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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 1 ^2 E  p% E3 ^/ z- ]4 d" {

4 L! W4 D5 F" p6 F+ N( M; l/ g8 ?
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,
, d$ y$ b3 H) S7 g
+ T6 o5 T. `4 j; H5 f7 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？+ [( a, M6 Z1 x0 }  w

1 V* E8 ^& p& B& o* G6 \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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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 ' ^) l5 b+ Z. H, q0 k/ J/ d

% O' k: m" \+ R# WKenny,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！- c+ y7 r' }: V5 @0 m
% {& t* b: J  `; w9 _) H
不过，您只提到了a*b的显著性检验可用bootstrapping。) |+ P( t( W+ t. L$ c
8 }' Q# C& [5 ~- E% b
我先问一下，a*b*c*d的显著性也可在Mplus中用bootstrapping来检验吗？. m. ]+ r  r6 `! z8 [7 g, h

  q; n- `" _3 N) ?" r) r5 `
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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 9 F  ]# E1 t; F; H+ 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 K2 Q- i* A( \2 S; }
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：0 n1 {" R9 f$ F9 U$ F4 }% ]
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
: \4 t- u& Y& b( i8 R! x4 v/ C/ vbootstrapping 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： ...

( q5 s4 R! w8 x3 s, m( M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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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。( X% s( j2 L, |8 A) _

! o5 [. [9 e/ R$ ^, [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。: U2 C; q! l6 x4 O* T5 _
9 V) X1 u# P9 T% h( t( z- E
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。* u8 C, o" d/ I: K8 o( d/ a) K! G$ D
- @# D, A' w1 u5 M0 k. q# g# T
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 n$ S- ~0 ?4 Q8 n8 h$ `( a) b5 ~" S9 h
在MPLUS中，问题来了，恳请KENNY给予答复。+ z$ |% o0 M- j3 R

/ P/ P2 W6 {8 P3 y# o( l6 R我原来在LISREL中进行SEM分析，
: r% s5 S' W; }- C
; s# p: S) e7 V* O6 a/ j, D4 OGoodness of Fit Statistics显示：
9 M) _. A. s; _+ V! p+ W(RMSEA) = 0.072: b0 _- q' l4 G% o7 J2 B0 V! h
P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.003 h& _' H4 e2 [
Normed Fit Index (NFI) = 0.93- @0 V1 B* ~/ m+ u
Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.92! }6 ?6 O$ O2 ~8 A7 J8 q7 J
Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.83
# m! v% A. E* W# TComparative Fit Index (CFI) = 0.938 S3 K0 Y& K) _  q
Incremental Fit Index (IFI) = 0.93
. w' E# V, g0 q5 r5 VRelative Fit Index (RFI) = 0.92
$ }4 h) i1 ?/ w' k  w7 O: E: y* w0 Z- W( k) g; l
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
& G2 i) k+ ?- HRMSEA= 0.072<0.08,
$ S; ^4 L) P3 y7 N- u$ ANFI = 0.93>0.90,8 h* V! P" O  L* K9 Y' g: @" I
NNFI = 0.92>0.90,
8 h1 g( l% T5 T0 T' p: e1 nCFI = 0.93>0.90,& N+ S+ G3 _/ \
IFI = 0.93>0.90,
; C+ t/ j6 G( o  i8 p6 oRFI = 0.92>0.90
( d1 c3 Y" f* k- x$ O" u, t9 W3 N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？）, }" }/ p( w! Z# R3 h5 F) F

1 S9 t0 z9 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。
! R" X' p- I/ Z& D# M8 l
; g0 ~& b5 w- g5 A* y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：
+ N% d  ~- O( G: h: B8 s6 R2 K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]+ f. d4 d. U9 v. C* x4 o* \
7 c% R7 Q4 D7 v. h/ F! w
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。/ [. A5 _" @5 ?7 C2 c
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。( j8 _, i/ @& \5 j

# |: V6 \& |. ^: \& c% }8 r$ \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]! W4 H# C5 U  i% O1 r

- I. D" O# l* ?9 G期待KENNY的答复。谢谢。. C; z# R( I3 ]0 w8 b) o
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