因素分析与中介变量分析PPT课件
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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
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
因素分析与中介变量分析
b’显著为完全中介，不显著为部分中介
中介变量与调节变量比较
学生某项自我概念（如外貌、体能等）对总的自我概 念的影响 调节变量：学生对该项自我概念重视程度
成功机会对动机的影响 调节变量：成功的价值
Байду номын сангаас
常用形式：
Y= aX+bM+cXM+e Y= bM+ (a+cM)X+e 系数 衡量了调节效应（ moderator effect ）的大小
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M影响变 量 Y来影响 ，则称 Y为中介变量。
中介效应分析方法 依次检验 (1)系数 c显著；（ 2）系数 a显著；（ 3）系数b显著。完
全中介过程还要加上：（4）c显著但 c’不显著。 检验 c-c’=0
检验ab=0(Sobel检验)
Z=
sa、sb分别为回归系数a、b的标准误。 Sobe检验在线计算：
/statcalc3/calc.aspx?id=31 或 /sobel/sobel.htm
内生变量：被影响的变量。 外源变量：作用于其它变量的变量。
常用的衡量模型拟合度指数有： 绝对指数χ2 /df 、RMSEA、GFI、AGFI，衡量模型与样本数据的拟 合程度； 相对指数TLI 和CFI； 简约指数PNFI 和PGFI。 χ2 /df 值越小，表明模型越好，小于5 即为可接受的值； RMSEA 小于0.1，模型可接受，在0.08~0.05 之间说明模型的拟合 度很好，小于0.05 说明模型拟合度非常好；
GFI、AGFI、TLI、CFI 的值在0~1之间，值越接近1 则模型越理想， 通常需要大于0.9 以上；RMR 接近0 表示模型拟合度良好；PNFI、 PGFI 大于0.5 以上。
高级心理统计11-中介分析ppt课件.ppt
5.2 中介模型的推理假设
时间顺序。
中介模型中假定了变量的先后顺序，即X出现在M之前，M出现在Y之前。
中介链的选择。
一条中介链可能包含很多个路径。研究者必须决定测量哪些路径，以及
确定最终的因变量。
测量的时机。
中介变量和因变量的测量时机必须与自变量的变化、中介变量的变化以
及因变量的变化三者之间关系的真实时间相匹配。
如果二者符号相反，则说明是遮掩效应，报告效应量|ab/c’|
。除了 ab/c 或|ab/c’|，也可以酌情报告其他的效应量。
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
4.2 使用潜变量中介模型
潜变量中介模型就是结构方程模型的一个特例，具体来说
，如果中介效应涉及到的 3 个变量（自变量 X，中介变
量 M，结果变量 Y）中，至少有一个是潜变量时，就需要
使用结构方程模型来分析三者间的中介效应。
下面依然以三个变量之间的中介模型为例，但在这里，中
介涉及的三个变量都是潜变量，每个潜变量都由 3 个指
3.2 中介效应检验流程
第四步，确定中介效应存在后，检验直接效应 c’。若不显著
，则说明是完全中介效应。按照中介效应解释结果即可。否则
，系数显著，说明存在中介效应，进行下一步。
第五步，中介效应和直接效应都存在时是部分中介效应，报告效应量 ab/c。
正态分布的系数乘积项。
两个随机变量乘积项的分布或是Bootstrap方法来建构置信区间。
遗漏的影响。
以单个中介变量的模型为例，模型假设没有其他变量与这三个变量
因素分析法(共9张PPT)
2、以目标数443040元（=600×710×1. 1、分析对象是商品混凝土的成本，实际成本与目标成本的差额为30657元，该指标是由产量、单价、损耗率三个因素组成的，其排序如上表。
3、以目标数为基础，将各因素的目标数相乘， 作为分析替代的基数。
因素分析法的计算步骤
4、将各个因素的实际数按照上面的排列顺序 进行替换计算，并将替换后的实际数保留下来。
4
3
－1
成本
元 443040 473697 +30657
分析：
