Kenneth,您好！请教您实验研究中的中介效应问题！

会飞的安安

     Kenneth,您好！请教您一个问题，在实验研究中：X为自变量，通过操控实现，比如说X的一种类型为“与个人切身利益直接相关的事件”，X的另一种类型为“与个人切身利益间接相关的事件”；M和N为中介变量；Y为因变量；M、N和Y都是可以通过成熟量表测得。在此种情况下如何检验M和N的中介效应，此时是不是就不能应用结构方程模型呢？
      谢谢您！
      祝一切顺利！
7 c  E3 C% b. U1 z( o+ W

Kenneth

会飞的安安，我记得 Baron & Kenny 第一篇讲验证中介的文章，讲的就是你的情形（在实验的设计下，如何验证中介）。所以，你的问题的答案是100%可以验证中介的。
. R' R8 ~9 I3 I9 z但是 Baron & Kenny 是用回归，你问的是 SEM。 不过，我觉得既然回归可以做，SEM 也没有不可以做之理。问题是你为什么有两个中介变量？是每一种类型有一个中介？还是X->M->N->Y? 还是 X->Y 有两个可能的中介？

会飞的安安

Kenneth 发表于 2012-11-9 12:03
& e) Z! U1 d0 n会飞的安安，我记得 Baron & Kenny 第一篇讲验证中介的文章，讲的就是你的情形（在实验的设计下，如何验证 ...

Kenneth,您好!
+ m6 {! b! J. c2 T# e对不起，是我自己没有说清楚，我的意思如下：
3 B% L8 A' q$ {! E2 y类型1主要通过影响N从而最终影响Y，但不排除也影响M从而影响Y;
- z' h* o7 s' B" u% Z类型2主要通过影响M从而最终影响Y,但不排除也影响N从而影响Y（如示意图）
! T7 g+ Q5 c; Y1 A- z我的思维较局限，如果是回归的话，相对于能测量的M、N、Y，X没有测量项，如何实现回归啊？我疑惑点就在此。
: K% t. e5 G1 q9 j
% H4 a3 [9 k" \* N3 h5 Y2 }) ~. \* F
$ b$ H; p0 e+ |

会飞的安安

' n* T- e- K' p
  Y* M. r& B& [, b8 w& ]6 E* {2 y示意图，后面的Y是因变量，写错了，对不起
- t& f" U1 B. ~: j' }

chaoswang

看到这个帖子我有一些疑惑，还望各位前辈给在下解答。谢谢！
如果像楼主所说，x到y有两个部分中介变量，也就是说有三种机制导致X影响Y，如果这三种机制是完全不同的三个视角，那么把他们放在同一个模型中合适么？

会飞的安安

机制主要是两种，X——>M——>Y;X——>N——>Y。
& ?+ G- e5 |$ J  p8 m& }; l* {( ^3 N. w

Kenneth

会飞的安安，你不是有一个自变量，而是有两个。这两个自变量都是虚拟变量（0 或 1），分别是：
5 N# z: {+ _0 |' Y
X1=1 当 “与个人切身利益直接相关的事件”； x1=0  当 “没有与个人切身利益直接相关的事件”；

$ d, V, }* |5 uX2= 1 当 “与个人切身利益间接相关的事件”  x2=0  当 “没有与个人切身利益间接相关的事件”；

1 H& _$ @6 A3 u4 l这样的话，就是：
4 k7 \) N6 y: {
X1 → M → Y
% P; v! S0 c. T0 JX2 → N → Y

但是，如果你的实验只有两个选择，要么是“与个人切身利益直接相关的事件”， 要么是“与个人切身利益间接相关的事件”。那么，不是“直接”， 就是“间接”。这样的话，你就只有一个自变量。不可能“直接”有一个中介，“间接”有另外一个中介了。因为所谓“间接”，就等同非“直接”了。这样的话：

你想要的  直接 → M → Y  和  间接 → N → Y 就办不到了。
  H' j- _. C: c  ~6 Z8 G9 `/ V

会飞的安安

Kenneth 发表于 2012-11-11 00:54
会飞的安安，你不是有一个自变量，而是有两个。这两个自变量都是虚拟变量（0 或 1），分别是：
# i. o$ y& d+ S4 |
X1=1 当 “ ...

       Kenneth,非常感谢您的答复！
       我已经大体明白，我可能按照第一种情况来做，具体思路请您再把下关：
       您说的第一种情况下，有两种以上类型的虚拟变量。
. _' Z, G& z. N1 Y+ t       1、基础类型
          X1=0且X2=0，此时没有任何事件刺激的实验。
       2、比较类型
# e" f  K+ X/ G$ B8 S, T; t         （1）X1=1，且X2=0，此时为“直接相关事件”刺激。
" u* n* f5 q9 n+ a( [         （2）X1=0，且X2=1，此时为“间接相关事件”刺激。
9 I3 l9 |1 G: J, i9 x- s) {     此时两个自变量:
9 m* p9 r! J6 y# S     X1主要影响M,但不排除N从而影响Y;
. g7 F: o! T- F     X2主要影响N,但不排除M从而影响Y.其示意图如下：
     

Kenneth

在加上交互作用就差不多了。