看kenneth视频没看懂的被调节的中介效应

season1978

  g% T5 y- |: m" s) _4 v' \- a! jkenneth您好！
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？
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?
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？
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其中调节效应Mo调节了X-Me2以及Me1-Y1

qytaojh

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。
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Kenneth

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。
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你的图形没有什么问题。但是，对不起，我不为同学看论文的。
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对不起，我不知道你讲的 "0.55，-0.44" 是什么，不能回答。

season1978

, n$ K# D5 W# Q( b3 `# J9 B/ LKenneth，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 ^# @, a* t5 K5 x3 l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。
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？

Kenneth

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。
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。

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。
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season1978

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' Z" I( `* C: {% H$ y9 S$ z0 A( |kenneth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？
6 }- R) ~5 u% v+ Z3 m( i/ W! g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。

我的理解对吗？

( H1 [0 {& [' ^0 Q6 d1 h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

season1978

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？

Kenneth

' p  N/ i$ j* C6 M+ g( j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。
7 F. k) U; P" F0 R4 p希望你能看得明白附上的这篇文章。


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season1978

kenneth，谢谢您，我再慢慢学习一下吧

YongH

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