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。
1 j8 j4 k" D& |; Z' p2 s2、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？
谢谢Kenny！
6 e  W; k% e4 A$ q7 k

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 ...

3 K' s0 D- q6 ?( r1 j! ~! S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。
4 F; o6 \0 q0 g: t2 {我多讲一两句把。

+ n5 t+ ?5 A2 Q( D（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。

- G& h( X. b2 e: r& P/ r0 p: ]（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
2 a' r* S4 S0 c- _               Yij = b0 + b1xij
       现在就变成
& h" |# O- u: E" v               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，
* t! G: e0 \3 H7 t       二阶变量Wj 就用来估计这些参数：
               b0j = g00 + g01 Wj + error
1 N! i# ~# C9 P1 a% R! e$ i               b1j = g10 + g11 Wj + error
估计 截距的参数 g01 就是 Wj 对 Yij 的影响
7 v: T7 M5 a3 q4 D, W  ?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
* Y9 {! F7 Z0 y4 L3 a" k" v) U" hb=c+dM+u2  这代表M对Y的影响
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

# v' v5 o0 H7 P中介作用基本是用第一层的截距做第二层的因变量
, _$ |& E$ v" _" k1 L调节作用基本是用第一层的斜率做第二次的因变量

pengjianling

1 i6 s& @! w/ H3 m& j6 B$ H

yrzmichelle 发表于 2014-3-10 14:25
6 N% T/ q; T; w. H) w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 ...

1 ^% F3 G# U" f- y2 k, W* Z* q截距和斜率在不同的组间是不同的
' E, i3 a9 P. t) J( \0 J" y斜率不可能是常数的哦

5 \* i6 |  ?- |( ?' |2 b. D0 n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
' Q) N( Z/ G2 S: Y- W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
谢谢啊

pengjianling

& i$ Y2 `& v% H0 `$ x! b' 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

另外 建议还是用m-plus吧
) d, X7 {" d( L) d, Y
3 V" l. _+ g6 ?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”
' {4 B# s/ Y: k9 j1 E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。
8 U: U/ |6 A6 _. _& }9 Q9 M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。
2 L$ H# |6 R5 T# o欢迎大家讨论！

pengjianling

% U# X5 Q( e7 e% q' D5 ?
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
% }5 J" W$ I5 }$ ?) J' G1.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。
2 W- m3 H- c- D1 M( }  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
$ i2 x0 C- D  q9 F  s第一步 检验调节效应
  LEVEL 1： Y=p1+aX+u1
  LEVEL 2:   P=q1+bW+u2
                 a=q2+cW+u3
c显著则存在调节效应
3 S" \6 w) F' f0 \! b0 c) |0 c( G
第二步 接下来 检验调节效应被中介
  LEVEL 1： M=p2+dX+u4
! y. j; _) i. Z9 G5 {+ Z                 p2=q3+eW+u5
3 w  }) Q' t; P; I                  d=q4+fW+u6
3 L/ {9 h# Q* If显著则说明调节被中介了
- x6 Z7 [1 x4 D1 D* T6 x# f
' i3 U& C3 Y' o* @4 v0 u 第三步 最后 总模型 检验中介效应
  LEVEL 1：Y=p3+gX+hM+u7
$ d! u: q! \  n& e) S0 o                p3=q5+iW+u8
2 y) F: ], j5 \, j                g=q6+jW+u9
看h显著性
9 `3 f8 n- l* y! X---------------------------------------------
& O+ p. X7 D+ I; F# I总体来讲，是看第二步的f 和 第三步的h显著性


/ D0 _0 b' U# p
9 ^! R1 H$ U# W" M/ O2 t5 |/ _
$ b" L/ u2 U1 F5 ]9 v* k