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请教罗老师关于被中介的调节模型的一个问题

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发表于 2014-8-12 08:06:03 |只看该作者 |倒序浏览
罗老师好,我最近看了一些关于被调节的中介模型(moderated mediation)与被中介的调节模型(mediated moderation)的文献和资料。对于被调节的中介模型,我很容易就理解了。但是对于被中介的调节模型,我有两点想不太明白,希望听到罗老师的解答。0 }" h, Y4 b+ B5 K4 w
对于被中介的调节模型,我看文献指出它的理念是:自变量与调节变量的交互项会通过中介变量而影响因变量。那么我不了解的地方就在于:, @9 V* z: l7 k  Y0 v1 f+ K
1.自变量与调节变量的交互项算不算是一个有实质意义的变量或者构念?如果交互项不算是有实质意义的变量,那么交互项通过中介变量而影响因变量这个命题就无从谈起了。+ E" s( F# X" `3 K) _2 ]4 A

. z. K  H/ w: l, @2.被中介的调节模型是不是一个理论上interesting的问题?我是感觉这种模型一点都不有趣,一般来讲,自变量会通过哪个中介变量影响因变量,那么交互项也就会通过这个中介变量而影响因变量。既然如此,探讨被中介的调节模型在理论上的价值是什么?
7 P1 `# }- G: B( {  I4 [6 |
  D8 O& {3 B$ J以上是我对被中介的调节模型的两点疑问,希望听到罗老师自己的见解。
/ V. H4 ?2 o$ ^  d7 W5 C  H

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发表于 2014-8-12 20:53:47 |只看该作者
kangfei1060 ,你懂得问这个问题,代表你是认真的,不会随波逐流。你也是聪明的,看到问题的所在。我在我的书已经解释了:我是百分百同意你的看法的。但是现在主流的文献定义中介是用 indirect effect 来定义的。如果A影响B,而B影响C,那么B就叫做A与C的中介。
8 A# f2 E0 w5 R/ c9 \2 \$ y! u/ e$ S2 @( R+ o' p
1.        如果我们用这个观点的话,只要A*Z影响B,而B影响C,那么B就中介了A*Z与C的关系。A*Z影响B,又可以用统计来定义为A与Z交互地影响了B。比如人心地不好(如果能力不够),对社会影响不会很大,但是如果人心地不好(A),又聪明又能力(Z)的话,对社会的破坏(B)就可以是很大了。这是可以有理论意义的。现在很多MEMO就是这样定义的。
9 |1 m: n3 h) O" @/ R) c- T8 @: W* x. u/ Z% r8 {6 o) B
2.        第二个问题,如果我们把中介定义为“传递作用”的话,它的意思就是在于理论上,这个“传递”效应是否成立。至于这是否有趣,就见仁见智了。
  V' n0 @& H+ o$ s6 Y$ ?/ [
7 S3 e" {+ C0 C  ^我是一直反对把中介等同间接效应的。但是我没有能力赢过主流的浪潮,只有在心里(有时候在嘴里)发点牢骚吧 。/ I/ `4 g2 L( A+ Q' d1 H1 s
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发表于 2014-8-13 08:51:55 |只看该作者
Kenneth 发表于 2014-8-12 20:53
" c0 d4 Z' @! G0 @3 a; \' xkangfei1060 ,你懂得问这个问题,代表你是认真的,不会随波逐流。你也是聪明的,看到问题的所在。我在我的 ...
# E% r& e& E$ C. o3 S, S
谢谢kenny的解答,针对你的解答,我又产生了新的疑问。. `3 V7 |8 O4 M; I& C" S  Q
$ |, G) T/ H% q, S1 g3 E
调节效应与交互效应有什么区别?9 l7 e0 j: Q  J% L3 E7 [' L
中介效应与间接效应有什么区别?
0 q' _, f  S5 @- `- j0 {0 V4 V$ {- y' a# U2 f9 Z% i/ ?2 q$ J
我在管理学的文献中,很少看到交互效应或间接效应这两个概念。
: P+ ?7 r# Q1 p6 m' k  n: F调节效应关注的是自变量与因变量之间的关系是不是会随着调节变量值的改变而发生变化。3 V4 M, C9 [) y
交互效应关注的是两个自变量对因变量的关系是不是会产生1+1>2,或1+1<2的效果。
. O/ @" S6 [! h! E1 W+ G3 o8 z但在统计检验方法上,这两者是一样的,都看交互项的回归系数是否显著。
3 @& Z3 b+ }' a+ a* Y
! h4 x. ^) I" u; ?( ]- ~3 P, `不知道我对两者概念区别的理解是不是合适的?3 j7 |% E$ ^, Y7 n
3 X2 s6 t3 o% U
至于中介效应与间接效应的区别,我就不是很明白了。8 x, a' v3 e7 P4 K: L& ]# \1 O" x

