中介效应与调节效应分析34页PPT
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中介效应分析ppt课件
1依次检验回归系数法2系数乘积检验法3系数差异检验法sobel法的检验力高于依次检验但这个检验统计量的推导要假设服从正态分布就算其中每一个系数都是正态分布其乘积通常也不是正态的因而ab的计算只是近似的可能很不准确所以该检验具有很明显的局限性
中介效应分析方法
学生：肖 翔 导师：曾晓青
1
中介变量的定义：考虑自变量X 对因变量Y 的影响, 如果X 通过影响变量M 来影响Y ,则称M 为中介变量。例 如，“专业满意度”影响“专业承诺”，进而影响“对该专业 的学习投入”。“专业承诺”是中介变量。
new (H); !定义辅助变量 H=a*b; ! 系数乘积ab的估计 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!输出各个系数及系数乘积 ab 的偏差校正的非参数 百分位 Bootstrap 法置信区间 若要得到(不校正的)非参数百分位Bootstrap 法置信区间, 只需将 OUTPUT 中的 cinterval (bcbootstrap)改为 cinterval (bootstrap)即可。
学习投入
图3：专业承诺对专业满意度和学习投 入的中介作用模型
13
依次检验回归系数法Mplus
TITLE: The structure of PTSD of DSM-4 using ML in table 5-8 !题目。 DATA: FILE IS PTSD.dat / .txt ; !指定数据存储位置。 VARIABLE: NAMES ARE x1 x2 y1-y17; !定义数据文件中的变量名。
先看以上指标，如果满足以上条件，则模型符 合拟合指标。
15
16
再看STDYX Standardization输出数据，确定中介调节效应
中介效应分析方法
学生：肖 翔 导师：曾晓青
1
中介变量的定义：考虑自变量X 对因变量Y 的影响, 如果X 通过影响变量M 来影响Y ,则称M 为中介变量。例 如，“专业满意度”影响“专业承诺”，进而影响“对该专业 的学习投入”。“专业承诺”是中介变量。
new (H); !定义辅助变量 H=a*b; ! 系数乘积ab的估计 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!输出各个系数及系数乘积 ab 的偏差校正的非参数 百分位 Bootstrap 法置信区间 若要得到(不校正的)非参数百分位Bootstrap 法置信区间, 只需将 OUTPUT 中的 cinterval (bcbootstrap)改为 cinterval (bootstrap)即可。
学习投入
图3：专业承诺对专业满意度和学习投 入的中介作用模型
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依次检验回归系数法Mplus
TITLE: The structure of PTSD of DSM-4 using ML in table 5-8 !题目。 DATA: FILE IS PTSD.dat / .txt ; !指定数据存储位置。 VARIABLE: NAMES ARE x1 x2 y1-y17; !定义数据文件中的变量名。
先看以上指标，如果满足以上条件，则模型符 合拟合指标。
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再看STDYX Standardization输出数据，确定中介调节效应
SPSS基本技法-调节效应与中介效应的探讨.ppt
部屬知覺到的 流動性
主管的 不當對待行為
部屬的 工作滿意度
流動性 高 低
工高 作 滿 意 度低
低高
不當對待領導
11
問題與討論
目前已經有研究指出：當員工的加班時間 越長，其工作倦怠的情形也就越嚴重。
加班時間長短
工作倦怠
針對以上刺激-反應模式，你認為：
– 可能的中介變項是什麼？ – 可能的調節變項有哪些？
主管的 不當對待行為
部屬的工作 滿意度
定義：員工對於主管持續展現語言或非語 言敵意行為的程度，所產生的知覺，肢體 接觸並不包含在內 (Tepper, 2000, p178)。例： -嘲笑部屬 -在別人面前責罵部屬 -對部屬表現無禮的態度
7
中介效果模式(mediating effect model)
12
2-2.如何處理控制變項
有沒有這個可能性?
