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发表于 2012-9-10 22:39:39 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 glamorwu 于 2012-9-10 23:07 编辑 / e5 K0 a1 Y: P: R7 w) P# x- q' N

2 B" m" |  t/ q5 N, s罗老师
' d% S3 J; F$ f2 {. [  {     首先祝罗老师教师节愉快!我是澳门科技大学行政与管理学院PHD candidate。
" I' i. \( A" _6 y$ y! F/ _7 J/ s    我有一篇论文,有2个中介变量M1 and M2,用AMOS做路径分析的结果是有一个虚线的路径不成立,但是我用bootstrap的方法验证2个中介变量的中介效应都显著我该怎么解释这个现象呢?我能判断2个中介变量都有中介作用吗?还是只能判断M1有中介作用呢?7 y! n6 \* {7 g4 s$ O0 j

' W& p, c% \* U5 E3 B2 ~" i使用的是他开发的一个小程序用spss计算:Preacher And Hayes (2008) SPSS Macro For Multiple Mediation
" P9 m+ H, J1 v8 l
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
- o2 N% |; ~4 }8 g! c6 A% A) S
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV =   performance
IV =   io
MEDS = exploitation
       exploration
1 g  u9 j) z: m4 W- [9 B5 l$ C
Sample size
        100
- E- w. Q* T' \- o. N5 W4 Y
IV to Mediators (a paths)
           Coeff        se         t         p
exploitation     .5775     .1150    5.0223     .0000
exploration     .5342     .1097    4.8704     .0000
, w) p; b0 [; Z" s" }1 O0 U
Direct Effects of Mediators on DV (b paths)
           Coeff        se         t         p
exploitation     .1985     .0728    2.7281     .0076
exploration     .2197     .0763    2.8805     .0049
0 @. R4 E, A9 R) ^! E) U: d% b
Total Effect of IV on DV (c path)
       Coeff        se         t         p
io     .6144     .0814    7.5462     .0000

7 Z/ |3 q" d- E% Z: x( @. J
Direct Effect of IV on DV (c-prime path)
       Coeff        se         t         p
io     .3824     .0821    4.6561     .0000
2 p0 s7 j& Y! [8 g) w
Model Summary for DV Model
      R-sq  Adj R-sq         F       df1       df2         p
     .5262     .5114   35.5415    3.0000   96.0000     .0000

& J, J- ~* `3 {+ S- S7 R
******************************************************************
  F  o2 `3 R! T  C
           NORMAL THEORY TESTS FOR INDIRECT EFFECTS

% G" a" |- [1 X$ A9 q& s
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
          Effect        se         Z         p
TOTAL      .2320     .0572    4.0554     .0001
exploitation     .1146     .0472    2.4287     .0152
exploration     .1174     .0467    2.5110     .0120

! V, d9 K$ e3 x7 ?, k6 Q- c
*****************************************************************
$ N% v5 x0 e, @( @, ?& ~
           BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
! V& P6 e9 G7 g% L
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
            Data      boot      Bias        SE
TOTAL      .2320     .2375     .0055     .0696
exploitation     .1146     .1213     .0067     .0554
exploration     .1174     .1162    -.0012     .0578

" B6 I6 g" E- d- k1 X" P5 ?$ e. v
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
           Lower     Upper
TOTAL      .1078     .3770
exploitation     .0186     .2284
exploration     .0372     .2860

" ?# w% {% ?; N
*****************************************************************

' l+ V7 X6 S& C" `* Y( X
Level of Confidence for Confidence Intervals:
  95
2 v& Z& J/ R; q" Y) u7 f0 U
Number of Bootstrap Resamples:
  1000

/ y; q8 S% Q. c5 f1 x9 a) W

* L, m# \) L# H0 ]* z
  n  r$ |3 U+ w: ~) g# e    我的模型在附近的图片中。  |$ v" z& F; b' x5 B) W- i
# X9 z" I* X1 n. }7 w4 h
请多指教5 t* E4 J7 C$ S# R  n3 i

* b- P0 C. C# _! D+ c8 F谢谢!
* {" T5 G5 e7 d! ~5 M
% R3 O4 T1 j6 t6 Z0 Y

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沙发
发表于 2012-9-12 10:04:34 |只看该作者
我没有用过这个程式。但是,如果你做的没错,这就正正是一群统计学家打进了管理研究后所带来的结果。5 T7 o# l( d0 ^
过去,我们会看 X->M(a)是否为零,和 M->Y (b)是否为零。但是,现在,我们要验证 Ho:ab=0。如果a 是 1,000,000, b 是 .001,乘起来可以是蛮大的。
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发表于 2012-9-12 22:43:42 |只看该作者
我再找找相关文献再做决定,谢谢罗老师!
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