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求助!请教罗老师

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楼主
发表于 2012-9-10 22:39:39 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 glamorwu 于 2012-9-10 23:07 编辑
. U9 W8 |) U3 |3 O  O
7 q* ^1 y5 h8 O罗老师
0 ^) g) _* j0 f, F     首先祝罗老师教师节愉快!我是澳门科技大学行政与管理学院PHD candidate。
6 g0 y! b  _9 O( j    我有一篇论文,有2个中介变量M1 and M2,用AMOS做路径分析的结果是有一个虚线的路径不成立,但是我用bootstrap的方法验证2个中介变量的中介效应都显著我该怎么解释这个现象呢?我能判断2个中介变量都有中介作用吗?还是只能判断M1有中介作用呢?
9 Q& A( g% ^& {- v7 k' G3 \9 \4 g, c) ^: N9 Q( {
使用的是他开发的一个小程序用spss计算:Preacher And Hayes (2008) SPSS Macro For Multiple Mediation
. i8 W' n( x2 Q7 c- S' m. ~  \
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
8 ?6 q6 m5 o7 I  b; K8 M4 j
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV =   performance
IV =   io
MEDS = exploitation
       exploration
& l: J" j8 V7 o& ]1 \! m% S3 _  Y
Sample size
        100
9 _% K$ _$ A  v$ H- C
IV to Mediators (a paths)
           Coeff        se         t         p
exploitation     .5775     .1150    5.0223     .0000
exploration     .5342     .1097    4.8704     .0000

2 T8 i, Y( f% H. s7 n( o$ B
Direct Effects of Mediators on DV (b paths)
           Coeff        se         t         p
exploitation     .1985     .0728    2.7281     .0076
exploration     .2197     .0763    2.8805     .0049

1 G. z5 I3 G/ u" s5 ?% O. B
Total Effect of IV on DV (c path)
       Coeff        se         t         p
io     .6144     .0814    7.5462     .0000

, N/ P6 B, f! p0 S( Y  n
Direct Effect of IV on DV (c-prime path)
       Coeff        se         t         p
io     .3824     .0821    4.6561     .0000

4 `# h  u7 h6 w- Q9 x
Model Summary for DV Model
      R-sq  Adj R-sq         F       df1       df2         p
     .5262     .5114   35.5415    3.0000   96.0000     .0000

! C# q) n& Z+ v9 H: P
******************************************************************

* t+ S8 i  w% g' J8 b
           NORMAL THEORY TESTS FOR INDIRECT EFFECTS

* D. h* f- s7 x( q
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
          Effect        se         Z         p
TOTAL      .2320     .0572    4.0554     .0001
exploitation     .1146     .0472    2.4287     .0152
exploration     .1174     .0467    2.5110     .0120

# _5 v/ T- j$ @& [* q" m
*****************************************************************
. E6 d2 j- u) p7 v8 g
           BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
: Z* t% c! z& U$ E! a4 E, [3 T
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
            Data      boot      Bias        SE
TOTAL      .2320     .2375     .0055     .0696
exploitation     .1146     .1213     .0067     .0554
exploration     .1174     .1162    -.0012     .0578
- E( q+ R  w& w" a
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
           Lower     Upper
TOTAL      .1078     .3770
exploitation     .0186     .2284
exploration     .0372     .2860
" t3 X8 f! y4 S/ w' \" G
*****************************************************************
+ @- ]# Y6 R% \9 b) l+ s( `
Level of Confidence for Confidence Intervals:
  95
- p7 g5 L2 S8 }# [
Number of Bootstrap Resamples:
  1000
& ^" z* M# N5 P7 x2 e
9 ^& Q: z4 i6 d9 [1 ?

7 R- ~+ U, Q/ m! f# U0 Y0 A# Q# T    我的模型在附近的图片中。
/ C3 X5 [+ d0 O  i2 @8 [  h: O! }
请多指教4 M* L9 s3 ?# ?) c1 R

8 o8 [; T. T3 ?* r5 N谢谢!7 c' @6 h( n6 O, `" W
; J* [5 J8 L6 s# i, N2 i

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沙发
发表于 2012-9-12 10:04:34 |只看该作者
我没有用过这个程式。但是,如果你做的没错,这就正正是一群统计学家打进了管理研究后所带来的结果。# n7 K2 J7 D& M# d* o
过去,我们会看 X->M(a)是否为零,和 M->Y (b)是否为零。但是,现在,我们要验证 Ho:ab=0。如果a 是 1,000,000, b 是 .001,乘起来可以是蛮大的。
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发表于 2012-9-12 22:43:42 |只看该作者
我再找找相关文献再做决定,谢谢罗老师!
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