请教跨层的有中介的调节模型的检验

yrzmichelle

Kenny您好！
非常感谢您的抽时间回答我们的问题！
我的模型是一个自变量X，中介变量M，因变量Y都是个体层面的变量，有一个第一阶段的调节变量W是团队层面的变量。
我现在的问题是：
1、团队层面的调节变量和个体层面的几个变量如何相关呢？它们都不是对应的啊。
2、我知道有中介的调节的检验步骤在一篇文献里这么做的：（1）用Y对X、W（调节变量）及X*W回归，验证X*W的显著性；（2）M（中介变量）对X、W及X*W回归，验证X*W的显著性；（3）Y对X、M、W及X*W回归，验证M的显著性。但是当W是团队层面的时候，是不是可以把每个人对应相应团队的W，将其视为个体层面的变量来做检验呢？如果不可以那怎么做呢？
2 _" h" l9 ?: v4 \; G4 ^# r% Q- `3、团队层面的控制变量和个体层面的控制变量如何加入模型呢？
谢谢Kenny！

pengjianling

5 _  o% J3 c. J4 X( m
* V; g+ Q3 ?, J) d5 A你的方法是个体层面的，团队层面的理论思维是这样的，但是实际公式是用多层线性模型的公式
+ k0 o3 p# G+ s* {  s- O1.要对团队层面的变量进行聚合检验 rwg需要大于0.7 icc（1）好像要大于0.12 icc（2）要大于0.7
2.目前是流行用M-PLUS语法跑跨层级的中介式调节。
3 _+ e$ [- Q2 j; b9 D* |+ G7 j  我自己根据理论构想了一个HLM可以跑的，不知道对还是错，大家一起交流下。以下字符纯属随机安排
第一步 检验调节效应
1 H1 ?" s9 s9 |4 g1 U( N( S0 Y  LEVEL 1： Y=p1+aX+u1
. Y2 s) k) L" u! F$ w  LEVEL 2:   P=q1+bW+u2
5 N0 _/ h. M- _( P" D) w                 a=q2+cW+u3
c显著则存在调节效应
3 @9 H; f6 n7 U: I; D
第二步 接下来 检验调节效应被中介
  LEVEL 1： M=p2+dX+u4
                 p2=q3+eW+u5
; m# S# b$ x1 K  v                  d=q4+fW+u6
f显著则说明调节被中介了
! C* o7 W  _% k( u) c/ l5 @
( c8 _. F3 n2 A8 E1 D  R5 E( B 第三步 最后 总模型 检验中介效应
$ d6 w0 Q; F, E, A6 O; ^# D  LEVEL 1：Y=p3+gX+hM+u7
4 B" h3 I8 s* J                p3=q5+iW+u8
                g=q6+jW+u9
: \1 l! y+ Y  T( r8 [2 w看h显著性
---------------------------------------------
总体来讲，是看第二步的f 和 第三步的h显著性

. V1 X; D  A" P1 Y
* [6 G* l: J" z, i1 k$ J
. `& s, K" m6 V+ r( J  v  S
/ C/ y  j$ z! Y& b

yrzmichelle

“第二步”以前的内容我都是同意并且从理论上能理解的，但是我不敢苟同“第二步”和“第三步”
我认为第二步f显著只能说明W调节了X和M的关系，而第三步则是用来检验中介效应的，应该是看h是否显著，这时候才能说明调节效应被中介了。
7 K9 W( W2 }9 ~) Z6 u# {另外，我在看mplus的用户手册，跨层那一章有一些专有名词不太懂，比如random slope，因此不知道这个模型属于哪种类型，不太清楚用哪种类型的语法。
0 E& c# v4 A6 X. |# E$ _, C欢迎大家讨论！

pengjianling

* ?( ^, R+ l, _
" X  \# {9 u8 w5 o3 ^, C- s我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过
6 C2 V1 `8 j" l$ t4 j2 b5 q所以上面的语法，是我根据有调节的中介的思路 发展出来的
欢迎指正
: _  D2 ~! G1 \* G& f
8 F3 k4 ]0 I) Y! [$ g/ s另外 建议还是用m-plus吧
7 s3 Z9 P# d6 F) i8 x; W3 T
6 s8 V# h2 Y! s! T  |random slope 是随机斜率  多层线性模型的意义之一就是在与检测斜率在不同的组是否交互

yrzmichelle

pengjianling 发表于 2014-3-9 20:03
0 b% ?7 U$ H0 @% ]我看过HLM做 有调节的中介模型   由中介的调节还没看过
所以上面的语法，是我根据有调节的中介的思路 发展 ...

4 B" s1 D  e" K% p7 D$ s+ m意思就是斜率不是作为常数来进行估计，而是随着组别的状态进行变化的对吧
谢谢啊

pengjianling

yrzmichelle 发表于 2014-3-10 14:25
意思就是斜率不是作为常数来进行估计，而是随着组别的状态进行变化的对吧
+ U& ^9 z  Y0 y' I1 p: d- B谢谢啊 ...

截距和斜率在不同的组间是不同的
斜率不可能是常数的哦
) y" Z9 P3 v3 f5 X/ ^2 Z2 z
斜率代表的就是某两个变量间的关系

pengjianling

Y=b+aX+u1
5 V( ]) N4 e0 s4 d2 x6 L/ gb=c+dM+u2  这代表M对Y的影响
& Z  s9 K9 v" o6 n2 f: ]9 l9 B4 Da=e+fM+u3  这代表M对a的影响，a代表X和Y的关系，所以这个式子代表M对X和Y关系的影响，即调节作用

. d; ]1 V' \. y7 Z. j, m7 R* S中介作用基本是用第一层的截距做第二层的因变量
调节作用基本是用第一层的斜率做第二次的因变量

Kenneth

pengjianling  说得很好，谢谢参与。
$ d$ c' R6 D1 U! n4 W: r/ x. f我多讲一两句把。

& c4 a5 q4 w; |0 b- Y, E8 P（1）二阶变量如果要与一阶变量相关，不可以「每个人对应相应团队的W，将其视为个体层面的变量来做检验」。应该做的是把二阶变量（组间的变量）与一阶变量（组内的变量）的小组平均相关。所以才有ICC，RWG 等问题。

（2）用HLM时，所有组内回归的参数都变成变量，因为每一组的参数都不同。所以，以前是
               Yij = b0 + b1xij
* t! i' l; ~" p8 u* c7 i! d. Y       现在就变成
               Yij = b0j + b1j xij   了（注意，多了下标 j 就代表每组的参数都不一样）。
然后，
       二阶变量Wj 就用来估计这些参数：
               b0j = g00 + g01 Wj + error
7 X+ {3 q% {" }( [, d- G0 L$ U               b1j = g10 + g11 Wj + error
- F9 n/ M. e; A/ [2 @2 U6 N估计 截距的参数 g01 就是 Wj 对 Yij 的影响
+ `1 Q: z( N# K8 v* O7 t" H估计 斜率的参数 g11 就是 Wj 对 Xij→Yij 的影响， 也就是调节效应。
% T: v3 Q1 j. F' C; N# x' p

南国梦宇

pengjianling 发表于 2014-3-9 15:05
8 ~- o0 w% M4 p* }; _你的方法是个体层面的，团队层面的理论思维是这样的，但是实际公式是用多层线性模型的公式
1.要对团队层面 ...

$ L9 L4 w9 v& m3 m. i4 ^) H9 P- r+ W- X您好！我刚刚开始学习数据分析，请问用HLM做有调节的中介效应模型应该怎么做呢？恳请您解疑答惑，谢谢！