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
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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
M2
c' M1 a3 a2 M2 c'
b1
b2 Y
多步多重中介模型
多个中介变量之间存在相互影响 多个中介变量形成中介链
a1
b1 b2
优点 易操作 易检验出中介效应显 著 易操作 a=0，b=0时， 第一类错误率≈0.5
缺点 易犯第二类错误 要求a*b正态分布 易犯第一类错误 a=0，b≠0时， 第一类错误率高
差异检验法
H0：c-c'=0
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检验方法-中介效应
X
c
Y
e e
2
1
a
X
M c'
b
Y
e
3
中介效应模型示意图
中介效应检验程序
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间接效应：部分中介效应和（或）所有中介效应的总和
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概述-核心概念 调节效应(moderating effect)
如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说，
Y 与X的关系受到第三个变量M的影响 影响因变量和自变量之间关系的方向（正或负）和强弱
M
X
Y
e
Y = f(X, M)+ e
链式多重中介模型
检验方法
Bootstrap 方法、结构方程模型
2 3
X
Y
拓展
有中介的调节效应
定义
设要研究X对Y的影响，U是调节变量,M是中介变量。
X
调节效应项UX, 如果它影响M, 而M 影响Y, 说明调节 效应(至少部分地)通过中介变量M 而起作用，称这 样的调节效应是有中介的调节效应。
中心化乘积指标 GAPI 无约束模型
1 2
实例分析-中介效应
第一步 回归系数检验 第二步 部分中介检验 依次检验a、b 第三步 完全中介检验 第四步 Sobel检验
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实例分析-中介效应 依次检验
基本思路：依次回归c，a，b 统计工具：SPSS 步骤
验证c不等于0：利用相关或者回归
根据不同的变量水平可以利用SPSS进行方差分析和回归的处理
方差分析 伪变量处理 层次回归分析 (R22 >R12) XM偏回归系数检验
分组回归 层次回归分析 (R22 >R12) XM偏回归系数检验
1 1
检验方法-调节效应 潜变量
利用结构方程模型或其他特定方法
不考虑
分组结构方程模型
不考虑
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总结
中介变量与调节变量的比较
调节变量M 研究目的 关联概念 X何时影响Y或何时影响较大 调节效应、交互效应 中介变量M X如何影响Y 中介效应、间接效应
什么情况下考虑
典型模型 模型中M的位置 M的功能 M与X、Y的关系 M与X、Y的关系效应 效应估计 效应检验 检验策略
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X对Y的影响时强时弱
1 6
实例分析-中介效应 Sobel检验
基本思路：检验H0：ab=0 统计工具：SPSS+Sobel脚本 步骤
Sobel提出ab的标准误计算公式
检验统计量
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实例分析-中介效应
实例分析2
安装Sobel脚本 步骤依次检验，ab仅有一个显著 Sobel检验 计算
U
M
Y
U× X
检验
先检验调节效应，再检验中介效应
2 4
拓展
有调节的中介效应 定义
设要研究X对Y的影响，U是调节变量,M是中介变量，
X
经过M的中介效应受到U的影响，称M为有调节的中 介，称这样的中介效应是有调节的中介效应。
U
M
检验
先检验中介效应，再检验调节效应
Y U× M
a X M c' b Y
X
c
Y
e e
1
2
a、 b：间接检验系数乘积 检验统计量为 z = ab/ sab
2 2 c': 是否为完全中介 sab= a 2 sb b 2 s a
e
3
中介效应模型示意图
7
检验方法-中介效应
检验方法 依次检验法 系数乘积法
核心 依次检验c、a、 b、c' H0：ab=0
调节效应模型示意图
5
例如，学生的学习效果和指导方案 e X a Y=aX+bM+e 的关系，往往受到学生个性的影响： b Y M 一种指导方案对某类学生很有效， Y=aX+bM+cXM+e c 对另一类学生却没有效，从而学生 XM 个性是调节变量。 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
做层次回归分析，检验偏回归系数c的显著性（t检验）； 做依次检验，必要时做Sobel检 或者检验测定系数的变化（F检验） 验
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实例分析-中介效应
•实例分析
•数据中心化；
•检验方程y=cx+e中c是否显著；
•分别检验a和b的显著性； •检验y=c'x+bm+e中c'的显著性 •计算 •中介效应占总效应的比值为：effectm=ab/c=0.643×0.422/0.774=0.351 •中介效应解释了因变量的方差变异为sqrt(0.703-0.599)=0.104（10.4%）
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实例分析-中介效应
实例分析3
某研究者想探究教师教学信念、班级气氛、教学效能之间的影响关系，中介
效应分析如下：
班级气氛
教学信念
教学效能
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实例分析-中介效应
实例分析3
2 0
实例分析-调节效应
2 1
实例分析-调节效应 潜变量的调节效应分析
调节变量是类别变量，自变量是潜变量 分组结构方程分析 调节变量和自变量都是潜变量
检验方法-调节效应
调节效应分析和交互效应分析大同小异 分两大类进行讨论
一类是所涉及的变量(因变量、自变量和调节变量)都是可以直接观测 的显变量(Observable Variable) 另一类是所涉及的变量中至少有一个是潜变量( Latent Variable)
1 0
检验方法-调节效应 显变量
X
c
中效应方程式
Y
e e
1
Y = cX +e1 M = aX +e2 Y =c'X +bM +e3
(1) (2) (3)
a X
M c'
2
b Y
e
3
中介效应：a*b 直接效应：c ' 总效应：c (c = c'+ ab)
中介效应模型示意图
3
概述-核心概念 中介效应与间接效应
中介效应是间接效应的一种 模型中只有一个中介变量时，中介效应＝间接效应 中介效应：自变量与因变量相关显著 间接效应：自变量与因变量不相关也可存在 中介变量不止一个时，中介效应≠间接效应
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：
家庭幸福
薪资所得
生活满意
中介效应与调节效应分析
概述-意义
中介效应与调节效应 揭示现象间关系的复杂性，使横断面研究中的预测关系明晰化 中介效应
揭示自变量对因变量影响的内在机制，避免忽视间接效应
调节效应 识别自变量对因变量的边界条件
大学生领导力 团队绩效
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大学生领导力 政治技能 自我效能 政治技能 大学生领导力 大学生领导力 自我效能× 团队绩效