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请教跨层的有中介的调节模型的检验

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yrzmichelle    

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发表于 2014-3-8 20:28:52 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny您好！5 ~8 J( Q* S. S& Y$ O
非常感谢您的抽时间回答我们的问题！
5 q( \6 D) `& D& D5 P我的模型是一个自变量X，中介变量M，因变量Y都是个体层面的变量，有一个第一阶段的调节变量W是团队层面的变量。, F/ G: _' g' G7 Q/ S
我现在的问题是：
7 g% O4 _7 \& d7 _1、团队层面的调节变量和个体层面的几个变量如何相关呢？它们都不是对应的啊。; @1 Q* x( ?- K4 c& t' l* D
2、我知道有中介的调节的检验步骤在一篇文献里这么做的：（1）用Y对X、W（调节变量）及X*W回归，验证X*W的显著性；（2）M（中介变量）对X、W及X*W回归，验证X*W的显著性；（3）Y对X、M、W及X*W回归，验证M的显著性。但是当W是团队层面的时候，是不是可以把每个人对应相应团队的W，将其视为个体层面的变量来做检验呢？如果不可以那怎么做呢？
; c# a& R% \8 a# ~3、团队层面的控制变量和个体层面的控制变量如何加入模型呢？# K1 ^8 \9 n8 e; _' D7 _7 l0 l* N+ q8 }
谢谢Kenny！7 N" x( X7 o; R, ~1 R/ i0 N* K
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pengjianling    

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发表于 2014-3-9 15:05:32 |只看该作者
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-9 20:02 编辑 3 P1 i' w0 t% I; c' J
" f# @2 S3 l, m" `) _. s& R
你的方法是个体层面的，团队层面的理论思维是这样的，但是实际公式是用多层线性模型的公式
) E# t* x; G9 v% w1 u1 ~5 g7 [1.要对团队层面的变量进行聚合检验 rwg需要大于0.7 icc（1）好像要大于0.12 icc（2）要大于0.7
' N7 P, W) }% t" C, R2.目前是流行用M-PLUS语法跑跨层级的中介式调节。
: T* y! ]' h' F! r  |- Z3 V' L  我自己根据理论构想了一个HLM可以跑的，不知道对还是错，大家一起交流下。以下字符纯属随机安排
9 a8 w% v  x, E" n8 }第一步 检验调节效应
3 {6 o. f+ B2 g/ J# h" n1 ?! y3 f  LEVEL 1： Y=p1+aX+u19 M/ C& q' [0 o1 Q. m
  LEVEL 2:   P=q1+bW+u2
' ~# o' D; m# @6 C; R. U, Z' ?                 a=q2+cW+u39 [0 d! _( A7 I7 M, D% l
c显著则存在调节效应
7 ^1 k, C% J3 G0 p" O- q. ?# [ " A& K) j! l* a1 B  F5 I0 ?7 H6 n
第二步 接下来 检验调节效应被中介! t$ O2 G- V! X9 u7 @/ m0 J
  LEVEL 1： M=p2+dX+u4- K( u0 n2 a9 Q
                 p2=q3+eW+u5* D/ h) O9 [8 Y1 t; ^! g; _
                  d=q4+fW+u6
' e- |4 I% z& p$ ?6 Z# zf显著则说明调节被中介了) K% Q( f- E$ h9 ~: W% E9 b/ d& a

0 s: }) ~! Z+ a. @- \: r, j 第三步 最后 总模型 检验中介效应
' s0 m. X' u) m4 H, F0 I  LEVEL 1：Y=p3+gX+hM+u7; h6 y3 Z6 ]7 ~0 x( O8 V
                p3=q5+iW+u8
+ N, c, Z* m' P/ w# _( H8 e) |                g=q6+jW+u9
% J0 }; b6 |: r+ ?1 z看h显著性
3 J: a# j" R: e) U' K' x---------------------------------------------
% X, Y1 U# n+ L) }: t5 k3 J- z- \总体来讲，是看第二步的f 和 第三步的h显著性
% x1 x0 T) B* \* Z$ m: Z
: p7 n4 a! j+ F- P
7 T) y3 O# F  c0 J; o* w0 F  r- i( Q
& X+ Q6 L; Y4 s7 J
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yrzmichelle    

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发表于 2014-3-9 15:40:13 |只看该作者
“第二步”以前的内容我都是同意并且从理论上能理解的，但是我不敢苟同“第二步”和“第三步”
: ~! o$ U. s/ I" {我认为第二步f显著只能说明W调节了X和M的关系，而第三步则是用来检验中介效应的，应该是看h是否显著，这时候才能说明调节效应被中介了。7 w! |- A; m! v* O$ |) z9 c) V
另外，我在看mplus的用户手册，跨层那一章有一些专有名词不太懂，比如random slope，因此不知道这个模型属于哪种类型，不太清楚用哪种类型的语法。
4 `( l, h' e' k4 m欢迎大家讨论！
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pengjianling    

