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：
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。
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？
2 \& \9 M/ f8 A$ a7 l3、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？
谢谢Kenny！
$ i; s  ?! A7 J

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 ...

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。
8 [7 G# U6 J2 y- f我多讲一两句把。

8 I! g2 V9 L7 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。
4 j- r! r. i' H0 U3 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
: [8 B8 r: m& w$ F* `       现在就变成
4 ^8 v" q9 {2 Q1 q1 j               Yij = b0j + b1j xij   了（注意，多了下标 j 就代表每组的参数都不一样）。
然后，
, c  K$ V: v4 W: f: R/ j       二阶变量Wj 就用来估计这些参数：
1 f$ g8 l  g& Q: w0 X) P: g" S               b0j = g00 + g01 Wj + error
               b1j = g10 + g11 Wj + error
) _- `, I' n* R6 u7 \3 G" ?估计 截距的参数 g01 就是 Wj 对 Yij 的影响
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
) z2 a- c* t7 g! ?5 x) r( L, Tb=c+dM+u2  这代表M对Y的影响
2 I3 W3 Y0 \7 u/ Xa=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

中介作用基本是用第一层的截距做第二层的因变量
! J" J" i- S; V5 W" Y6 l调节作用基本是用第一层的斜率做第二次的因变量

pengjianling

4 ?- d' E2 |( g- G+ Y* U

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
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

/ H: [5 x' U% b( ]" E1 f* w* |" u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
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 S, C% t8 f- q谢谢啊

pengjianling

% ]  C% }& e; }; d2 g我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过
- L; K5 c! V% _9 m) Y: X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
: l3 L: M* O8 m3 o( ?: M
另外 建议还是用m-plus吧

8 B3 `7 @$ l6 S& {. h/ jrandom 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”
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。
* ?/ z3 ~* J2 _8 Z( O欢迎大家讨论！

pengjianling

! j' N: Z+ p. L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
( I! C$ p: S3 l; U3 i# D0 b6 x: I1.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
第一步 检验调节效应
, z' R) C9 w" v2 a  LEVEL 1： Y=p1+aX+u1
  LEVEL 2:   P=q1+bW+u2
                 a=q2+cW+u3
* j" s; ?! O; i' gc显著则存在调节效应
1 h" h; U9 _1 k" q
. x& T# R& J# O( u% i第二步 接下来 检验调节效应被中介
  LEVEL 1： M=p2+dX+u4
& }: ]$ Q8 [- O, y0 W  |: g1 K6 G                 p2=q3+eW+u5
                  d=q4+fW+u6
+ d, H: d& I9 ?f显著则说明调节被中介了
+ S5 P  g0 d6 X( f8 E0 T% F! n8 N
第三步 最后 总模型 检验中介效应
  LEVEL 1：Y=p3+gX+hM+u7
                p3=q5+iW+u8
                g=q6+jW+u9
看h显著性
---------------------------------------------
4 r7 R( `7 a" B, _, f6 g总体来讲，是看第二步的f 和 第三步的h显著性

2 M: a9 j: R, J( ?0 _. M, x* ^
7 r/ `7 e5 E" _+ F- [; _
! Q/ Y2 W  o: a- n
& Q& n1 R- m# T4 W5 @/ M