请教跨层的有中介的调节模型的检验

yrzmichelle

Kenny您好！
3 u7 m! G+ E% s" G非常感谢您的抽时间回答我们的问题！
/ q% d. a: l# [8 W, R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。
. j' Y# H- U, ?' i# ]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 {7 c; h; M/ Y$ G$ A; s2、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？
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？
7 |. o$ p3 X$ c. T. a9 U* v谢谢Kenny！
9 G( S8 N2 v4 [) f

pengjianling

1 R. N6 I6 C0 E* \1 t! c
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
4 J+ L9 W. X" G- l1.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。
/ r9 C$ T7 l' B; f, u  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
  LEVEL 1： Y=p1+aX+u1
  LEVEL 2:   P=q1+bW+u2
" T: y4 f! h" }! r8 l7 n& R( t                 a=q2+cW+u3
% Q' j1 f; z6 qc显著则存在调节效应
- ?. h$ G. I, y3 O" Q+ W
$ T7 U9 E7 w& X# {第二步 接下来 检验调节效应被中介
- F' o- {) c0 f- X, ~5 D3 F5 V  LEVEL 1： M=p2+dX+u4
2 a' j& U* d/ u9 u/ A8 m5 n                 p2=q3+eW+u5
2 S3 U3 ~3 C& b  h. }5 {$ N& _                  d=q4+fW+u6
! ?. I2 y  ?  V3 C- sf显著则说明调节被中介了

& U/ b, o5 ?/ R2 R, I8 ^$ ^ 第三步 最后 总模型 检验中介效应
4 {' ?7 {$ q2 A( j5 C- M3 T3 J8 o  LEVEL 1：Y=p3+gX+hM+u7
2 X# y; t9 F( V- i7 y                p3=q5+iW+u8
0 ]: ~/ Y: U+ V0 Y9 H                g=q6+jW+u9
1 J# S8 `# H1 N1 y# i0 g  G4 N看h显著性
  k9 m) n9 P  j: P' f: f---------------------------------------------
总体来讲，是看第二步的f 和 第三步的h显著性
% S  y9 `, l2 o0 O% \


$ k% ~+ ]  |/ ?6 ^! d

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。
8 o/ g& ?8 `, A$ f4 U: E7 J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。
- U! {5 ^4 t- @( `& Q9 Y欢迎大家讨论！

pengjianling

' ?/ Q, O' k2 H4 E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 发展出来的
. L) O. Q! {3 s欢迎指正
4 `% ~- I1 e. n/ _$ l" A' q
另外 建议还是用m-plus吧
1 U' q7 V% {5 [' \* s' U" e
4 r" N9 s* n  E7 [; u! R9 ]! U) drandom 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
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 ...

! O; ]7 W7 G/ j- f+ f. y5 s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
: d$ `2 u2 ]+ o, S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
1 ?* A  |! ]# r6 `$ |% o谢谢啊 ...

截距和斜率在不同的组间是不同的
0 P8 [& r; A9 X  P斜率不可能是常数的哦

斜率代表的就是某两个变量间的关系

pengjianling

Y=b+aX+u1
6 @. f- v2 B* q2 F9 d8 e' p+ {; ~b=c+dM+u2  这代表M对Y的影响
a=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

1 s5 w7 a$ f/ H$ E2 |6 u" J/ }" X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。
我多讲一两句把。
" e% |# m, `" s# 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。
- S9 K: m, c5 I3 y. F
（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
& P* C2 D/ ^4 f% X( k               Yij = b0 + b1xij
* V: y* x2 j# M4 @" H2 O4 m1 d       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）。
; c" o% J4 ?3 O7 O# o) L" k+ V然后，
& E* u# g5 i! C) ^       二阶变量Wj 就用来估计这些参数：
6 a; l: B' T3 V, q% t3 A               b0j = g00 + g01 Wj + error
               b1j = g10 + g11 Wj + error
; ?. K2 @' m/ O0 \" D( m8 I& h估计 截距的参数 g01 就是 Wj 对 Yij 的影响
( U4 i4 B: l' Y! L估计 斜率的参数 g11 就是 Wj 对 Xij→Yij 的影响， 也就是调节效应。
, |$ Z2 y2 D1 Y' q% A

南国梦宇

pengjianling 发表于 2014-3-9 15:05
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
* [) ^4 U6 R  ?/ ]( Q9 o1.要对团队层面 ...

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！