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求教关于中介变量的检验

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发表于 2010-11-5 16:17:26 |只看该作者 |倒序浏览
想验证是X(自变量)、Y(中介变量)、Z(因变量)的关系,按照之前看到的方法test这个model,model是fit的,X-Y显著,Y-Z和X-Z都不显著,但是拿掉X-Z,model是X-Y-Z, X-Y和Y-Z都是显著的,这个是说明什么问题?不知我描述清楚了没...谢谢...& ^6 O$ b/ F, C2 r) B" p6 J/ [
本帖最后由 sungong 于 2010-11-5 16:19 编辑
0 h& q5 D2 r& @/ u
+ L) E& B/ r) ~

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沙发
发表于 2010-11-6 15:21:13 |只看该作者
简单来说,是在下面的方程中:0 `) V% b1 l+ [+ x" V
Z = a0 + a1*Y + a2*X; i+ f# O2 K5 i& |2 x1 L
a1 和 a2 都不显著;
$ W* V  D3 |  ~" Y9 H! m: K但是在下面的方程中:
- `6 c) Q9 f; U. w1 E) W. qZ = b0 + b1*Y % M( I: m& |: z
中,b1 就显著了。4 L9 P  _/ ?! U5 D' I+ K9 q
我猜这是代表「Y解释Z的方差」与「X解释Z的方差」很相似 (换句话说, Rxz, Ryz 的相关都很接近,同时Rxy 应该也蛮大的)。我大胆的下结论,(起码对于Z来说)X 与 Y 本来就是非常相似的构念,说Y是一个中介变量可能不容易了。
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发表于 2010-11-6 16:05:08 |只看该作者
回复 2楼 Kenneth 的帖子
( t% d0 M$ b; s1 A' x; s. v; z  |5 P8 m. {

( S# L9 a# S2 g# c" [5 Z; j  n' H    谢谢Kenny!你的推测是对的,X和Y相关很大(0.7),但是他们理论上是不同的构念,我得再想想...
0 Q5 c( f8 |+ F    另外还有个问题,我看到一些研究用SEM检验中介效应时,通过比较所有可能(有无中介变量)模型的model fit (chi-square difference test)来检验。Kenny, 你觉得这种方法好不好?
* }0 N4 U1 W; P+ C- ]' \. J) s9 M& h& Y
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地板
发表于 2010-11-6 22:15:29 |只看该作者
我自己觉得这样的方法不是错,但是有一定的缺点。9 E! R( T$ b" p& m' j
(1)它是基于实证论(positivism)的逻辑,就是我们要假设中间的变量是真实的中介变量,因为验证的逻辑是 if ... then,可是不可以反过来的。比如凡正常人都有两条腿,但是有两条腿的不一定是人。这样的假设要有很强的理论根基来支持中介作用才可以的。否则的话,胡乱的用会很危险。2 s5 R$ W+ o7 c6 }% W
(2)它把中介定义为凡是在因果链中的变量都叫中介变量。在管理中,"中介"是作为一个解释的机制。如果 x->y->z ,我们会说x影响z是因为y。不然的话, x->y->z 只可以叫做 indirect effect,不会叫做中介。但是,用了这个验证的方法,凡是在中间的变量都叫做中介变量了。所以就有可能有如下的笑话:' `2 z- E* ~6 B+ K  C- x1 }  ~
1. 整个星期都下大雪;所以
# T# l. d* Q0 {( v2. 我整个星期都没有回办公室;所以
/ Z6 B! J. `* w# h4 w- |( n3. 我办公室的植物死了; 所以9 _- R1 h0 u2 B7 H1 I( c' w
4. 我很伤心;所以8 j  W2 J9 @. H: u1 B( l& L
5. 我这几天的心情都不太好。: D% [+ f$ K9 q3 `' ~$ ]; c" N, q
上面的五个变量(x1到x5)真的是可以写  x1->x2->x3->x4->x5。但是如果我只用了其中的三个变量 x1->x2->x5,逻辑上它们的因果链还是成立的。但是就变成,
; K: I, K0 j. G+ K0 X7 u「 整个星期都下大雪」->「我整个星期都没有回办公室」->「我这几天的心情都不太好」
& o/ _" p# V. _: v1 z7 h' d把中间的叫做“中介”的话,这句话就变成「 整个星期都下大雪」引致「我这几天的心情都不太好」 ,原因(当中的机制)就是「我整个星期都没有回办公室」。这个推论听起来是不是很怪呢?
( S  p" K# }3 }6 T自然,这是当下流行的做法,你要发表文章,大概很多评审还是要你这样做的。8 n% q$ e% G: l1 y  n

/ v( z7 M3 c4 p0 X  d, w, ]' C" Y3 Y**注:我写了这么多,因为这个问题烦扰了我很久,借这个机会与你分享。
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发表于 2010-11-9 14:24:42 |只看该作者
回复 4楼 Kenneth 的帖子
6 V. _. r( R7 T6 k- N  {( ]: j# d+ C1 F0 W& e: }) q! Y
  E3 H% d* ?1 S; a5 z
   谢谢Kenny的分享。再回到最原先的问题,在我这个case中,X->Y->Z是成立的,但Y不是X和Z的中介变量,那应如何表述他们三者之间的关系呢?
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发表于 2010-11-9 20:57:25 |只看该作者
为什么你说:「x->y->z是成立的」呢?$ s( x2 ~' a3 C1 i5 M* H8 }
你手上的 cross-sectional data,你唯一可以说的是:) ~' m# e( L- }* A& z7 I0 n3 |
1. y is correlated with z;
8 C+ T' f9 F' L: W4 ]2. x is correlated with z;8 Y, u$ Z. B+ U  P6 q$ `
3. x and y are highly correlated;$ J* `1 d1 n7 X& E" j. L
你的数据不可以支持 X->Y->Z 的结论。2 C8 g; Z# J0 j& F6 F; O
这样的数据可以有很多不同的可能。比如:
; T" u5 t* \: f4 g7 H2 {& Z1. 一个未知的 M 同时影响x与y,然后x与y影响z;
# d3 P- s7 R6 W& |7 a$ y6 o2. x同时影响y与z;% b0 y. _/ e2 W
3. y同时影响x与z;! Z$ v' X6 E. k% i; _6 Z6 w
...... (还有很多其他的可能性)。! g0 z" p" n2 ]# f0 v
我不知道事实是什么。但是刚好相反,我唯一可以说的是:「x->y->z是 “不” 成立的」。
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