请教跨层的有中介的调节模型的检验

yrzmichelle

Kenny您好！
非常感谢您的抽时间回答我们的问题！
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。
我现在的问题是：
9 V. U" Z4 g' a2 v1 D$ b) T9 ?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。
8 ~# D. _+ J0 p- w9 L% z2、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？
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？
2 t6 ?% d& A& {1 m5 b. v谢谢Kenny！

南国梦宇

pengjianling 发表于 2014-3-9 15:05
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
1.要对团队层面 ...

# Z% X% U# D  O; F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！

Kenneth

pengjianling  说得很好，谢谢参与。
我多讲一两句把。
& l0 ^% f: [+ O4 M& x2 o
9 D. v, B. l) G' Z# g（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。

4 q) i: V: Y+ l- i. W（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
               Yij = b0 + b1xij
* m/ C6 J% T/ R0 V  D       现在就变成
" e; e/ `3 W2 M$ l0 b               Yij = b0j + b1j xij   了（注意，多了下标 j 就代表每组的参数都不一样）。
. P+ L, w6 I0 T0 M5 L! z& [然后，
       二阶变量Wj 就用来估计这些参数：
: ]& \! f5 y6 P# n5 y8 c               b0j = g00 + g01 Wj + error
8 b4 D3 h3 h0 U3 B' Y               b1j = g10 + g11 Wj + error
估计 截距的参数 g01 就是 Wj 对 Yij 的影响
- n$ h4 |8 j) n6 H# c$ v估计 斜率的参数 g11 就是 Wj 对 Xij→Yij 的影响， 也就是调节效应。

pengjianling

Y=b+aX+u1
b=c+dM+u2  这代表M对Y的影响
% w5 s# k3 f1 v4 i- ^a=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

/ [$ ^! o& m) J5 l5 A中介作用基本是用第一层的截距做第二层的因变量
调节作用基本是用第一层的斜率做第二次的因变量

pengjianling

yrzmichelle 发表于 2014-3-10 14:25
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
9 X" B; m/ S4 C- |8 Q谢谢啊 ...

截距和斜率在不同的组间是不同的
斜率不可能是常数的哦
  q, U3 C2 F$ R) x" [6 z
+ U* W2 c! }) V" [斜率代表的就是某两个变量间的关系

yrzmichelle

pengjianling 发表于 2014-3-9 20:03
; {$ E3 }: U0 i4 }5 y: ?我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过
所以上面的语法，是我根据有调节的中介的思路 发展 ...

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
3 Z  w3 t' ~3 Z; d1 h谢谢啊

pengjianling

' W  m6 U4 b0 H! h2 N我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过
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
欢迎指正

, p3 a  _, Z0 Y9 L# N另外 建议还是用m-plus吧
9 x- y$ `5 C/ F+ @2 x6 O0 W, u7 K
random 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

yrzmichelle

“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”
) p$ b" _7 l' U  o( @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。
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。
* a" h- `+ B, B6 `4 x- L4 b8 N/ N欢迎大家讨论！

pengjianling

9 g/ x9 O2 v6 r# P% e2 z
/ E" y& ]7 r% g8 O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
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
2.目前是流行用M-PLUS语法跑跨层级的中介式调节。
  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
" g2 x# i+ |. w: o# e. Z) K) s1 c7 P第一步 检验调节效应
9 W  w# X0 k" M  LEVEL 1： Y=p1+aX+u1
  LEVEL 2:   P=q1+bW+u2
) G. T% @1 D6 s) \1 V                 a=q2+cW+u3
$ m  {( i. I0 ~0 k% E% k; D! Cc显著则存在调节效应

第二步 接下来 检验调节效应被中介
  LEVEL 1： M=p2+dX+u4
                 p2=q3+eW+u5
, f2 u8 {' W6 d  @2 F8 r. s4 Q                  d=q4+fW+u6
& y! q9 q* ?* p# J5 c- rf显著则说明调节被中介了

第三步 最后 总模型 检验中介效应
! b8 E- |( o3 s: Z$ ]  LEVEL 1：Y=p3+gX+hM+u7
  M1 R5 ^+ j  |. H! i, }0 ^                p3=q5+iW+u8
0 I1 W& f0 w* T                g=q6+jW+u9
, p! @& z) X/ P2 M看h显著性
" r: e5 I" f$ d, [8 O& w9 z---------------------------------------------
) \- K0 e& ?4 h9 u/ I, n总体来讲，是看第二步的f 和 第三步的h显著性
+ h$ {1 ^, p9 Z: u5 E

+ z  f% a9 ^; H0 |5 Z5 t- B( }1 Q

6 D& f2 H2 W8 d) P/ y; c