主管的不當 對待領導
部屬的 工作滿意
部屬的 負向情緒性
我才是幕後 的黑手!
13
所以，我們該怎麼辦呢?
-在控制不相關之變項(負向情緒性)的情況下， 探討獨變項(不當對待領導)對依變項(工作滿意 度的預測效果。
統計分析上怎麼做：階層迴歸分析(hierarchical regression) Y=工作滿意度，X1=負向情緒性，X2=不當對待領導
Step2 ：預測變項 不當對待領導 （ΔR2）
合計R2 調整後的R2 F值 自由度
R12
* p<.05 **p<0.1
工作滿意度
M1
M2
-.31** (.10)**
.10 .09 29.90** 1,277
-.30**
-.20** (.04)**
调节效应、中介效应
有中介的调节变量
如果一个模型除了自变量和因变量外,涉及的第三变量不止一个, 可能会同时包含调节变量和中介变量。这些变量出现在模型中的位 置不同会产生不同的模型,联系着不同的统计背景和意义。 研究学生行为(X )对同伴关系( Y)的影响。以往的研究发现,老师 的管教方式(U )是调节变量,老师对学生的喜欢程度(W )是中介变量。 据此可以建立如图1所示的模型。
如果在第(3)步中,UX的系数不显著,则 U的调节效应完全通过中介变量W而起 作用。 从上面分析步骤可知,检验有中介的 调节效应时,先要检验调节效应,然后检 验中介效应。
有调节的中介变量
管教方式(U ) 是调节变量、喜欢程 度(W )是中介变量以后,也可以建 立如图2所示的模型。 与图1 的模型不同的是乘积项, UX 换成了UW。考虑X 对Y 的影响 时,W 仍然是中介变量。但U不是Y 与X 关系的调节变量,而是Y与W 关 系的调节变量。就是说,经过W 的 中介效应受到U 的影响,所以称W 为有调节的中介(moderated media2tor) 。
混合模型
一个复杂的模型,可能同时包含了 有中介的调节变量和有调节的中介 变量。图3所示的就是这样一个混 合模型(mixed model) 。 要研究的是X 对Y的影响。 U ×X →Y表明U 是Y与X 关系的调节 变量,U ×X →W →Y表明它通过W 影响Y,从这个角度看U是有中介的 调节变量。 X →W →Y表明W 是中介变量
中介效应
统计分析方法
基本思路：依次回归c，a，b 统计工具：SPSS
步骤： 1. 验证c不等于0：利用相关或者回归 2. 验证a不等于0，b不等于0。 -用X向M做回归，得到a -进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b 3. 中介效应的大小c' =b - a 缺点： 中介效应弱时，检验效率低。
SPSS基本技法-调节效应与中介效应的探讨.ppt
SPSS基本技法与 调节效应与中介效应的探讨
1
當你在做論文的時候，遇到下 面問題，你該怎麼辦？
複選題要怎麼key-in呢？ 資料key-in完後，要怎麼偵測有沒有key錯呢？ 我如何把基本資料中的連續變項（如：所有受測樣本 的年資在半年到14年之間）轉換成類別變項呢（如：1=
年資不到1年、2=1年以上3年以下、3=3年以上5年以下、 4=5年以上7年以下、5=超過7年）
部屬知覺到的 流動性
主管的 不當對待行為
部屬的 工作滿意度
流動性 高 低
工高 作 滿 意 度低
低高
不當對待領導
11
問題與討論
目前已經有研究指出：當員工的加班時間 越長，其工作倦怠的情形也就越嚴重。
加班時間長短
工作倦怠
針對以上刺激-反應模式，你認為：
– 可能的中介變項是什麼？ – 可能的調節變項有哪些？
Variable
Step1：control variable Sex of clerk Sex of customer Sex of clerk-customer pair Age of clerk Years of clerk Professional ability
Step2：predictor Displayed positive emotions
一個公式闖天下
01X
2M
XM 3
X
β1
M β2
Y
β3
X×M
拆成三部曲
Step 1 10 11 X
Ｒ12
Step 2 20 21 X 22 M
Ｒ22
Step 3
30 31 X 32 M
XM 33
Ｒ32
R2
1
當你在做論文的時候，遇到下 面問題，你該怎麼辦？
複選題要怎麼key-in呢？ 資料key-in完後，要怎麼偵測有沒有key錯呢？ 我如何把基本資料中的連續變項（如：所有受測樣本 的年資在半年到14年之間）轉換成類別變項呢（如：1=
年資不到1年、2=1年以上3年以下、3=3年以上5年以下、 4=5年以上7年以下、5=超過7年）
部屬知覺到的 流動性
主管的 不當對待行為
部屬的 工作滿意度
流動性 高 低
工高 作 滿 意 度低
低高
不當對待領導
11
問題與討論
目前已經有研究指出：當員工的加班時間 越長，其工作倦怠的情形也就越嚴重。
加班時間長短
工作倦怠
針對以上刺激-反應模式，你認為：
– 可能的中介變項是什麼？ – 可能的調節變項有哪些？
Variable
