• • • • 1. 计算c-c'的标准误 2. 检验统计量 在a=0，但b≠0时，可能存在较高的第一类错误率 即使中介效应不存在(ab=0),只要b显著,结果仍判定中介效应显著
• 缺点：
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统计方法详析. 中介效应
侯杰泰等提出的中介效应检验程序
• 基本思路： 第一步 回归系数检验 第二步 部分中介检验 依次检验a、b
连续
自变量使用虚拟变量，层次回归： 1.做Y对X和M的回归，得R12； 2. 做Y对X、M和XM的回归，得 R22，若R22显著高于R12，则调节 层次回归（同左）。 作用显著。 或者做XM的回归系数检验，若显 著，则调节作用显著。
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13
中介效应
统计分析方法
• 基本概念
统计方法详析. 中介效应
方法二
• 基本思路：检验H0：ab=0 • 步骤： • • 1. Sobel提出ab的标准误计算公式 2. 检验统计量
• 缺点：
•
受到统计样本大小和是否正态分布的局限
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统计方法详析. 中介效应
方法三
• 基本思路：检验H0：c-c‘=0
• 步骤：
• • -c=ab+c'， 中介效应大小即ab -检验ab/(c'+ab)或者ab/c'是否显著（中介效应相对大小）
•
• •
若显著，则表示中介效应显著
-完全中介效应：c'=0 -部分中介效应：c'显著
• 关键词解释
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中介效应
统计分析方法
• 主要方法 • 方法一
•
• •
性别、家庭社会经济地位、 认知方式、物质依赖
生活事件
抑郁
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4
调节效应
调节效应和交互效应
• 从统计上看，调节效应和交互效应是相同的 （对H0：c=0进行检验，c显著，则调节效应显著） • 从概念上看，交互效应中，两个自变量地位不固定，可以任意解释。 调节作用中，调节变量和自变量根据假设模型固定。
第三步 完全中介检验
第四步 Sobel检验
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调节作用
交互 作用
X1 X M Y
X2 X1 X2
Y
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6
什么情况下考虑分析调节作用 当自变量和因变量的相关很弱，或相 关研究的结果不一致时，最好考察调 节作用。如性别、家庭社会经济地位。
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7
中介效应
定义和性质
• 基本思路：依次回归c，a，b • 统计工具：SPSS
• 步骤：
• • • • • • • 缺点： 中介效应弱时，检验效率低。
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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
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10
中介作用： a1 b1 是M1 的中介作用；a2 b2 是M2 的中介作用
a1
M1
b1
X
a2
Y
M2
b2
间接作用： a1 b1 ； a2 b2 ； a1 b1 + a2 b2
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11
举例：
•慢性疾病 心理健康，对慢性 疾病的认知是调节变量还是中介变量？
统计方法详析. 中介效应
统计分析方法
• 主要方法 • 方法一
•
• •
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著 即H0：ab=0 -检验c和c'的差异是否显著
• 方法二
• 方法三
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统计方法详析. 中介效应
方法一
• 如果X通过影响变量 M来影响Y,则称M为中介变量 • c是X对Y的总效应，a、b是经过中介变量M的中介效应 • c=c'+ab (一个中介变量的情况)
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比较
调节变量 VS 中介变量
• 差别的关键在于？ 统计模型
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通过公式我们可以发现依据路径分 析中的效应分解的术语，ab其实也代表 了间接作用，中介作用属于间接作用。 但在概念上，两者是有区别的。当 中介变量不止一个时，中介作用要明确 指出哪个中介变量的中介作用，而间接 作用既可以指经过某个特定中介变量的 间作用（即中介作用），也可以指部 分或所有中介作用的总和。
调节与中介效应
目录 CONTENTS
1
调节效应
2
中介效应
3
比较
4
统计方法详析
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调节效应
定义和性质
• Y与 X的关系受到第三个变量M的影响 • 调节变量可以是定性的 (如性别) ，也可以是定量的 (如年龄) • 影响因变量和自变量之间关系的方向 (正或负 )和强弱
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•生活事件 抑郁、焦虑症状， 认知方式是调节变量还是中介变量？ •生活事件 抑郁、焦虑症状， 负性认知方式是调节变量还是中介变量？
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12
调节作用的分析方法（假设所有变量 均为显变量）
调节变量 （M） 类别 自变量（X） 类别 两因素方差分析 连续 分组回归：按M的取值 分组，做Y对X的回归。 若回归系数的差异显著， 则调节作用显著。
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著 即H0：ab=0 - 检验c和c'的差异是否显著
• 方法二
• 方法三
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中介效应
统计分析方法
• 基本分析流程 主要采用结构方程模型进行统计或用SPSS进行回归
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