多重中介效应检验分解

二．多重中介

多重中介是指存在多个中介变量的情况。目前针对传统多重中介分析存在

（1）分析不完整

•LISREL--只能得到总的中介效应估计值及其标准误和t值。

•AMOS --也只能得到总的中介效应估计值。

•MPLUS--可以得到特定路径的中介效应和总的中介效应估计值，但还是得不到对比中介效应的分析结果。

（2）使用sobel检验的局限

首先，sobel检验统计量的推导基于正态假设，而特定中介效应、总的中介效应和对比中介效应估计值都涉及参数的乘积，因而通常都不满足正态假设。

其次，sobel检验需要大样本，检验在小样本的表现并不好。

第三，sobel检验统计量计算复杂，且需要手工计算

所以采用以下两种方法来改善。

1.增加辅助变量的方法

针对当前多重中介效应分析不完整的问题，在结构方程模型中加入辅助变量，可以进行完整的多重中介效应分析。

操作

我们还是以上图的模型为例子

首先打开spss数据库，在SPSS中FILE下选择Save as，依次保存上述指标变量A1,A2,B1,B2,B3,E1-E7,E9,E10,文件格式为Fixed ASCⅡ（.dat），文件名为“dc.dat”Lisrel操作

单击FILE，新建syntax窗口，输入：

TI

DA NI=14 NO=706 MA=CM AP=1 !表示增加一个辅助变量

RA FI=dc.dat

la

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E9 E10 B1 B2 B3 A1 A2

MO NY=12 NX=2 NK=1 NE=3 LX=FI LY=FI GA=FU,FI BE=FU,FI LK

X

LE

M1 M2 Y

PA LY

2(1 0 0)

0 1 0

1 0 0

0 1 0

1 0 0

1 0 0

0 1 0

0 1 0

3(0 0 1)

PA LX

1

1

FR ga 3 1 ga 2 1 ga 1 1

FR be 3 1 be 3 2

CO PAR(1)=GA(1,1)*BE(3,1)-GA(2,1)*BE(3,2) !辅助变量,用来建立一新的待检验参数PD

OU AD=OFF ND=4

点击保存，将文件命名为fz.pr2，点击运行按钮

结果输出部分BETA可以找到b1，b2两条路径的参数估计值及显著性

M1 M2 Y

-------- -------- --------

M1 - - - - - -

M2 - - - - - -

Y 0.1915 -0.0894 - -

(0.0607) (0.0421)

3.1532 -2.1256

发现M1对Y的预测作用不显著，M2对Y的预测作用显著

在GAMMA中可以找到其他路径系数及显著性

X

--------

M1 0.6296

(0.0561)

11.2243

M2 -0.3534

(0.0483)

-7.3242

Y -0.0491

(0.0597)

-0.8223

ADDITIONAL PARAMETERS表示辅助变量a1*b1-a2*b2的估计值

PA(1) !表示第一个辅助变量，本例只用了一个辅助变量

--------

0.0890 !表示辅助变量的参数估计值

(0.0412) !表示p值，小于0.05说明显著，即两个中介变量M1和M2的中介效应差异显著。

2.1616

如果将辅助变量的程序设置为CO PAR(1)=GA(1,1)*BE(3,1)或CO PAR(1)=GA(2,1)*BE(3,2)则可以分别计算出两个中介变量的特定中介效应大小a1*b1或a2*b2。建议只设置一个辅助变量，因为我设置两个及两个以上辅助变量时程序无法运行Mplus操作

mplus软件可以在一个程序中实现辅助变量与bootstrap法因此在下面bootstrap法中一起介绍。

2.bootstrap法

Lisrel操作

Lisrel软件进行bootstrap分析的步骤分为六步：

第一步，使用Lisrel软件中的prelis程序从原始样本中抽取至少1000 个bootstrap样本具体操作是打开lisrel软件，单击file/import data in free format，选择上一步保存好的dc.dat文件单击打开，因为本例中共有14个变量，所以在number of中填14，单击ok，生成了一个fz.PSF的文件。然后点击statistics/bootstrapping按钮如图

Number of bootstrap 中输入1000，sample fraction中输入文件名mafile.cov然后点击utput option按钮出现如图对话框

在moment matrix中选择covariance保存成协方差矩阵，单击OK,run。我们就会在源文件夹中发现mafile.COV这个新文件。

注意：在我用自己的数据进行到这一步时出现错误提示

W_A_R_N_I_N_G: VAR12 has more than 15 categories and will be

treated as continuous. ERROR CODE 201.

个人分析可能是数据不适用的问题，所以没有再继续进行，但是按照文献所讲仍将下面的步骤列出。

第二步，设置辅助变量，采用固定方差法编写可以分析多个样本的Lisrel程序(如果采用固定负荷法编写Lisrel程序将得到中介效应的非标准化解)

程序写法见上文

第三步，运行Lisrel程序分析1000个bootstrap样本，得到研究者感兴趣的特定、总的和对比中介效应系数估计值各1000个，保存为prelis 数据文件（文件名.PSF）

程序如下：

DA NI=14 NO=706 AP=4RP=1000! AP=4表示增加4个辅助变量；RP=1000表示重复运行LISREL程序1000次CM =mafile.cov ! 使用第一步产生的1000个协方差矩阵进行分析

MO NY=12 NX=2 NK=1 NE=3 LX=FI LY=FI GA=FU,FI BE=FU,FI

LK

X

LE

M1 M2 Y

PA LY

2(1 0 0)

0 1 0

1 0 0

0 1 0

1 0 0

1 0 0

0 1 0

0 1 0

3(0 0 1)

PA LX

1

1

FR ga 3 1 ga 2 1 ga 1 1

FR be 3 1 be 3 2

CO PAR(1)= GA(1 1)* BE(3 1)! 特定中介效应

a b

11