, n# u+ e) x. `  u" S在学习中介效应的时候,我也有一个疑问。
! T' x* F0 A0 Y0 }; A就是,我们把X通过M到达Y的效应称为通过M的间接效应;而把X直接到达Y的效应称为直接效应。
$ W& w- \, H2 Y, g但我觉得,对于直接效应的称呼是不是不太妥当,因为除了M之外,还可能存在其他的中介变量,如W,Z等,来中介X到Y之间的关系,没有通过M的效应并不代表一定就是X到Y的直接效应。* \: c7 y* M: \/ @0 Q
所以,把这两种效应称为通过M的间接效应和未通过M的效应是不是更恰当些?$ A& y& W9 y/ n7 i
' f, M6 g4 N, w8 Z0 I6 I  s# X+ t

) \* `5 K- a" |5 d2 n. G
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发表于 2014-8-13 20:25:07 |只看该作者
关于交互与调节,请看我的视频。
, W2 L$ j2 O! \- l. d/ K关于间接作用与中介作用,我在上次已经举例解释了。
; x9 f+ ~, o" J' p对于我这个固执的人来说,中介是用来解释X与Y的关系的一个机制,机制的变量叫中介变量。
" H! W5 S3 `) \5 z5 K9 P- r间接作用中X与Y没有必要有明显的关系存在。. d  g, X& o9 o3 y! ~
! K' P3 r% G" P4 T4 i# L
对于你的最后一个问题。理论上是对的。但是你想一想,如果除了M以外, X与Y中间还有一个不知道的W作为中介的话,如果这个W又不在你的模型中,估计出来的参数就不可信了。回归分析对于 missing variables 是很敏感的。
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发表于 2014-8-14 06:52:54 |只看该作者
Kenneth 发表于 2014-8-13 20:25
- o2 y# ^$ {  S* k* ], H' m0 K关于交互与调节,请看我的视频。
, a& G- {" D2 ^  P关于间接作用与中介作用,我在上次已经举例解释了。! I/ a6 y% p7 s/ q! T6 v, @
对于我这个固执的人来 ...

( _, C: _) ~. y- A3 t你对中介变量的界定,我很认同。( t; `: \. j; g$ z/ r* ?2 n
* |: f" a6 K8 l+ N+ p3 T* o8 z3 M
至于最后一个问题的解答,您的意思就是说,当我们做中介作用分析时,应该把所有已知的中介变量都放进模型中去?# g0 y2 R  _) F8 |/ g/ K+ Q& }
例如,我们检验LMX对下属OCB的影响机制,之前研究已经提出了几个中介变量,如员工对组织的情感承诺、员工对领导的情感信任、员工对领导的忠诚等。如果我再提出一个新的中介变量,比如说员工的报恩心理。那么我在检验员工的报恩心理的中介作用时,就应该把情感承诺、情感信任、忠诚等变量都加入我的概念模型中去么?
3 w1 F; r+ v) ?3 o0 D' E% L& }# D9 G! U! @7 g1 o& B8 M
首先,就我看的很多文献来讲,他们并未这样子做;% W0 e1 I& s( P8 T' B- t# G
其次,我怀疑这样子做在统计上的可行性,因为这些中介变量之间可能会存在比较高的相关性,把它们同时放入回归方程可能出现多重共线性的问题,就算多重共线性不严重,也会稀释其中某些中介变量的解释能力,使得在单独检验时显著的中介变量,在放在一起检验后变得不显著。" `$ J, A! [% R! g$ `

7 `9 h5 z+ A6 T8 z+ \9 k不知道您怎么看?
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发表于 2014-8-14 23:09:47 |只看该作者
这个问题用SEM就可以解决了。中介变量是可以 有因果关系的。
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发表于 2014-8-15 13:07:49 |只看该作者
Kenneth 发表于 2014-8-14 23:09
4 D4 v" O# C$ s3 h这个问题用SEM就可以解决了。中介变量是可以 有因果关系的。

( E2 I0 a5 w7 X* ?. p( r# f- F) {哦,谢谢。6 p+ U) [, F* R0 s% O' e- D
那就是我们在做中介效应检验的时候,应该把所有已知的中介变量都放进SEM中,再检验我们关注的那个中介变量的中介效应是否显著。2 X1 x4 D# K) R. b$ J3 T
) y3 u9 [$ y8 c( n( u
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