SPSS及AMOS进行中介效应分析资料报告

1、word中介效应重要理论与操作务实SPSSf口 AMO嬲节效应wenku.baidu./link?url=w6tEove-a2r6vIzSwqZTcV58nKH3DPDFCwtuS xk6743E9U1W1wnfPhp76qgDEYFDCHOp-feDNpi4djQuU9FFuxdbpl9OoN5g kPa5y7wlK一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系 X- 丫不是直接的因果链关系而 是通过一个或一个以上变量M的间接影响产生的,此时我们称 M为 中介变量,而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应.中介效应是间接效应的一种,模型中在只有一个中介变量的情况下,中介效应等于间接效应；当中

2、介变量不止一个的情况下,中介效应的不等于 间接效应,此时间接效应可以是局部中介效应的和或所有中介效应的 总和.在心理学研究当中,变量间的关系很少是直接的,更常见的是 间接影响,许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影 响,而这常常被研究者所无视.例如,大学生就业压力与择业行为之 间的关系往往不是直接的,而更有可能存在如下关系： 就业压力一个体压力应对一择业行为反响.此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量.在实际 研究当中,中介变量的提出需要理论依据或经验支持,以上述因果链为例,也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：就业压力一个体择业期望一择业行为反响； 就业压力一个体生涯规

3、划一择业行为反响；1 / 22word因此,研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系.当 然在复杂中介模型中,中介变量往往不止一个,而且中介变量和调节 变量也都有可能同时存在,导致同一个模型中即有中介效应又有调节 效应,而此时对模型的检验也更复杂.以最简单的三变量为例,假设所有的变量都已经中央化,如此中 介关系可以用回归方程表示如下：Y=cx+ei1)M=ax+e2)Y=c' x+bM+e3)上述3个方程模型图与对应方程如下：二、中介效应检验方法中介效应的检验传统上有三种方法,分别是依次检验法、系数乘 积项检验法和差异检验法,下面简要介绍下这三种方法：1,依次检9法causual

4、 steps.依次检验法分别检验上述123 三个方程中的回归系数,程序如下：首先检验方程1y=cx+ el,如果c显著H0:c=0被拒绝,如此 继续检验方程2,如果c不显著说明X对Y无影响,如此停止中 介效应检验；在c显著性检验通过后,继续检验方程 2M=ax+e2如果a显 著H0:a=0被拒绝,如此继续检验方程3；如果a不显著,如此停 止检验；2 / 22word在方程1和2都通过显著性检9后,检验方程 3即y=c' x + bM + e3,检验b的显著性,假设b显著H0:b=0被拒绝,如此说明 中介效应显著.此时检验c',假设c'显著,如此说明是不完全中介 效应；假

5、设不显著,如此说明是 完全中介效应,x对y的作用完全通 过M来实现.评价:依次检验容易在统计软件中直接实现, 但是这种检验对于较 弱的中介效应检验效果不理想,如a较小而b较大时,依次检验判定 为中介效应不显著,但是此时 ab乘积不等于0,因此依次检验的结 果容易犯第二类错误承受虚无假设即作出中介效应不存在的判断. 2,系数乘积项检验法(products of coefficients).此种方法主要检 验ab乘积项的系数是否显著,检验统计量为 z = ab/ s也 实际上熟 悉统计原理的人可以看出,这个公式和总体分布为正态的总体均值显 著性检验差不多,不过分子换成了乘积项,分母换成了乘积项联合

6、标 准误而已,而且此时总体分布为非正态,因此这个检验公式的Z值和 正态分布下的Z值检验是不同的,同理临界概率也不能采用正态分布 概率曲线来判断.具体推导公式我就不多讲了,大家有兴趣可以自己 去看相关统计书籍.分母sab的计算公式为：Sab=；a2与2 b2Sa2 ,在这个 公式中,sb2和sa2分别为a和b的标准误,这个检验称为sobel检验, 当然检验公式不止这一种例如 Goodman I检验和Goodman II检验都 可以检验见下,但在样本比较大的情况下这些检验效果区别不大. 在AMO和没有专门的soble检验的模块,需要自己手工计算出而在 lisrel 里面如此有,其临界值为 Za/2

7、 a/2<-0,97(P <0.05 , NB 200).3 / 22word关于临界值比率表见附件虚无假设概率分布见 MacKinnon表中无中 介效应C.V.表,双侧概率,非正态分布.这个临界表没有直接给出.05 的双侧概率值,只有.04的双侧概率值；以N=200为例,.05的双侧 概率值在其表概在士 0.90左右,而不是温忠麟那篇文章中提出的 0.97.关于这一点,我看了温的参考文献中提到的 MacKinnonMacKinnon原文中的句话 <For example, the empirical criticalvalue is .97 for the .05 sign

