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调节效应大小如何比较

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发表于 2012-4-15 09:14:51 |只看该作者 |倒序浏览
Kenneth, 你好!
- J- _1 ~! y2 s0 \0 A
* x: e: A+ c4 ]/ y6 g我目前做的模型是带有中介变量的缓冲模型,调节变量同时负向调节了自变量-中介变量、中介变量-因变量、自变量-因变量三个关系,请问如果我想比较三个调节作用的大小,可以通过调节效应的图示吗?还是乘积项的显著性水平和系数?谢谢!
2 x" |6 W9 r# B* s) Y- Q8 w) p% V. ?( R& _0 k$ Y
Mi
2 S1 ~7 [# _7 b0 n2 G

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沙发
发表于 2012-4-15 09:47:20 |只看该作者
追问一个问题,如果是一个构念下有三个维度,可否通过回归系数比较三个维度对同一因变量的作用大小?
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发表于 2012-4-15 15:06:46 |只看该作者
yumi0702," ~4 l+ t- g# e) ~; n# d( u$ R

5 Z) B9 z; P% ?1 a9 ^1. 什么叫做「可以通过调节效应的图示」? 我不明白你这个问题的意思,不懂如何回答。4 ]6 @9 m& B8 S' b1 y9 |: f

7 X) w* C/ `7 r2 J, z% e/ \2. 通过「乘积项的显著性水平和系数」这一点,我勉强可以猜得到。我的答案是不可以。你大概想把调节与中介分开来验证了。第一、这样是不准确的。第二、就算可以,我们也没有办法验证三个调节作用是否一样。因为「调节中介」是没有一个固定的 effect size 的。效用的大小要看 调节变量的值而定。你大概不可能验证“所有可能的调节变量的值”吧。, X; ^! r% O" j8 \
请参考:
! Z% A* Y& }8 N; U$ N) W9 ]Jeffrey R. Edwards & Lisa Schurer Lambert (2007)Methods for Integrating Moderation and Mediation: A General Analytical Framework Using Moderated Path Analysis.  Psychological Methods, Vol.12(1), 1-22.0 S% e4 m" [3 M9 N; I

% @1 M3 e; d' u7 G2 j3. 第二个帖子的问题很简单,用SEM 的嵌套模型就可以了。第一个模型是三个效应大小不同。第二个模型限制它们要相等。
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发表于 2012-4-15 20:41:25 |只看该作者
谢谢Kenneth,我说的调节效应图是指一般在检验完调节效应之后可以通过一般线性模型作图,从而按调节变量的高分组和低分组显示两条直线(代表自变量和因变量的线性关系)的斜率变化。是否可以通过斜率的变化来判断调节效应大小?如果都不行,应该如何检验同一调节变量在不同因果关系中的作用大小(样本相同,因变量相同)?
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发表于 2012-4-15 20:55:06 |只看该作者
又忘记说一句,第二个帖子的问题可否通过回归模型处理,再加入控制变量的情况下比较回归系数大小(显著性水平相同)?
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发表于 2012-4-16 08:57:08 |只看该作者
yumi0702 发表于 2012-4-15 20:41 9 G' @) B5 m/ S* w5 _9 E
谢谢Kenneth,我说的调节效应图是指一般在检验完调节效应之后可以通过一般线性模型作图,从而按调节变量的 ...
0 z, ~$ C. Z$ [+ q' T! ?2 d5 ~4 q
yumi0702,
; T: g$ s, k6 N& l, l
) z+ {; v2 s3 S; ~* U1. 是可以的。但是机会很微。你这个逻辑就是当调节是任何数值时(比方说你试过3个或是5个数值),中介效应在几个中介变量都是统计上不显著的。这是可能,但机会颇微。
, r( U9 N$ Z& }6 g+ R
5 S6 `; Y5 ~0 u2. 你的第二个问题是「如果是一个构念下有三个维度,可否通过回归系数比较三个维度对同一因变量的作用大小?」  为什么突然变成了「如果是一个构念下有三个维度,可否通过回归系数比较三个维度对同一因变量的作用大小?」请问如何在回归中比较 “三个” 回归系数是否一样大?
& {; s% L' T6 y1 h/ S* Y4 \
' X4 T9 T4 G, h, d* R6 p- X' u7 u
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发表于 2012-4-16 15:44:02 |只看该作者
谢谢Kenneth,第二个问题我做的是组织公平的三个维度分配公平、程序公平和互动公平,研究它们对某因变量的作用大小,我将他们三个放在自变量里了,这样可以比较回归系数吗?还是一定要通过嵌套模型才可以?
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发表于 2012-4-17 09:19:06 |只看该作者
你可以比较 $ V. R, k; d7 G% h$ ]" \
Ho: b1=b2
* `+ p7 Z( j: Z% L1 ?* SHo: b1=b3
' h0 t0 p4 z# e4 }Ho: b2=b3' k) l& I  s5 {) |; e- p
但是第一,这不是同时验证。第二,你希望它们不显著,这是 confirming the null hypothesis,有点古怪。第三,SEM简单得多,为什么不用?
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发表于 2012-4-18 14:23:25 |只看该作者
谢谢Kenneth,也就是说尽管回归系数可能不同,但不能说明三个维度的影响具有显著差异是吗?如果用嵌套模型的话,如果两个模型的卡方差值显著,说明三个维度的效应大小显著不同,但是可以说明谁的效应大吗?是通过标准化路径系数吗?谢谢!
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yumi0702 发表于 2012-4-18 14:23 % g, A( [0 Y" ]. t4 g# W+ E" s
谢谢Kenneth,也就是说尽管回归系数可能不同,但不能说明三个维度的影响具有显著差异是吗?如果用嵌套模型 ...

. \0 J" F: w7 f. s* j+ o继续的做嵌套模型,一对一对的验证它们是否一样。就等于做了方差分析后再做一对一对的平均数验证一样。
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