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看kenneth视频没看懂的被调节的中介效应

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发表于 2012-12-14 10:32:47 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 season1978 于 2012-12-14 10:34 编辑
6 M/ j4 X  H5 w  S# ?& g
/ T/ h- q% L9 w3 [kenneth您好!0 ?1 M) `8 }* m& L* m. u
看了您的关于调节和中介效应的视频,有个地方我觉得很新奇,被调节的中介效应,您把箭头画在了中介变量上,可我一直以来的理解是对M—Y关系的调节,也就是把箭头指在M和Y之间的横线上,我理解您说的这种情形,但我理解的那种情形是否存在呢?* P, C* J! E/ q% ^  }2 ~2 w
另外,反复看了您的bootstrapping 的检验还是不能理解,也没找到您说的0.55,-0.44在哪里,您能再简要的把这个原理和步骤告诉我一下吗?4 P/ w, F  C. r, Y8 N. g) m3 d0 i
另外,听了您的讲解后,我调整了博士论文的模型,您看看这样有什么问题?; B" `# `; @# s  [% @2 K
8 s* J+ w* f% x4 w; |. j% x
其中调节效应Mo调节了X-Me2以及Me1-Y1

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发表于 2012-12-14 14:37:48 |只看该作者
依我之见,概念模型不是随便能调整的,模型的形成主要还是来源于理论、逻辑推理和文献。至于模型构建出后是什么样子就是什么样子,然后再根据数据去检验(验证),有必要的话再根据理论去修正,至于检验的方法或许可以选择简单的多元回归分析法、SEM、或者更复杂的HLM,那就看那个方法对你检验模型更合适了。
" b. g  \$ t1 ]1 d  a9 J
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发表于 2012-12-14 14:50:06 |只看该作者
season1978, 你是对的。我画那个图,主要是要点出是 “中介作用” 被调节了。那是一个概念图形,不是路径图形。 就等于有人在文章中画了一个大的长方形,里面有很多不同的构念,然后这个长方形可以指向其他的长方形一样。是作者的概念构思,不是路径图形。真正的调节中介,要么是前期的,要么是后期的,都是MO指向X->Me,或是Me->Y的。
5 `' U$ v9 [: f% w' Y+ Y& m9 S7 N4 K# B4 Z+ n
你的图形没有什么问题。但是,对不起,我不为同学看论文的。
2 o: H: q: B$ H( \6 E; f$ S3 u
: [; V7 q5 y/ a/ h. ?) S对不起,我不知道你讲的 "0.55,-0.44" 是什么,不能回答。
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发表于 2012-12-15 11:34:06 |只看该作者
本帖最后由 season1978 于 2012-12-15 11:48 编辑 7 x/ C- i- i& M2 T# {

! v0 ]# [7 V4 z& O6 b" n5 dKenneth,非常感谢您的解答,我心里的困惑消除了一大半,但是,您说的被调节的中介作用,“中介被调节了,有时有中介,有时没有中介”,我理解的是“同样值的中介变量,在不同值的调节变量作用下,有不同的结果变量”,这两种情形好像还是不一样的。+ r$ L/ J6 m% }3 @7 D
另外您不要担心,我以前对调节中介、中介调节的理解很含糊,总也想不清楚,一直不知道改把调节的那条线指向哪里,听了您的讲解,有了新的领悟,觉得放在这两处最合适了。
6 S1 p) y  H! Z, r  l( y另外,"0.55,-0.44" 是您视频里讲到的bootstrapping 时提到的,可能是被公式挡住了吧,不提这两个数字了。我想知道bootstrapping是必须进行的吗?但我看不明白它的原理和步骤,您能简单讲一下吗?或者您能推荐我参考什么文章吗?
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发表于 2012-12-15 13:02:02 |只看该作者
season1978, 中介是 X->Me (效应叫做a)和 Me->Y (效应叫做b) 中的 a*b≠0. 只要a≠0 和 b≠0 时,a*b≠0 才成立。在这个情形下,我们说 Me 就有可能是X与Y 之间哦中介变量。# ~- w& m) ~4 \! F4 U! D
Mo 调节这个中介作用,意思就是当 Mo 的值不同时, ab 的值 (中介作用的大小)会改变。
8 Z4 j$ K; ~5 |4 j1 q- r7 I0 y( P$ V
验证 ab 是否等于零,不可以单看样本的ab 值。因为我们有兴趣的是总体的ab 值。所以就要做统计的假设验证。如果要验证总体的ab 值,一定要知道 ab 值的抽样分布。但是我们不知道,也没有数学的公式(它既不是t-分布,也不是F-分布,也不是卡方......)。所以看了样本的 ab 值,如果能知道总体的 ab 值是否等于零(也就是没有中介作用)呢?在不知道抽样分布的情形底下,bootstrapping 是唯一验证总体的 ab 值是否等于零的方法。! Y* z8 S  Z6 A% ^
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发表于 2012-12-16 14:24:43 |只看该作者
本帖最后由 season1978 于 2012-12-16 14:58 编辑
/ T5 P" |$ L$ k, K/ L. I
8 T3 x" ]8 c0 q: u* `7 y: a! x! ukenneth您好,结合您的解答,又看了几遍您的视频和ppt,我想我应该是懂了。我以前看过的博士论文用的都是第一类检验方法( Baron and Kenny Method),看变化的R2是否显著,但那是比较宽松的检验,而bootsrapping验证的是“总体”,更为严谨。具体方法是通过自己测试找到调节变量大概的临界值,可以用均值加减标准差的办法确定高、中、低三个临界值,看每个临界值带来的中介变量的变化,如果某个临界值附近,中介变量趋近0,说明调节中介作用确实存在。“跑1000次”应该是指,临界值附近随机取1000个数吧?+ ?( C! h4 V* B2 D% R7 y2 ]: J& \
两种方法的适用情况: Baron and Kenny 适用于多元回归的中介效应的测试,bootsrapping适用于测试中介作用、调节中介和中介调节三种情况。: ]+ l/ k& ]: d2 P' O6 B: b# k
) Z3 @7 r- p/ {$ K# Y% M
我的理解对吗?
) y. B* F0 k! Y1 Y4 J. x; y3 R. ^! B7 c) f+ X
另外,bootstrapping检验应该要求样本量非常大吧?因为要随机抽取1000个样本
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发表于 2012-12-16 14:28:53 |只看该作者
另外,调节中介和中介调节虽然在理论建构上有区别,但进行统计分析和检验时是一样的,这样理解对吗?
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" w5 n; y7 N; c3 f$ W$ H+ B3 |不是的。 你对 bootstrapping 的理解全错了。请找一些关于 bootstapping 的文章看看吧。
6 }5 M" J, M6 @7 h8 w, m; x1 G, x希望你能看得明白附上的这篇文章。
& q  ^8 {& p% ^( V: C! T2 e3 |
' P7 C: Y3 R% J& v& a& J$ R
- _4 u; d+ Q# O7 L

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kenneth,谢谢您,我再慢慢学习一下吧
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YongH    

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