请教跨层竞争性假设的检验方法

risemail

Kenny您好！
    我是一名新人，最近设计了一个2-1-1的跨层中介模型。但是我基于两个对立的理论提出了两个对立的中介变量，想要探讨自变量到因变量之间可能存在的既增强又抑制的关系，因此有两个竞争性的假设（competing hypothesis）。
/ E. A$ y+ j+ H6 H  `* u9 m    这样的话，我该用什么方法来检验这个跨层的中介效应呢？我的困惑是，如果用HLM来做的话，是不是每次只能做一个中介变量，分两次做完然后再进行讨论。那这样会不会有很大的局限，忽视了两个中介变量之间存在的并列关系？

0 A* s- H" q# N; x    另外，我一直没有找到符合这个模型的已有文献，不知道您和其他网友平时是否有见到过，可以推荐我学习一下？
7 ?* @) `) }7 T" N6 @! s  u: z. k
    十分感谢！

Kenneth

1. ，在徐淑英教授、陈小萍教授、樊景立教授的组织行为研究方法一书的“第二版”中，就有一篇讨论跨层次的调节中介的文章。2-1-1 应该比这个简单得多的。另外，我记得是不是preacher 不就是写了一篇特别关于2-1-1 的文章，还有Mplus 的程序吗？我不在学校，手上找不到reference。你搜搜看。

, o. z9 \# S- w; O' C7 u+ f# ?- M2. 理论上，当然是两个中介一同估计好。但你既然是新人，我担心你有没有能力处理这么复杂的模型。为什么不分开来做，试试看结果如何呢？

凌楚定

Kenneth 发表于 2013-9-22 13:21
" \: u  G/ v" k$ U; |1. ，在徐淑英教授、陈小萍教授、樊景立教授的组织行为研究方法一书的“第二版”中，就有一篇讨论跨层次的 ...

& m' B1 ^: R% T. n7 O! b1、罗老师说的《组织与管理研究的实证方法》中提到的跨层次（调节）中介的文章应该是：

Bauer, D. J., Preacher, K. J., & Gil, K. M. (2006). Conceptualizing and testing random indirect effects and moderated mediation in multilevel models: new procedures and recommendations. Psychological methods, 11(2), 142.

; Q: g7 u1 |2 G7 ^; r# g之所以“调节”加括号是因为这篇文章最主要探讨的是关于1-1-1的跨层中介，作为副产品，这种方法可以在第二层加调节变量。
! F) r% G+ F! W' X& ~
2、如果说用Mplus来检验的，那么应该是这篇文章，但是思想和上面那篇是一脉相承的：
) j. T# d2 s0 y, R9 X; A( ]* W
Preacher, K. J., Zyphur, M. J., & Zhang, Z. (2010). A general multilevel SEM framework for assessing multilevel mediation. Psychological methods, 15(3), 209.
6 {  {# u) N7 h5 x/ L; F  k
6 U) Z: C' s( }" R3、如果只是检验单一中介变量的跨层次中介模型，且模型为2-1-1，建议参考下面的文献：

# F4 R  ]( i8 z1 FZhang, Z., Zyphur, M. J., & Preacher, K. J. (2009). Testing Multilevel Mediation Using Hierarchical Linear Models Problems and Solutions. Organizational Research Methods, 12(4), 695-719.

希望我的回答能够帮到您！

凌楚定

附件是上面回复中提到的三篇文献。

risemail

谢谢Kenny和热心网友的重要提示！我正在看Preacher的文章。

我想Kenny的建议是对的，应该先试试分开做的情形。当然我之前的考虑主要是担心怕分开做这种方法有严重的缺陷，会不会评审不能接受，因此在考虑是否要尝试用MPLUS来做Multilevel SEM。

再次感谢两位的评论！

hrm_ob

凌楚定 发表于 2013-9-22 15:36
1、罗老师说的《组织与管理研究的实证方法》中提到的跨层次（调节）中介的文章应该是：
& P# y1 Y) z2 S+ A5 V  u3 D
9 r! o- x! v- h2 d# e" y: V3 aBauer, D. J., P ...

Thank you very much!