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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 $ ^, k7 v( J$ \' ^) t2 S1 @
7 M9 j' ?- {  X0 a! i0 o& _2 W
kenneth您好!
- z) F! ^! D) V$ T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?
# c5 X  z& p' S$ \. n3 r9 l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?1 Y: a  [9 o3 ?
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?
% i) {' O" @( x, d1 _0 R# P: f
' t* w% z" L6 G  c0 W2 t( F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。, M4 J: r5 R0 |7 _
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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。
6 S4 w" L' z8 T2 W; S
* P7 p. z' N: K% B9 w- O! \4 f7 z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 L. Q4 s4 t& I3 }0 T+ c" p
" o1 V0 N2 U; \( `" O% f1 I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
9 C# E7 |& s6 \7 A$ P% `* @) t$ s# i6 j% a/ c$ R
Kenneth,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。
7 _& J/ I( D" R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 z9 h1 V; J3 U) c: d( Z
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。
0 p6 j0 A! c  R2 \8 I! FMo 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。
; K- g) x, u6 M' v4 |
7 @" i* K- `- S% ]/ i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。( x! F* Y* Z* R
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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 , ]) g9 }$ K+ L

! v: l! Y( S2 G$ p2 I6 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?
$ {) t7 Q& J, @) \' M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。  Q$ G- c0 d$ c7 q

/ E4 B) P7 ]( _# f* u我的理解对吗?; W" d3 U7 \7 ?% n

+ {8 w& J7 ~, D  a: Z+ i; U6 L6 X: q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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发表于 2012-12-16 21:38:22 |只看该作者

' v  b, O% w# e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。& d. k4 B- @1 I0 K: V. j
希望你能看得明白附上的这篇文章。% X, A9 [" n! W; q* C. x
3 l/ e; _! Q# c# L# O, G
  K6 l' P5 g$ D, b& [0 w

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发表于 2012-12-17 10:02:29 |只看该作者
kenneth,谢谢您,我再慢慢学习一下吧
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YongH    

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