间接效应的显著性水平如何计算或判别？

zhouluyang

3 z& l1 e  D7 Q& J

把问题改得简单一点：

在SEM中，如果：XàM的系数为a（显著或不显著），MàY的系数为b（显著或不显著），又MàM1的系数为c（显著或不显著），M1àY的系数为d（显著或不显著），由于LISREL只给出了总体的中介效应的显著性，即a*b+a*b*c*d的显著性，而无法知道a*b或a*b*c*d的显著性。试问，如何可以知道：a*b或a*b*c*d的显著性？

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Kenneth

zhou,
0 V+ o% i5 E# z1 W
我猜你写了这么长，只是在问同一个问题。在SEM中， X->M的系数是a；M->Y的系数是b；所以间接效应是a*b。你的问题是，我们可以单从 Ho:a=0 和 Ho:b=0 中，推断 Ho:a*b=0 的显著性吗？

我的回应是笼统来说是可以，但是不精确。过去的评审要求不高，这是可以接受的。但是今天有了一大群搞统计的人打进了管理学的研究领域中，大部分的评审都不会接受这样的分析了。要验证 Ho:a*b=0， 你就要知道 a*b 的统计分布。但是这个是不可知的。所以现在都是用 bootstrapping 来直接估计 a*b 的显著性的。Bootstrapping的理论很简单，但是做起来很费时和麻烦。如果用 Mplus 来分析，只要写几句指令就可以了。如果用SPSS，就“超”麻烦了。你试试在文献中找 mediation 和 bootstrapping 作为 keyword 的文章看看吧（ORM 中应该很多的）。

zhouluyang

; j/ k9 l9 Y6 t" E
Kenny,你太强大了。没有你不知道的东西。好，我这就去学习这个bootstrapping去。印象中，你在重庆讲过的。学习去！学习去！学习去！

5 X* a, K' {" V. P, v  {. ]不过，您只提到了a*b的显著性检验可用bootstrapping。
$ L. b6 P( |4 l
9 y5 C8 P  ~  @- [: \8 C我先问一下，a*b*c*d的显著性也可在Mplus中用bootstrapping来检验吗？
6 X4 q: A6 D: g+ O+ V" h; z. i- m
' |% a/ V1 T# y, E* y1 U. N2 ^0 s

Kenneth

zhouluyang 发表于 2012-2-16 10:58
8 k* p6 s3 Q( sKenny,你太强大了。没有你不知道的东西。好，我这就去学习这个bootstrapping去。印象中，你在重庆讲过的。 ...

0 V5 c5 R' q" {9 H) abootstrapping 是一个用来解决在不知道抽样分布时验证显著性的方法。无论统计项是什么都可以用。甚至是：
  Y1 q; C1 F, c: V2 e% JHo: a1*b1 - a2*b2 = 0 都可以。

zhouluyang

Kenneth 发表于 2012-2-17 09:22
bootstrapping 是一个用来解决在不知道抽样分布时验证显著性的方法。无论统计项是什么都可以用。甚至是： ...

; E  P& f* S0 k  @5 Z+ q谢谢Kenny。我昨天已经搜集一些论文与书箱，今天可以开始学习接解Mplus了。然后再摸索如何在其中使用bootstrapping的技术。我摸索得差不多，或有问题再向您汇报。

zhouluyang

Kenny,先汇报一下学习的情况。

% K( F& a" X# S9 [. q0 e9 h我先学习了AMOS，原因是，Gordon W. Cheung, Rebecca S. Lau, Testing Mediation and Suppression Effects of Latent Variables-- Bootstrapping With Structural Equation Models, Organizational Research Methods, Volume 11 Number 2, April 2008 296-325.一文，直观地介绍了在AMOS中如何使用bootstrap检验中介效应的显著性。
# Y& b- d5 M3 g) n  x) _
学习的结果是，发现，简单的中介效应可以，复杂的，AMOS中的BOOTSTRAP无法完成中介效应的检验。
5 s( y+ G; H! b: u* d
' O4 _8 r( E! h) H9 O+ _. b故，再转战MPLUS。

zhouluyang

( {, k' y& Y( n
在MPLUS中，问题来了，恳请KENNY给予答复。

我原来在LISREL中进行SEM分析，

Goodness of Fit Statistics显示：
, u" o& W9 B; j8 W, w, r! u. A9 B2 a(RMSEA) = 0.072
P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.00
4 e$ C& p, D3 {, Z4 U, XNormed Fit Index (NFI) = 0.93
Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.92
Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.83
( b* W1 }" Z! s' _* \0 n2 K- ]% ]Comparative Fit Index (CFI) = 0.93
Incremental Fit Index (IFI) = 0.93
Relative Fit Index (RFI) = 0.92

由于我的样本容量比较大，（通常参与运算的观察值有5000个左右），因此，我从
* x* [! L4 S% _: N. G2 b& J$ URMSEA= 0.072<0.08,
NFI = 0.93>0.90,
1 W: t7 O5 D. T" K6 a9 H7 ~7 u1 U- x5 nNNFI = 0.92>0.90,
( q% S# V$ _6 `0 r/ MCFI = 0.93>0.90,
IFI = 0.93>0.90,
RFI = 0.92>0.90
+ H4 H* T! o, R) a来判断，认为，模型的拟合状况可以接受。（问题一：我这样判断，可以吗？）
3 S# Y( [. t; G
尽管，模型的修正工作，如删除不显著的路径、依照MI的提示进行修订等，可以提高GOODNESS OF FIT，不过，我认为，模型的拟合状况可以接受就行了，模型最好保留理论假设所提出来的路径状况不变（问题二：我这样认为，合适吗？），[/b]因此，在上述GOODNESS OF FIT的状况下，我不再对我的模型进行修正。

但是，当我将同样的数据与同样的SEM模型在MPLUS中进行运行时，问题来了：
我用LISREL做，CFI,NNFI都在0.90及以上。现在用MPLUS，却只有0.84与0.82了（MPLUS中的TLI，即LISREL中的NNFI），怎么办？（问题三）[/b]

; H" |5 B8 W% y7 V1 R/ l8 d虽然MPLUS的BOOTSTRAP为我提供了完美的解决中介效应显性检验的方案，但，在 fit information方面，我感到给不出一个令人满意的说明。
/ m* t( S7 x5 |. w" b0 l我想，Bentler & Bonett (1980)提出0.90的临界标准，当然也是拍拍脑袋的结果。但既然这已经成为公认的标准，如果我仅仅给出0.84与0.82这样的fit information话，我想，是无法让人也无法让自己接受的。

- A+ Y- w9 C4 I# F; l我的暂时的策略是：基本的模型的数据，采纳LISREL中的运行结果，在中介效应检验使用BOOTSTRAP时使用MPLUS所提供的结果，但不得不将其fit information问题避而不谈了。我这样的策略，可以吗？（问题四）[/b]
7 |& E/ M) U7 s5 T7 C4 F5 u2 q
期待KENNY的答复。谢谢。
! b0 D4 r) h% W+ R, ?- |

zhouluyang

继续期待。