8、ificance level ratherthan1.96 for the standard normal test of ab 4 0. Wedesignatethis test statistic by z8 because it uses adifferent distribution than the normal distribution.,实际上在 MacKinnon的概率表中,这个.97的值是在N=200下对应的.04概率的双侧统计 值,而不是.05概率双侧统计值,由于在该表中根本就没有直接给 出.05概率的统计值.为了确定这点,我专门查了国外对这个概率表 的介绍,发现确实如此,

9、相关文章见附件98th97th ,其值对应概率的判断就比较麻烦了,此时要采用0.90作为P<.05的统计值来进展判断. 之所以对温的文章提出质疑,是由于这涉与到概率检验的结果可靠 性,我为此查了很多资料,累.Goodmarl检验公式如下Goodman II检验检验公式如下注：从统计学原理可知,随着样本量增大,样本均值和总体均值的差 误趋向于减少；因此从这两个公式可看出,的值随着样本容量增大而 呈几何平方值减小,几乎可以忽略不计算,因此 MacKinnon et al.4 / 22word(1998)认为乘积项在样本容量较大时是“trivial 琐碎不必要的的,因此sobel检验和Good

10、man佥验结果在大样本情况下区别不大, 三个检验公式趋向于一致性结果,因此大家用soble检验公式就可以 了详情请参考文献 A parison of Methods to Test Mediation and OtherIntervening Variable Effects. Psychological Methods2022, Vol. 7, No. 1,83- 104.评价：采用sobel等检验公式对中介效应的检验容易得到中介效应显 著性结果,由于其临界概率MacKinnonP<.05的Z值为z/2或zj 而正态分布曲线下临界概率 P<.05的Z值为Za/2a /2<-

11、1.96 ,因此用该 临界概率表容易犯第一类错误拒绝虚无假设而作出中介效应显著的 判断3 .差异检验法(difference in coefficients) .此方法同样要找出联 合标准误,目前存在一些计算公式,经过 MacKinnon等人的分析,认 为其中有两个公式效果较好,分别是 Clogg等人和Freedman等人提 出的,这两个公式如下：Clogg差异检验公式Freedman差异检验公式c c'C C 'tN 3tN 2 xmSc'SC2 SC'2 2SCSC'1 rxm2Iy这两个公式都采用t检验,可以通过t值表直接查出其临界概率. Clog

12、g等提出的检验公式中,的下标N-3表示t检验的自由度为N-3, 为自变量与中介变量的相关系数,为X对Y的间接效应估计值的标准5 / 22word误；同理见Freedman检验公式 评价：这两个公式在a=0且b=0时有较好的检验效果,第一类错误率 接近0.05 ,但当a=0且b?0时,第一类错误率就非常高有其是 Clogg 等提出的检验公式在这种情况下第一类错误率到达 100%因此要慎 重对待.4 .温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序,如如如下列图:中介效完全中介中介效中介效应 F与工相关不显著 应显著 效应显著 应显著 不显著 停止中介效应分析这个程序实际上只采用了依次检验和 sobel

13、检验,同时使第一类错误率和第二类错误率都限制在较小的概率, 同时还能检验局部中介效应 和完全中介效应,值得推荐.三中介效应操作在统计软件上的实现 根据我对国国外一些文献的检索、 分析和研究,发现目前已经有专门分析soble检验的工具软件脚本,可下挂在 SPSS1中；然而在AMOS中只能通过手工计算,但好处在于能够方便地处理复杂中介模型, 分 析间接效应；根据温忠麟介绍,LISREAL也有对应的SOBEL佥验分析6 / 22word命令和输出结果,有鉴于此,本文拟通过对在 SPSS AMO阱如何分 析中介效应进展操作演示,相关SOBE检验脚本与临界值表非正态 SOBE检验临界表请看附件.这个局部

14、我主要讲下如何在 spss中实现中介效应分析无脚本,数据见附件spss中介分析数据,自变量为工作不被认同,中介变量 为焦虑,因变量为工作绩效第一步：将自变量X、中介变量M、因变量Y对应的潜变量的项目得分合并取均值并中央化,见如如下列图文件编定枳图曲数据如转换口分析如图表工具Q窗口也帮助出周旦今 医臼T 匐里星|咽圜届眼置回电6 ：工作不被认同8一领导不认可I同事不认可I客户不认可 心跳I紧张I坐立不安 效率低效率下降在这个图中,自变量X为工作不被认同,包含3个观测指标,即领导不认同、 同事不认可、客户不认可；中介变量M焦虑包含3个观测指标即心跳、紧、 坐立不安；因变量Y包含2个观测指标即效率低