1、分析对象是商品混凝土的成本，实际成本与 目标成本的差额为30657元，该指标是由产量、 单价、损耗率三个因素组成的，其排序如上表。
2、以目标数443040元（=600×710×1.04）为 分析替代的基础。
第一次替代产量因素，以630替代600：
差异。 1、分析对象是商品混凝土的成本，实际成本与目标成本的差额为30657元，该指标是由产量、单价、损耗率三个因素组成的，其排序如上表。
第一次替代产量因素，以630替代600： 6、各个因素的影响程度之和，应与分析对象的总差异相等。
2、确定该指标是由哪几个因素组成的，并按 最后，可以将以上三大因素各自的影响数相加就应该等于总差异Po-Ps。
因素分析法
因素分析法概念
因素分析法（Factor Analysis Approach）， 又称指数因素分析法，是利用统计指数体系分 析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计 分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指 标分解法、定基替代法。
连环替代法
这种方法可用来分析各种因素对成本的影响程 度。在进行分析是，首先要假设众多因素中的 一个因素发生了变化，而其他因素则不变，然 后逐个替换，分析比较其计算结果；以确定各 个因素的变化对成本的影响程度。
3、以目标数为基础，将各因素的目标数相乘， 作为分析替代的基数。
因素分析法的计算步骤
4、将各个因素的实际数按照上面的排列顺序 进行替换计算，并将替换后的实际数保留下来。
4
3
－1
成本
元 443040 473697 +30657
分析：
1、分析对象是商品混凝土的成本，实际成本与 目标成本的差额为30657元，该指标是由产量、 单价、损耗率三个因素组成的，其排序如上表。
2、以目标数443040元（=600×710×1.04）为 分析替代的基础。
第一次替代产量因素，以630替代600：
差异。 1、分析对象是商品混凝土的成本，实际成本与目标成本的差额为30657元，该指标是由产量、单价、损耗率三个因素组成的，其排序如上表。
第一次替代产量因素，以630替代600： 6、各个因素的影响程度之和，应与分析对象的总差异相等。
2、确定该指标是由哪几个因素组成的，并按 最后，可以将以上三大因素各自的影响数相加就应该等于总差异Po-Ps。
因素分析法
因素分析法概念
因素分析法（Factor Analysis Approach）， 又称指数因素分析法，是利用统计指数体系分 析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计 分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指 标分解法、定基替代法。
连环替代法
这种方法可用来分析各种因素对成本的影响程 度。在进行分析是，首先要假设众多因素中的 一个因素发生了变化，而其他因素则不变，然 后逐个替换，分析比较其计算结果；以确定各 个因素的变化对成本的影响程度。
《变量分析》课件
回归分析是用于研究一个因变量 与一个或多个自变量之间关系的
统计方法。
通过回归分析可以建立回归方程 ，描述因变量与自变量之间的数
量关系，并预测因变量的值。
回归分析不仅可以用于预测，还 可以用于解释和预测变量之间的
因果关系。
因子分析
因子分析是用于探索多个变量 之间潜在结构的统计方法。
通过因子分析可以将多个变量 简化为少数几个公共因子，这 些公共因子反映了原始变量之 间的共同特征。
线性判别分析法
总结词
线性判别分析法是一种有监督的降维技术， 通过投影将高维数据降到低维空间，使得同 一类别的数据尽可能聚集，不同类别的数据 尽可能分离。
详细描述
线性判别分析法寻找一个投影方向，使得投 影后的数据在不同类别之间有最大的可分性 。该方法假设数据服从高斯分布，通过求解 广义特征值问题来得到投影矩阵。线性判别 分析法广泛应用于人脸识别、图像分类、语
《变量分析》ppt课件
目录 CONTENT
• 变量分析概述 • 变量类型与特征 • 变量之间的关系分析 • 变量选择与降维 • 变量分析的统计方法 • 变量分析的软件实现
01
变量分析概述
定义与概念
变量分析的定义
变量分析是一种统计学方法，用于研究变量之间的关系、变化和预测。它涉及 到对数据的收集、整理、描述和推断，以揭示变量之间的内在联系和规律。
详细描述
