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看kenneth视频没看懂的被调节的中介效应

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发表于 2012-12-14 10:32:47 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 season1978 于 2012-12-14 10:34 编辑 5 v. }4 s: E% {; u6 Z
! e# ?" G) Y9 |$ H" l3 C
kenneth您好!# s" ^  B6 J, R9 n  a) R, B0 C
看了您的关于调节和中介效应的视频,有个地方我觉得很新奇,被调节的中介效应,您把箭头画在了中介变量上,可我一直以来的理解是对M—Y关系的调节,也就是把箭头指在M和Y之间的横线上,我理解您说的这种情形,但我理解的那种情形是否存在呢?4 }9 O3 s  f1 z' f" X
另外,反复看了您的bootstrapping 的检验还是不能理解,也没找到您说的0.55,-0.44在哪里,您能再简要的把这个原理和步骤告诉我一下吗?4 z0 x. l6 R% d' G$ R) c) ]
另外,听了您的讲解后,我调整了博士论文的模型,您看看这样有什么问题?
& W8 D9 y5 ]3 Y$ A5 f& I  U5 P
, `9 O8 Y3 A1 a3 z# S# b3 o$ U, a; l其中调节效应Mo调节了X-Me2以及Me1-Y1

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发表于 2012-12-14 14:37:48 |只看该作者
依我之见,概念模型不是随便能调整的,模型的形成主要还是来源于理论、逻辑推理和文献。至于模型构建出后是什么样子就是什么样子,然后再根据数据去检验(验证),有必要的话再根据理论去修正,至于检验的方法或许可以选择简单的多元回归分析法、SEM、或者更复杂的HLM,那就看那个方法对你检验模型更合适了。
/ K; Q9 `: |- Q3 l. J2 Q
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发表于 2012-12-14 14:50:06 |只看该作者
season1978, 你是对的。我画那个图,主要是要点出是 “中介作用” 被调节了。那是一个概念图形,不是路径图形。 就等于有人在文章中画了一个大的长方形,里面有很多不同的构念,然后这个长方形可以指向其他的长方形一样。是作者的概念构思,不是路径图形。真正的调节中介,要么是前期的,要么是后期的,都是MO指向X->Me,或是Me->Y的。. X2 F' b3 D* r0 q; ?2 E9 F, U
  v, U: O, P6 o$ ]. H
你的图形没有什么问题。但是,对不起,我不为同学看论文的。
, \7 e# S2 R; N# B! h1 w& f
% T& L+ m  r) l! v  t对不起,我不知道你讲的 "0.55,-0.44" 是什么,不能回答。
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发表于 2012-12-15 11:34:06 |只看该作者
本帖最后由 season1978 于 2012-12-15 11:48 编辑 & R/ m$ m% @2 b. d" B& Y/ v
* X! @: d1 \$ u5 _# \7 `8 O
Kenneth,非常感谢您的解答,我心里的困惑消除了一大半,但是,您说的被调节的中介作用,“中介被调节了,有时有中介,有时没有中介”,我理解的是“同样值的中介变量,在不同值的调节变量作用下,有不同的结果变量”,这两种情形好像还是不一样的。
3 S# K8 m  D" @% }) i另外您不要担心,我以前对调节中介、中介调节的理解很含糊,总也想不清楚,一直不知道改把调节的那条线指向哪里,听了您的讲解,有了新的领悟,觉得放在这两处最合适了。 7 X5 h# G) l' o' k8 T4 ~4 j- h
另外,"0.55,-0.44" 是您视频里讲到的bootstrapping 时提到的,可能是被公式挡住了吧,不提这两个数字了。我想知道bootstrapping是必须进行的吗?但我看不明白它的原理和步骤,您能简单讲一下吗?或者您能推荐我参考什么文章吗?
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发表于 2012-12-15 13:02:02 |只看该作者
season1978, 中介是 X->Me (效应叫做a)和 Me->Y (效应叫做b) 中的 a*b≠0. 只要a≠0 和 b≠0 时,a*b≠0 才成立。在这个情形下,我们说 Me 就有可能是X与Y 之间哦中介变量。
* Z/ a7 e- ?9 ]$ X) N( }Mo 调节这个中介作用,意思就是当 Mo 的值不同时, ab 的值 (中介作用的大小)会改变。
3 i( y# o4 r6 q3 [0 b( h" D, b' I- P) @" U7 Y
验证 ab 是否等于零,不可以单看样本的ab 值。因为我们有兴趣的是总体的ab 值。所以就要做统计的假设验证。如果要验证总体的ab 值,一定要知道 ab 值的抽样分布。但是我们不知道,也没有数学的公式(它既不是t-分布,也不是F-分布,也不是卡方......)。所以看了样本的 ab 值,如果能知道总体的 ab 值是否等于零(也就是没有中介作用)呢?在不知道抽样分布的情形底下,bootstrapping 是唯一验证总体的 ab 值是否等于零的方法。
& V3 Y1 [* S! e, z% f2 \
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发表于 2012-12-16 14:24:43 |只看该作者
本帖最后由 season1978 于 2012-12-16 14:58 编辑 % L- e# j; z- \
! p" d0 b" q* c! k1 n$ F& z0 S/ X
kenneth您好,结合您的解答,又看了几遍您的视频和ppt,我想我应该是懂了。我以前看过的博士论文用的都是第一类检验方法( Baron and Kenny Method),看变化的R2是否显著,但那是比较宽松的检验,而bootsrapping验证的是“总体”,更为严谨。具体方法是通过自己测试找到调节变量大概的临界值,可以用均值加减标准差的办法确定高、中、低三个临界值,看每个临界值带来的中介变量的变化,如果某个临界值附近,中介变量趋近0,说明调节中介作用确实存在。“跑1000次”应该是指,临界值附近随机取1000个数吧?
: t" x/ B4 m  D; v/ g, p两种方法的适用情况: Baron and Kenny 适用于多元回归的中介效应的测试,bootsrapping适用于测试中介作用、调节中介和中介调节三种情况。5 X6 X; X6 x: F+ T! P
4 J: ?  Y* b9 |1 ]
我的理解对吗?( L+ |1 U) x* {7 G( x
3 L4 o9 v: B6 \1 d2 K
另外,bootstrapping检验应该要求样本量非常大吧?因为要随机抽取1000个样本
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发表于 2012-12-16 14:28:53 |只看该作者
另外,调节中介和中介调节虽然在理论建构上有区别,但进行统计分析和检验时是一样的,这样理解对吗?
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& t. n" C" M/ j2 h% ~7 ^. R不是的。 你对 bootstrapping 的理解全错了。请找一些关于 bootstapping 的文章看看吧。
. H% y0 B" p. B: n% N希望你能看得明白附上的这篇文章。) S, N" B2 A# W5 Y4 _0 d; [% b* }' c; Y

6 |/ f5 C, B( ]. Y6 P9 ~( C' p8 n$ x9 g# ?& M9 _3 Y

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发表于 2012-12-17 10:02:29 |只看该作者
kenneth,谢谢您,我再慢慢学习一下吧
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YongH    

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