2-1-1模型中mediation的解读

caojie8182

罗老师您好，

根据多谢您的视频指导和网络帮助，我试着自己建立了一个2-1-1的模型， 试图说明一个中介的mediation effect.

但是使用推荐的CWC(M)以后，显示出来的结果和通常的不太一样。我有点困惑。希望得到您的指点。

! j3 {; \* D3 p) J; k3 W& j8 l

具体我得到的结果大致如下

In a 2-1-1 Model

Baron and Kenny (1986)	Step 1	Step 2	Step 3
	Dependent variable	Mediator	Dependent variable
At individual level
Mediator-group mean centred			-, negative and significant
At group level
Independent Variable	Not significant	+, positive and significant	+, positive and significant
The group mean of mediator			-, negative and significant

根据Baron and Kenny (1986)的标准，这个模型在第一步就失败了。

- ]8 T! N) a- O$ ~

但是在(Seibert, Silver, & Randolph, 2004)中，作者在测试他们2-1-1模型中的mediation时，没有在第一步step1获得显著的结果(notsignificant), 但是在step2和step3都获得了显著的系数, 作者引用Kenny, Kashy, and Bolger (1998: 260) 的观点，认为中介的mediation关系存在。

原话是这样的“Kenny, Kashy, and Bolger (1998: 260) noted that step 1, in thepresent case establishing a direct relationship between empowerment climate andindividual performance, is not required to demonstrate mediation. Only steps 2and 3 are essential. Since empowerment climate is significantly related topsychological empowerment and psychological empowerment is significantlyrelated to individual job performance, our results demonstrate what might bestbe termed an indirect relationship between empowerment climate and jobperformance”[p.343]

$ p+ D8 L5 ]1 O6 N

另外，我用step2得到的a的系数（coefficient）和方差（σ2），和step3在group level和individuallevel的得到的两组关于b的系数和方差，分别计算了两次Sobel test, 显示结果都是显著的。

. x) e( I" }& j1 D* h

综上，我的问题是：如果结果显示仅仅在step2 和step 3显示显著，同时Sobel test又显示显著的情况下，我能不能宣布在我的2-1-1模型中，中介效应（mediation effect）存在呢？特别是我的情况，自变量（independent variable）和因变量（dependent variable）之间的关系，在step3反而变强了。这和我们通常的情况是相反的。我很纠结是不是可以认为一个partially mediation存在。

) O$ p* O; D3 j+ t7 F$ D

真诚希望得到罗老师的指点。

谢谢！

2 B- @7 a* {) B+ D8 Q& B  L+ w7 U

caojie8182

谢谢罗老师！我回去用MPLUS再测。不能偷懒哪……

Kenneth

不过我劝你不要再用 B&K 了，大部分的评委都不会接受的。用 Mplus 吧。

Kenneth

我已经说了，在 2-1-1 中，二阶不会负责一阶个别观察点的变化的。只有 2-2-2 这个部分才是有意义的 。

caojie8182

罗老师，我按照您的方法，把Yij分成两个部分，
3 [6 d, h. }- I+ i. n! m
1 `0 g: f$ ^. t" a; X" J1）用组间差(y.j - mean y）作为因变量（dependent variable),结合L2的控制变量和自变量（independent variable，在L2，是一种公司政策), 照着Baron and Kenny (1986)的三步用普通的OLS走（2-2-2 我觉得没有必要用HLM，而且HLM也报错），mediation很清晰

2）用组内差（yij - y.j)作为因变量（dependent variable),结合L1的控制变量（个人年龄等），和L2的控制变量（公司规模大小）和自变量（independent variable，在L2，是一种公司政策), 照着Baron and Kenny (1986)的三步用OLS（1-1-1）和HLM分别走一遍，mediation都不存在（其实OLS和HLM的结果几乎是一样的）。

caojie8182

嗯，这样呀！
那其实每个2-1-1如果测试中介效应，都应该报告两组的结果才对哦。分别在组间计算一遍，组内再计算一遍是么？。然后看中介效应mediation究竟发生在哪个层面，对不？

- O2 t1 D3 Z( ~; ~2 p9 |2 d5 E嗯，组内好像是不太对的……我记得2-1-1应该不能检验frog pond model的……

Kenneth

我的理解是在 2-1-1 模型中，两个一阶的 “1” 都不是你想象的东西。在2-1-1 中，我们要把一阶的变量的方差拆成两个部分：
! L3 n* @" N- w1 [9 D  {                     yij = (y.j - mean y） +　（yij - y.j)
& p# d: n8 p8 B1 E+ P$ t+ y
) q9 h' w: j0 O8 F7 vyij 是每一个 y 的观察量；
( ?$ `9 f- S5 s8 l) r* J: pmean y 是 所有数据的平均；
y.j 是在第j 组的 y 的平均。
5 c" m& Q! [4 X8 u4 L- H前者叫 “组间差”，后者叫 “组内差”。
无论是 中介 M 和 应变 Y （两个都是一阶的），都要拆成这个组内、与组间的差。为什么呢？因为自变量是二阶的，它只有能力去估计组间的差，没有能力去估计组内的差。我们分拆开组内和组间后，自变量X就可以只是估计组间的方差（正确的估计），而组内的方差就被看成是误差了。
% A0 z. i3 v+ u5 x! J" X/ B7 \因此，在 individual level 的估计，是估计“组内差”。在 group level 的估计，是估计“组间差”。根本是两个不同的东西。
Does it make sense???

caojie8182

哦，忘记贴那个引用了
  r' o- E; _0 s7 s+ `
Seibert, S. E., Silver, S. R., & Randolph, W. A. (2004). Taking Empowerment to the Next Level: A Multiple-Level Model of Empowerment, Performance, and Satisfaction. The Academy of Management Journal, 47, 332-349.