15、和效率下降.Descriptive Statistics工作不被认同焦虑工作绩效Valid N (listwise)7 / 22word主件也 靖珊由 现圉.敦型® 涛抵位 令析制 茎底 工且妨 苣口口 玷证NMean489489489489=q目置 L 3轴厂广匚工rr%库店 I二归段效I不破认司?中央火)I2.C02.50.92予?2.DD'-I.QB1.331.5D-1.081黑恚 R心亿3 l二d城双匕中u丑.-的21-U9'-29-75-73白,作,系醴?同工MK被吹目I3.m1.CD31币上面三个图表示合并均值与中央化处理过程, 生成3个对应的变量并 中央

16、化工程均值后取离均差得到中央化 X、M 丫.第二步：按温忠麟中介检验程序进展第一步检验即检验方程y=cx+e中的c是否显著,检验结果如下表：Model SummaryModelRR SquareAdjusted RSquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.678(a).460.459.70570.4601487.000a Predictors: (Constant),不被认同中央化Coe fficients aModelUnstandardized C

17、oefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)不被认同(中央化).002.804.032.040.678.05120.354.959.000a. Dependent Var iable:工作绩效(中央化)由上表可知,方程y=cx+e的回归效应显著,c值.678显著性为p<.000, 可以进展方程m=ax+eF方程丫M' x+bm+e勺显著性检验；第三步：按温忠麟第二步检验程序分别检验a和b的显著性,如果都显 著,如此急需检验局部中介效应和完全中介效应；如果都不显著,如 此停止检验；如果a或b其

18、中只有一个较显著,如此进展sobel检验,8 / 22word检验结果见下表:Model Summ aryModelRR SquareAdjustedR SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.533 a.284.283.76763.284193.2471487.000a. Predictors: Constant, 不被认同中央化Coe fficients aModelUnstandardizedCoefficientsStandardized C

19、oefficientstSig.BStd. ErrorBeta1Constant不被认同中央化.001.597.035.043.533.03413.901.973.000a. Dependent Var iable:焦虑中央化由上面两个表格结果分析可知,方程m=ax+冲,a值0.53p<.000 ,继续进展方程y=c' x+bm+e勺检验,结果如下表:Model Summ aryModelRR SquareAdjustedR SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsR Square ChangeF Changedf1df2

20、Sig. F Change1.702 a.492.490.68485.492235.4902486.000a. Predictors: Constant, 焦虑中央化,不被认同中央化Coe fficients aModelUnstandardizedCoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1Constant.001.031.044.965不被认同中央化.670.045.56414.773.000焦虑中央化.225.040.2135.577.000a. Dependent Var iable:工作绩效中央化由上面两个表的结果

21、分析可知,方程 y=c' x+bm+仲,b值为0.213显著性为p<.000,因此综合两个方程m=ax+卸y=c' x+bm+e勺检验结果,a和谓B非常显著,接下来检验中介效应的到底是局部中介还是完全中9 / 22word介；第四步：检验局部中介与完全中介即检验c'的显著性：由上表可知,c'值为.564其p值.000,因此是局部中介效应,自变量 对因变量的中介效应不完全通过中介变量焦虑的中介来到达其影响, 工作不被认同对工作绩效有直接效应,中介效应占总效应的比值为：effect mX 0.213/0.678=0.167,中介效应解释了因变量的方差变异为sq

22、rt(0.490-0.459)=0.176 17.6%小结 在本例中,中介效应根据温忠麟的检验程序最后发现自变量和 因变量之间存在不完全中介效应,中介效应占总效应比值为 0.167, 中介效应解释了因变量17.6%的方差变异.下面我们采用Preacher(2022)设计的spssmaro脚本来进展中介效应分析,该脚本是美国俄亥俄和州立大学 Preacher和Hayesf 2022年 开发的在spss中计算间接效应、直接效应和总效应的脚本,对间接效 应的计算采用了 sobel检验,并给出了显著性检验结果,这个脚本可 在如下网址下载：.脚本文件名为sobel_spss ,关于如何在spss使用该脚

23、本请看附件(附 件为pdf文件,文件名为runningscripts).在运行了脚本后,在翻开 的窗口中分别输入自变量、中介变量和调节变量,在选项框中可以选 择bootstrap 自抽样次数,设置好后,点击ok,运行结果如下：10 / 22word11 / 22wordRun MATRIX procedure:VARIABLES IN SIMPLE MEDIATION MODELY工作绩效X不被认同M焦虑DESCRIPTIVES STATISTICS AND PEARSON CORRELATIONSMean SD工作绩效不被认同焦虑工作绩 _1.0000.95901.0000.6780.513

