFI = 0.93>0.90,7 g8 e. p9 T! S7 {3 Q
IFI = 0.93>0.90,
4 f: B. N0 Q7 e9 j6 lRFI = 0.92>0.90% M0 Z% k8 [3 u0 I$ y9 l
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？）
! Q; G3 k+ B: K) V0 @! ^8 K% u* Y7 G/ `7 ]6 P# ?- Q) M
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。
( z6 Y; z% c2 `) r$ [; I. B0 E( R% `
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：
" m: d" l4 r% g) _1 y$ t% t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]
* A  ^: j3 q0 o' x# _2 R/ M. c' n3 F  E/ ~: R$ f$ v, }
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。% o- u: _% Y( S/ 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。& k* r3 n" V+ y

8 A" H! Z' b7 M% S8 I. w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]
  f/ H: p/ n6 s3 ~/ b8 P6 k6 i' L( X8 s$ r# G% {; Z
期待KENNY的答复。谢谢。
9 F6 A* y" D/ x' F
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