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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
" s9 @8 W& {' a8 C  ~* i
: A! I; ^* x2 W, Y- |罗老师9 M  c" G0 c$ s
     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。7 T7 g, P5 {+ E1 P% m! w& h6 r
    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?  H  M: |7 n4 T3 }# C/ K( q9 V

5 a. h) t% C' m# O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; d' t5 E* z" T" C
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
9 O' p9 K0 W9 y+ E" H! Y
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV =   performance
IV =   io
MEDS = exploitation
       exploration
5 [9 H0 D) R% G  N; ]$ W' o( E
Sample size
        100

  e% _& I. i4 I3 J7 h  C
IV to Mediators (a paths)
           Coeff        se         t         p
exploitation     .5775     .1150    5.0223     .0000
exploration     .5342     .1097    4.8704     .0000

' d# R/ Z! N3 p+ z! S: j4 @
Direct Effects of Mediators on DV (b paths)
           Coeff        se         t         p
exploitation     .1985     .0728    2.7281     .0076
exploration     .2197     .0763    2.8805     .0049
7 w. B4 D2 N6 w
Total Effect of IV on DV (c path)
       Coeff        se         t         p
io     .6144     .0814    7.5462     .0000

& B6 H- k- \+ g
Direct Effect of IV on DV (c-prime path)
       Coeff        se         t         p
io     .3824     .0821    4.6561     .0000
, Y) ^  E. E; e8 U
Model Summary for DV Model
      R-sq  Adj R-sq         F       df1       df2         p
     .5262     .5114   35.5415    3.0000   96.0000     .0000

6 v' T  j" M1 O% _5 _$ D. O, @
******************************************************************
( T, B6 l+ ]! C: {  o1 v8 l
           NORMAL THEORY TESTS FOR INDIRECT EFFECTS
" n2 B5 e0 I6 c
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
- U. o5 ^. o. Y4 r, x, n
*****************************************************************
1 y# g9 j; Q5 E: m0 |, z* F! z
           BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
" Y4 J* y6 T5 [5 J
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
' H/ z4 b" W( M6 J8 d# E- n6 C- h7 Z: J
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
           Lower     Upper
TOTAL      .1078     .3770
exploitation     .0186     .2284
exploration     .0372     .2860

( [2 `" b8 ^- k6 F, W8 y
*****************************************************************
2 }3 `: i9 v6 H# y
Level of Confidence for Confidence Intervals:
  95
0 p+ T/ l1 i+ w( ~8 c* ~
Number of Bootstrap Resamples:
  1000

# F' Y8 h6 Q* z' i: O

5 L, |% o: f! x* [" x5 D" h4 j
: K" i  X' Z# b* G, {    我的模型在附近的图片中。4 j% B/ b7 [" T( \
1 s* _2 U- U6 \7 K
请多指教
( s# u! L) B4 ~4 {4 g  t# B
1 B2 [1 g- D# @$ p谢谢!& z/ A. ^# x2 ^5 b( X

: x$ c. Y8 [) L

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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。+ b, Y- X; `; R8 h4 S
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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