24、9不被认同-.0020.8085.67801.0000.5330焦虑中SAMPLE SIZE489DIRECT And TOTAL EFFECTSCoeff s.e. t Sig(two)b(YX).8042.039520.3535.0000cb(MX).5975.043013.9013.0000ab(YM.X).2255.04045.5773.0000bb(YX.M).6695.045314.7731.0000c'相当于b, b(YX.M)相当于c'注：b(yx)相当于 c, b(my)相当于 a, b(YM.X)INDIRECT EFFECT And SIGNIFICANC

25、E USING NORMAL DISTRIBUTIONValue s.e. LL 95 CI UL 95 CI Z Sig(two)Effect .1347.0261 .0836 .1858 5.1647 .0000(sobel)BOOTSTRAP RESULTS For INDIRECT EFFECTData Mean s.e. LL 95 CI UL 95 CI LL 99 CI UL 99 CIEffect .1347.1333.0295.0800.1928.0582.2135NUMBER OF BOOTSTRAP RESAMPLES1000FAIRCHILD ET AL. (2022)

26、 VARIANCE IN Y ACCOUNTED FOR BY INDIRECT EFFECT: .2316NOTES*end matrix -从spssmacro脚本运行的结果来看,总效应、中介效应、间接效应12 / 22word到达了显著值,其中c为0.8042, a值为0.5975, b值为0.2255,c '值为0.6695,间接效应在本例中为中介效应解释了自变量23.16%的方差,中介效应占中效应的比例为0.168.下面用对加载脚本前后的计算结果进展比较见下表：c a b c' 效应比中介效应方差变异-I- rr_Lrt r .*_ _无脚本0.167417.6%Sp

27、ssmacrao *0.167523.16%从比较结果可以看出,加载脚本后分析中介效应结果,总体效应提升了,但效应比没有多大变化0.0001,说明中介效应实际上提升了；中介效应对因变量的方差变异的解释比例也提升了了近5个百分点,说明采用bootstrap抽样法能更准确地估计总体效应和间接效应.无论变量是否涉与潜变量,都可以利用结构方程模型来实现中介效应分析,下面我来谈谈如何在AMO阱实现中介效应分析,数据见附件AMO阱介效应分析数据第一步：建立好模型图,如下:e1金e21e31坐立不安1e10.* 焦虑绩效表现e111效率下降e8本模型假设,工作不被认可通过中介变量影响绩效表现.13 / 22

28、word第二步：设置参数,要在 AMO和分析中介效应,需要进展一些必要的参数设置,步骤见如如下列图:file EiitVi eihDi,甲rainAnalyze ToqIsPlugiits HelpN|!H!ll!Hi|«| |a am |i*R|n oh w.Lxt effaceProper ti.es.Ctrl+IAitalysi sPr oper t i es.4 JObject Troperti *e. , *Ctrl*014 / 22wordx .-i：l ! ! IIS - ：! 11 kS - S：'| Est imat ion i Nunar ical Eia

29、E Output Bootstrap Pennut at ions K andon # TitleDiscrepancy Haxiituix likelihoodS_eneralized least squaresighited leastC Scale-fres least squareynptotically disxritouiion-freeL Est imat e neans and int ercept sr EwulisrelSQiicorrectFor the purpose of computing fit msasures with inctunplete data:* E

30、it the saturarted and independence modelsFit the saturated nodel onlyr Fit neither model根据上面几个图提示的步骤设置好后, 读取数据进展运算,工具栏提示如下ScamiiiE复件工作认同焦虑与绩效,八 DefauLt modelMirximzat ionIt eratior 8 was achieved Vrit ing .trtpvt Chi-square = 26, 0, df = 17 BootstrapSanipl a 5000EC confidence intervals1Paes 2Pass 3P

31、ass 4Pa?9 5Pass 6Pass 7Pass 8Pass 9Compulit上图表示采用bootstrap自抽样5000次运算结果,数据迭代到第8次得到收敛.模型卡方为26.0,自由度为17.15 / 22word第三步：看输出结果即模型图和文本输出:Standardized estimates卡方值=25.996(PeO75);自由度=17;NFI=.989;TLI=.994;CFI=.996;卡方与自由度之比=1.529从模型标准化路径图可以看出,模型卡方与自由度之比为1.529, p值.05,各项拟合指数皆较理想,说明模型较理想,下面我们来看下模型的总体效应和间接效应 的文本输