R语言是统计学家和数据分析师广泛使用的一种编程语言 ，拥有丰富的统计和机器学习库，如base R、ggplot2 、caret等。R语言在数据可视化、统计建模和机器学习 等领域具有广泛的应用。
感谢您的观看
THANKS
主成分分析法
总结词
主成分分析法是一种降维技术，通过将多个相关变量转换为少数几个不相关的主 成分，简化数据集的结构，揭示数据的主要特征。
《中介作用分析》课件
《中介作用分析》PPT课 件
中介作用是指在人际关系中起到桥梁和纽带作用的现象。本课件将介绍中介 作用的定义、类别、形成条件、特点、作用机制、作用效应和在实际生活中 的应用。
什么是中介作用
中介作用是指在人际关系中起到桥梁和纽带作用的现象。了解中介作用的定义和类别有助于我们 深入理解其作用机制和作用效应。
中介作用的实现途径包括面对面交流、媒体传播、互联网技术等多种方式。
3
中介作用的作用效应
中介作用可能产生积极效应，如促进信息传递和资源共享，也可能产生负面效应， 如信息失真和资源占用。
中介作用在实际生活中的应用
中介作用在商业领域、社交媒体和政治领域等各个方面都有广泛的应用，通过中介作用可以更好地实现 信息传递和资源共享。
3 中介作用的相对性
中介作用的效果因具体 情况而异，可能对某些 人有好处，但对另一些 人产生负面影响。
中介作用的作用机制
中介作用的作用机制包括作用模式和作用途径，理解这些机制有助于我们更好地把握和运用中介作 用。
1
中介作用的作用模式
中介作用有多种模式，如信息传递、资源借贷、协调冲突等。
2
中介作用的作用途径
中介作用对社会发展具有重要作用，它促进了信息传递和资源流通，对个人也有启示作用。
1 中介作用对社会发展的作用
中介作用促进了社会交往、信息传递和资源共享，推动了社会的发展和进步。
2 对于个人的启示
通过充分利用中介作用，个人可以更好地获取信息、实现目标，并与他人建立良好的人 际关系。
中介作用的定义
中介作用指的是一个人或一个事物在人际关系中起到连接和沟通的作用。
中介作用的类别
中介作用可以分为人际中介、物质中介和信息中介等几种类别。
中介作用是指在人际关系中起到桥梁和纽带作用的现象。本课件将介绍中介 作用的定义、类别、形成条件、特点、作用机制、作用效应和在实际生活中 的应用。
什么是中介作用
中介作用是指在人际关系中起到桥梁和纽带作用的现象。了解中介作用的定义和类别有助于我们 深入理解其作用机制和作用效应。
中介作用的实现途径包括面对面交流、媒体传播、互联网技术等多种方式。
3
中介作用的作用效应
中介作用可能产生积极效应，如促进信息传递和资源共享，也可能产生负面效应， 如信息失真和资源占用。
中介作用在实际生活中的应用
中介作用在商业领域、社交媒体和政治领域等各个方面都有广泛的应用，通过中介作用可以更好地实现 信息传递和资源共享。
3 中介作用的相对性
中介作用的效果因具体 情况而异，可能对某些 人有好处，但对另一些 人产生负面影响。
中介作用的作用机制
中介作用的作用机制包括作用模式和作用途径，理解这些机制有助于我们更好地把握和运用中介作 用。
1
中介作用的作用模式
中介作用有多种模式，如信息传递、资源借贷、协调冲突等。
2
中介作用的作用途径
中介作用对社会发展具有重要作用，它促进了信息传递和资源流通，对个人也有启示作用。
1 中介作用对社会发展的作用
中介作用促进了社会交往、信息传递和资源共享，推动了社会的发展和进步。
2 对于个人的启示
通过充分利用中介作用，个人可以更好地获取信息、实现目标，并与他人建立良好的人 际关系。
中介作用的定义
中介作用指的是一个人或一个事物在人际关系中起到连接和沟通的作用。
中介作用的类别
中介作用可以分为人际中介、物质中介和信息中介等几种类别。
因素分析方法PPT课件
根但bˆ j据 是回，(FX归j 是X分不)析可1 中X观最F察j小的二。乘因法此，上应述有公：式尚不能 给出因子得分函数的系数估计。在总体变量标
准化的条件下，根据正交因子模型的假设 Xa可Fj 以j是用(总a因1体j子, ax载2与j荷,因..矩.子, a阵pFjA)j的的 代样第替本j列。相关系数，所以
每个公共因子来说，载荷最为分散，因此比较容易对因子的 专业意义作出解释。
第十二页，课件共19页。
第四节 因子得分
4．1 因子得分函数
因子模型将总体中的原有变量分解为公共因子与特殊因子 的线性组合：
X i ai1F1 ai 2F2 aim Fm i , i 1,2,..., p 按照这个思路，也可以把每个公共因子表示成原变量的 线性组合：