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发表于 2014-3-9 20:03:44 |只看该作者
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-9 20:05 编辑 - I- l$ O$ `5 a0 E5 d4 X" ^3 i
# A2 Y- O% s+ w2 K
我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过
3 j  n4 L, R- Z6 o所以上面的语法，是我根据有调节的中介的思路 发展出来的
  u% T! m) P7 H$ g' s8 U9 R欢迎指正
7 p. q3 Q) N7 o. O2 e
" C4 W' m) K9 i另外 建议还是用m-plus吧
1 j2 x; d7 Z5 [' H/ H! g4 o6 z
, z1 H* l! L8 s8 x# j" frandom slope 是随机斜率  多层线性模型的意义之一就是在与检测斜率在不同的组是否交互
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yrzmichelle    

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发表于 2014-3-10 14:25:14 |只看该作者
pengjianling 发表于 2014-3-9 20:03
1 C2 a7 k* C" ?* P. B; C我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过1 J! Z  D" |# x) U7 f
所以上面的语法，是我根据有调节的中介的思路 发展 ...
! ], Z$ g& H# O: J* ]$ ]
意思就是斜率不是作为常数来进行估计，而是随着组别的状态进行变化的对吧
% r. u9 W$ j' b: u谢谢啊
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发表于 2014-3-10 22:26:26 |只看该作者
本帖最后由 pengjianling 于 2014-3-11 18:07 编辑
. ]% V. k: b5 x
yrzmichelle 发表于 2014-3-10 14:25
4 V6 g' S: d# u* X4 i意思就是斜率不是作为常数来进行估计，而是随着组别的状态进行变化的对吧
8 a- K: o, `7 o2 B5 x+ I谢谢啊 ...

( P9 G! I' h) ^& I, x! a4 z) I6 \1 v截距和斜率在不同的组间是不同的
" [5 _  X: K' Z- |斜率不可能是常数的哦
8 p. r) N- d7 n" w" Q
5 F! g/ d% K9 S/ A/ u) B% }斜率代表的就是某两个变量间的关系
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pengjianling    

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发表于 2014-3-10 22:31:50 |只看该作者
Y=b+aX+u1
! l' K$ ~# D) R+ @5 A' {4 `7 z  @b=c+dM+u2  这代表M对Y的影响
1 y8 J% j4 o& w6 \- m$ h1 ga=e+fM+u3  这代表M对a的影响，a代表X和Y的关系，所以这个式子代表M对X和Y关系的影响，即调节作用0 ^& _/ K. L$ t' `

( N$ w& ?  m6 ]! q* T中介作用基本是用第一层的截距做第二层的因变量- H- f: n* l! W. w
调节作用基本是用第一层的斜率做第二次的因变量
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Kenneth    

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发表于 2014-3-11 09:26:29 |只看该作者
pengjianling  说得很好，谢谢参与。
4 F- ^# F+ g( [% U# s) A( }我多讲一两句把。+ t9 s2 r- O' m3 M0 D- ]9 Q

4 n& f- z: U% }4 H3 A7 w+ M（1）二阶变量如果要与一阶变量相关，不可以「每个人对应相应团队的W，将其视为个体层面的变量来做检验」。应该做的是把二阶变量（组间的变量）与一阶变量（组内的变量）的小组平均相关。所以才有ICC，RWG 等问题。
- z% U& e. o1 Z$ n/ Y
# ^& }- }! \3 Q0 J' q+ m8 N（2）用HLM时，所有组内回归的参数都变成变量，因为每一组的参数都不同。所以，以前是
! j9 C0 E5 n: V& I) l1 e1 J; L! V               Yij = b0 + b1xij* z1 C7 j& A/ f8 }
       现在就变成
0 G) M5 k  P' u7 o8 A- S               Yij = b0j + b1j xij   了（注意，多了下标 j 就代表每组的参数都不一样）。& U1 k3 j  Q' l' v  T+ @
然后，( j6 l1 z& V+ a5 h7 h
       二阶变量Wj 就用来估计这些参数：
6 O9 T) ?4 i! p/ ?( i  _  v               b0j = g00 + g01 Wj + error* k+ ?& z# O, Z! t7 X
               b1j = g10 + g11 Wj + error
  x) z* Z% e! }( ?; h# G估计 截距的参数 g01 就是 Wj 对 Yij 的影响3 M% y& o% J1 P4 k1 u+ E+ U6 E" Y
估计 斜率的参数 g11 就是 Wj 对 Xij→Yij 的影响， 也就是调节效应。
! N  x! Q6 t$ B) a3 l% }
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南国梦宇    

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发表于 2017-11-2 09:34:46 |只看该作者
pengjianling 发表于 2014-3-9 15:05 % s4 Q2 ], f4 D" F0 U9 B' J
你的方法是个体层面的，团队层面的理论思维是这样的，但是实际公式是用多层线性模型的公式; |6 }" N+ H' ^/ j2 f
1.要对团队层面 ...
# V$ U1 j0 w% |# ?0 E2 S0 u8 w
您好！我刚刚开始学习数据分析，请问用HLM做有调节的中介效应模型应该怎么做呢？恳请您解疑答惑，谢谢！
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