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中介效应分析:原理、程序、Bootstrap方法及其应用-2013-08-18.ppt

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中介效应分析:原理、程序、Bootstrap方法及其应用-2013-08-18.ppt
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中介效应分析:原理、程序、Bootstrap方法及其应用,清华大学经济管理学院 陈瑞 郑毓煌 刘文静,本文的写作目的,总结介绍前沿的中介检验程序和方法结合研究实例,阐述Bootstrap中介检验的具体应用结合研究实例,阐述复杂中介检验时Bootstrap的应用、结果分析和汇报,目 录,经典的中介效应检验方法中介效应检验的原理和程序Bootstrap中介检验方法及其应用结论和讨论,1 经典的中介检验方法(即前一个ptt中讲的),因果逐步回归方法 (Causal Step Regression) (Baron & Kenny1986),1 经典的中介检验方法,资料来源:温忠麟,张雷,侯杰泰,刘红云. 中介效应检验程序及其应用. 心理学报, 2004, 36(5): 614-620.,温忠麟等(2004)中介效应检验程序(知网上应该有),1. 经典的中介检验方法,存在的问题 主效应并非中介效应存在的前提 完全中介并非中介检验的完美准则 该方法并非直接检验中介路径a*b=0 未能明晰复杂中介的检验,2. 中介检验的检验程序和方法,a× b× c',a × b,显著,显著,资料来源:Zhao, Xinshu, Lynch, J. G., Chen, Q. Reconsidering Baron and Kenny: Myths and Truths about Mediation Analysis[J]. Journal of consumer research, 2010, 37(2): 197-206.,c',2. 中介检验的检验程序和方法,a × b 的检验 Soble test 假设a × b 服从正态分布,但实际上a × b 不服从正态分布,导致第一类错误的概率增加。 没有直接操作的软件 Bootstrapping程序 (Preacher & Hayes 2004, 2008) 并不假设a × b 服从正态分布,而是依据实际的分布进行检验 可以通过spss插件直接操作 可以同时检验多个中介等较为复杂的中介 其他方法:乘积分布法和MCMC法,3. Bootstrap中介效应检验方法及其应用,3.1 简单中介检验 具体操作步骤(以Tong, Zheng & Zhao (2013)为例介绍) 安装PROCESS插件(Hayes 2013) 打开SPSS,选择“Analyze”→“Regression”→“PROCESS”; 将自变量(时间概念)、中介变量(防御聚焦)和因变量(享乐实用选择)依次选入相应的选项框。 选择模型4,设定样本量为5000, Bootstrap取样方法选择偏差校正的非参数百分位法,即勾选“Bias Corrected”;对置信区间的置信度,选择95%Tong, L., Zheng, Y., & Zhao, P. 2013. Is money really the root of all evil? The impact of priming money on consumer choice[J]. Marketing Letters, 24(2): 119-129.,3. Bootstrap中介效应检验方法及其应用,3.1 简单中介检验 结果汇报按照 Zhao et al. (2010)提出的中介效应分析程序, 参照Preacher & Hayes(2004) 和Hayes (2013) 提出的Bootstrap方法进行中介效应 检验, 样本量选择5000,在95%置信区间下,中介检验的结果的确 没有包含0(LLCI=-1.7089, ULCI=-.1597),表明防御聚焦导向的中 介效应显著,且中介效应大小为-.8379。此外,控制了中介变量防御 聚焦导向之后,自变量金钱概念(金钱概念启动vs. 控制组)对因变 量消费者选择(享乐品 vs. 实用品)的影响不显著,区间(LLCI=- .8907 ULCI=.5303)包含0。因此防御聚焦导向在金钱概念对消费者 享乐实用选择影响中发挥了中介作用,且是唯一的中介变量。Tong, L., Zheng, Y., & Zhao, P. 2013. Is money really the root of all evil? The impact of priming money on consumer choice[J]. Marketing Letters, 24(2): 119-129.,3. Bootstrap中介效应检验方法及其应用,3.2 自变量为多类别分类变量 以往检验方法 使用ANOVA进行因果逐步回归(如Pandelaere et al. 2010, Wirtz & McColl-Kennedy, 2009) 分别进行两组间比较的回归中介分析(如 M
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