数据要求 注意变量的标准化、归一化、无量纲化处理，总 量与相对量问题等。
第十八页，课件共19页。
2.指定变量
（1）设立模型 土地面积,水资源,煤储量,森林蓄积,耕地面积,播 种面积,总人口,GDP,基本建设,更新改造,工业 增加值,固定资产,进出口,农林牧渔。
第十九页，课件共19页。
第二页，课件共19页。
因子分析
因子分析是通过变量或样本的相关系数矩阵 内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数 几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系。 即将观察变量分类，将相关性较高的、联系较 密切的、包含重复信息较多的变量分在同一类 中，使不同类的变量之间的相关性较低，每类 变量代表了一个本质因子或基本结构。因子分 析就是寻找系统中这种不可观测的因子或结构 的方法。
第十四页，课件共19页。源自第五节 KMO检验与Bartlett球形检验
5．1 因子分析对样本的要求 和任何统计分析问题一样，因子分析也要求
准化的条件下，根据正交因子模型的假设 Xa可Fj 以j是用(总a因1体j子, ax载2与j荷,因..矩.子, a阵pFjA)j的的 代样第替本j列。相关系数，所以
每个公共因子来说，载荷最为分散，因此比较容易对因子的 专业意义作出解释。
第十二页，课件共19页。
第四节 因子得分
4．1 因子得分函数
因子模型将总体中的原有变量分解为公共因子与特殊因子 的线性组合：
X i ai1F1 ai 2F2 aim Fm i , i 1,2,..., p 按照这个思路，也可以把每个公共因子表示成原变量的 线性组合：
数据要求 注意变量的标准化、归一化、无量纲化处理，总 量与相对量问题等。
第十八页，课件共19页。
2.指定变量
（1）设立模型 土地面积,水资源,煤储量,森林蓄积,耕地面积,播 种面积,总人口,GDP,基本建设,更新改造,工业 增加值,固定资产,进出口,农林牧渔。
第十九页，课件共19页。
第二页，课件共19页。
因子分析
因子分析是通过变量或样本的相关系数矩阵 内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数 几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系。 即将观察变量分类，将相关性较高的、联系较 密切的、包含重复信息较多的变量分在同一类 中，使不同类的变量之间的相关性较低，每类 变量代表了一个本质因子或基本结构。因子分 析就是寻找系统中这种不可观测的因子或结构 的方法。
第十四页，课件共19页。源自第五节 KMO检验与Bartlett球形检验
5．1 因子分析对样本的要求 和任何统计分析问题一样，因子分析也要求
《因素分析》PPT课件 (2)
• 效度的基本概念 • 因素分析的基本原理 • 因素分析的操作程序 • 因素分析的报表解释
精选PPT
2
效度的基本概念
精选PPT
3
4.1 效度的基本概念
效度
所谓效度，是指一个测验能够测到该测验所欲测的（研究者所设计的）心理或行 为特质的程度，即测验或量表所能正确测量的特质程度。
效度——测验或量表能够正确得到想要得到的信息。
例子：若根据某项特征能够区分人、物或事件，那么说某个测量该特征的测量工 具是有效的，就是指它的测量结果能把具有不同特征的人、物或事件进行有效的区分。
效度指的是“测验结果”的正确性，而不是测验工具本身。 效度并非全有或全无，只是程度上高低的不同。 效度具有目标导向，每种测验或量表均有其特殊目的与功能，不具普遍性，不能适
4. 决定因素与命名 转轴后，要决定因素数目，选取较少因素层面，获得较大的解释量。在因素命名 与结果解释上，必要时可将因素计算后分数储存，作为其它程序分析的输入变量。
精选PPT
10
因素分析的操作程序
精选PPT
11
4.3 因素分析的操作程序
步骤一：
Analyze
Data Reduction
Factor
Total Variance Explained
Initial EigenvaluE esxtraction Sums of SquareRdoLtaotaiodni nSgusms of Squared Loadi ngs