32、出,见下表：Standardized Total Effects (Group number 1 - Default model)Standardized Total Effects - Lower Bounds (BC) (Group number 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.554.000.000绩效表现.714.077.000效率卜降.612.068.830效率低.661.070.889领导不认可.818.000.000同事/、认可.771.000.000客户不认可.729.000.000坐立不安.451.776.000紧.405.688.000心跳

33、.436.753.000Standardized Total Effects - Upper Bounds (BC) (Group number 1 - Default model)16 / 22word工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.703.000.000绩效表现.831.303.000效率卜降.733.263.905效率低.771.284.958领导不认可.907.000.000同事/、认可.858.000.000客户不认可.841.000.000坐立不安.600.883.000紧.540.802.000心跳.582.868.000Standardized Total Effects - T

34、wo Tailed Significance (BC) (Group number 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.000.绩效表现.000.002.效率卜降.000.002.001效率低.000.002.001领导不认可.000.同事/、认可.001.客户不认可.001.坐立不安.000.001.紧.000.000.心跳.000.000.上述三个表格是采用BC(bias-corrected)偏差校正法估计的总体效应标准化估计的下限值、上限值和双尾显著性检验结果,双尾检验结果显示,总体效应显著,提示自变量工作不被认可对因变量绩效表现的总体效应显著值显著,PV.

35、000;下面我们继续看直接效应的文本输出结果,如下表:Standardized Direct Effects (Group number 1 - Default model)Standardized Direct Effects - Lower Bounds (BC) (Group number 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现17 / 22word工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.554.000.000绩效表现.549.077.000效率卜降.000.000.830效率低.000.000.889领导不认可.818.000.000同事/、认可.771.000.000客户

36、不认可.729.000.000坐立不安.000.776.000紧.000.688.000心跳.000.753.000Standardized Direct Effects - Upper Bounds (BC) (Group number 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.703.000.000绩效表现.759.303.000效率卜降.000.000.905效率低.000.000.958领导不认可.907.000.000同事/、认可.858.000.000客户不认可.841.000.000坐立不安.000.883.000紧.000.802.000心跳.000.8

37、68.000Standardized Direct Effects - Two Tailed Significance (BC) (Group number 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.000.绩效表现.000.002.效率卜降 .001效率低 .001领导不认可.000.同事/、认可.001.客户不认可.001.坐立不安.001.紧.000.心跳.000.和总体效应输出表格形式一致,前两个表格都是标准化估计的95婿18 / 22word信区间的上限值和下限值,第三个表格提示了直接效应显著,见红体字局部在本例中即为中介效应 ab和c'下面我们来看下

38、间接效应的显著性分析结果,见如如下列图：Standardized Indirect Effects (Group number 1 - Default model)Standardized Indirect Effects - Lower Bounds (BC) (Group number 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.000.000.000绩效表现.050.000.000效率卜降.612.068.000效率低.661.070.000领导不认可.000.000.000同事/、认可.000.000.000客户不认可.000.000.000坐立不安.451.00

39、0.000紧.405.000.000心跳.436.000.000Standardized Indirect Effects - Upper Bounds (BC) (Group number 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.000.000.000绩效表现.197.000.000效率卜降.733.263.000效率低.771.284.000领导不认可.000.000.000同事/、认可.000.000.000客户不认可.000.000.000坐立不安.600.000.000紧.540.000.000心跳.582.000.000Standardized Indir

40、ect Effects - Two Tailed Significance (BC) (Group number 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.19 / 22word工作不被认可焦虑绩效表现绩效表现 效率卜降 效率低 领导不认可.002.000.002.000.002.同事/、认可 客户不认可 坐立不安 紧 心跳.000.000.000.表格形式同上,显著性见红体字局部,在本例中即为 c'.综合上述 文本化输出的结果,我们可以判定,c,a,b,c '的估计值都到达了显 著性,下面,我们来看些这四个路径系数的标准化估计值和标准误到 底是多少呢？

41、见下表：Estimate fscalars fStandardized Regression Weights : (Group number 1 - Default model)ParameterSESE-SEMeanBiasSE-Bias焦虑<工作不被认可.038.000.628.001绩效表现<工作不被认可.053.001.659.000.001绩效表现<焦虑.058.001.187.001心跳<焦虑.029.000.814.000.000坐立不安<焦虑.027.000.837.000.000客户不认可<工作不被认可.028.000.790.000.000同事/、认可<工作不被认可.023.000.818.001.000领导不认可<工作不被认可.023.000.865.000效率低<绩效表现.017.000.927.000.000效率卜降<绩效表现.020.000.871.000.000紧<焦虑.029.000.747.000.000上表是采用bootstrap方法得出的标准化估计值与其标准误,se