Step1：control variable Sex of clerk Sex of customer Sex of clerk-customer pair Age of clerk Years of clerk Professional ability
Step2：predictor Displayed positive emotions
一個公式闖天下
01X
2M
XM 3
X
β1
M β2
Y
β3
X×M
拆成三部曲
Step 1 10 11 X
Ｒ12
Step 2 20 21 X 22 M
Ｒ22
Step 3
30 31 X 32 M
XM 33
Ｒ32
R2
第30章 中介效应与调节效应分析
一、中介效应分析
§ 1.中介效应的概述
§ 中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）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；当中介变量不止 一个的情况下，中介效应不等于间接效应，此时间接效 应可以是部分中介效应和（或）所有中介效应的总和。
§ 自变量（X）为“工作不被认同”包含三个观测指标 ：即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中介 变量（M）“焦虑”包含三个观测指标即心跳、紧张 、坐立不安；因变量（Y）“工作绩效”包含两个观 测指标即效率低和效率下降。
§ 新变量的均值如图30-3所示。
§ （2）将新变量X、M、Y中心化，即个体值与其 均数之差处理，得中心化后的新变量X“不被认 同（中心化）”、M“焦虑（中心化）”、Y“工作绩 效（中心化）”，如图30-4所示。
§ 图30-18所示是回归模型的总体情况，男、 女两组回归方程中R2分别为0.748、0.557，P = 0.000 都具有显著效应，表明性别这一变量具有 明显的调节效应。从图30-18所示的数据可以看 出，男性组的回归方程解释了因变量74.8%的方 差变异，女性组的回归方程解释了因变量55.7% 的方差变异。
§ 2.调节效应检验过程
§ 显变量的调节效应分析方法。分为四种情况讨论。
§ 1）当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，做两因素交 互效应的多因素方差分析，交互效应即调节效应；
§ 2）自变量使用哑变量，调节变量是连续变量时，将因变量、自变 量和调节变量中心化，做Y = aX + bM + e1 ； Y = aX + bM + cXM + e2的层次回归分析：①做Y对X和M的回归，得决定系数R12；② 做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显 著。或者，作XM的回归系数检验，若c显著，则调节效应显著；
中介效应与调节效应分析(课堂PPT)
对另一c类学生却没有效，从而学生 个XM性是调节变量。 c：衡量调节效应的大小
概述-核心概念 调节效应与交互效应
➢ 从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 ➢ 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 ✓ 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 ✓ 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
自大大我学学效生生能领领×导导力力 团队绩效
团队绩效 团团队队绩绩效效
概述-核心概念
中介效应(mediating effect)
考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M 为中介变量。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X
Y
M
X
Y
自我效能
大学生领导力
团队绩效
2
概述-核心概念
✓ 验证c不等于0：利用相关或者回归 ✓ 验证a不等于0，b不等于0（完全中介时，还需验证c'等于0）
用X向M做回归，得到a 进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b
✓ 中介效应值=a*b
1 4
实例分析-中介效应
实例分析1
➢ 某研究在探究成年人的生活满意度时，根据既往理论支持，初步建立假 设如下：
c
X
Y
e1
M
e2
a
b
c'
X
Y
e3
中介效应模型示意图
3
中介效应方程式
Y = cX +e1
(1)
M = aX +e2
(2)
Y =c'X +bM +e3
(3)
➢ 中介效应：a*b ➢ 直接效应：c ' ➢ 总效应：c (c = c'+ ab)
概述-核心概念 调节效应与交互效应