ComponTeontta%l of Vari aCnucm eulative % Tota%l of Vari aCnucm eulative % Tota%l of Vari aCnucm eulative %
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.
21
例如： 指导方案对学生学习效果的影响 调节变量：学生个性 学生某项自我概念（如外貌、体能等）对总的自我概 念的影响 调节变量：学生对该项自我概念重视程度 成功机会对动机的影响 调节变量：成功的价值
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常用形式：
Y= aX+bM+cXM+e Y= bM+ (a+cM)X+e
系数 衡量了调节效应（ moderator effect ）的大小
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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M影响 变量 Y来影响 ，则称 Y为中介变量。
例如 父亲的社会经济地位——儿子的教育程度——儿子的社 会经济地位 中介变量：儿子的教育程度
下属的表现——上司对下属表现的归因——上司对下属 表现的反应 中介变量：上司对下属表现的归因
检验ab=0(Sobel检验)
Z=
sa、sb分别为回归系数a、b的标准误。 Sobe检验在线计算：
/statcalc3/calc.aspx?id
=31
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b’显著为完全中介，不显著为部分中介
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中介变量与调节变量比较
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2019/11/13
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内生变量：被影响的变量。 外源变量：作用于其它变量的变量。
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常用的衡量模型拟合度指数有： 绝对指数χ2 /df 、RMSEA、GFI、AGFI，衡量模型与样本数据的拟 合程度； 相对指数TLI 和CFI； 简约指数PNFI 和PGFI。 χ2 /df 值越小，表明模型越好，小于5 即为可接受的值； RMSEA 小于0.1，模型可接受，在0.08~0.05 之间说明模型的拟合 度很好，小于0.05 说明模型拟合度非常好；
探索性因素分析与验证性因素分 析及结构方程原理
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结构方程模型中的变量
潜变量 显变量
内生变量 外源变量
变量 指标
自变量 因变量
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潜变量：不可以直接观察的变量，或叫因子。如自 信、成就等。 显变量：可以直接观察的变量，如收入、成绩等。 变量：具有多个值的概念。 指标：测量某个变量的项目（item）,或者叫条目。
16
效应之间的关系： c= c’ +ab。 c由X对Y的回归获得，a由X对M的回归获得，b和c’ 由
X、M同时对Y的回归获得。
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中介效应分析方法 依次检验
(1)系数 c显著；（ 2）系数 a显著；（ 3）系数b显著。 完全中介过程还要加上：（4）c显著但 c’不显著。
检验 c-c’=0
GFI、AGFI、TLI、CFI 的值在0~1之间，值越接近1 则模型越理想， 通常需要大于0.9 以上；RMR 接近0 表示模型拟合度良好；PNFI、 PGFI 大于0.5 以上。
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调节变量与调节效应分析 调节变量的定义
如果两个变量之间的关系（如Y与X的关系）是变量M
的函数，称M为调节变量
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