➢ 从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 ➢ 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 ✓ 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 ✓ 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
自大大我学学效生生能领领×导导力力 团队绩效
团队绩效 团团队队绩绩效效
概述-核心概念
中介效应(mediating effect)
考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M 为中介变量。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X
Y
M
X
Y
自我效能
大学生领导力
团队绩效
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概述-核心概念
✓ 验证c不等于0：利用相关或者回归 ✓ 验证a不等于0，b不等于0（完全中介时，还需验证c'等于0）
用X向M做回归，得到a 进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b
✓ 中介效应值=a*b
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实例分析-中介效应
实例分析1
➢ 某研究在探究成年人的生活满意度时，根据既往理论支持，初步建立假 设如下：
c
X
Y
e1
M
e2
a
b
c'
X
Y
e3
中介效应模型示意图
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中介效应方程式
Y = cX +e1
(1)
M = aX +e2
(2)
Y =c'X +bM +e3
(3)
➢ 中介效应：a*b ➢ 直接效应：c ' ➢ 总效应：c (c = c'+ ab)
(整理)分析调节效应..pptx
表格2
Model Summary
Mode gender l
Std. Error
Change Statistics
Adjusted of the R Square F R R Square R Square Estimate Change Change df1 df2
Sig. F Change
0 1 .349a .122 .113
精品文档
5
学海无 涯
gender Model
Variables Entered
Variables Removed
Method
0
1
COMPa
. Enter
1
1
COMPa
. Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: PICTCOMP 表格1显示了因变量是pictcomp,回归方法采用强行进入法（enter），共有两组回归方程 ， 一组是女性（0），另一组是男性（1）。
表格3
Coefficientsa
gender Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
精品文档
6
学海无 涯
B
Std. Error Beta
0
1
(Constant)
7.355
.943
7.797
.000
COMP
.342
.091
Assuming model 无限制模型（所有参数自由估计） to be correct:
中介效应与调节效应分析
自我效能
自我效能？ 政治技能？
团队绩效 团队绩效 团队绩效
概述-核心概念 中介效应(mediating effect)
考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M 为中介变量。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X Y 自我效能 M 大学生领导力 X Y 团队绩效
2
概述-核心概念
从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
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检验方法-中介效应
传统检验方法 1 传统检验方法 23 传统检验方法
系数乘积项检验法 依次检验法 差异检验法 检验回归系数 c、a、b、c' Sobel 检验法 检验c 和c'的差异是否显著 c： Y与X是否相关 ab是否显著，即H0：ab=0 回归系数的乘积
Y=aM+bM+cXM+e X, M在Y前面，M可以在X前面 影响Y和X之间关系的方向（正或负）和强弱 M与X、Y的相关可以显著或不显著（后者较理想） 回归系数c ^c c是否等于0
X对Y的影响较强且稳定
M=aX+e2 Y=c'X+bM+e3 M在X之后，Y之前 代表一种机制，X通过它影响Y M与X、Y的相关都显著 回归系数乘积ab ^a^b ab是否等于0
中心化乘积指标方法
广义成绩指标方法 无约束模型
2 2
拓展
单步多重中介模型
指多个中介变量之间不存在相互影响
M1
a1
a2 X
并行多重中介模型