心理学研究中的中介效应分析意义及方法评述--《中国心理卫生杂志》2014年08期
心理学研究中的中介效应分析意义及方法评述
【摘要】：中介效应分析有助于揭示心理现象间复杂的间接关系,也有助于间接分析横断研究中变量间的因果关系。常用的中介效应分析方法有依次检验法、Sobel方法、区间估计法,从统计功效和适用广度来看,区间估计法中的非参数百分位Bootstrap方法最为优秀。中介效应分析不仅要探明效应是否存在,还需要计算效应量大小,效应量指数有ab/c、k2和R2med三种,相比较而言,R2med在衡量效应量时较为稳定。中介效应分析还处于初级阶段,更复杂中介模型的理论架构及分析方法探讨将是未来中介效应研究的趋势。
【作者单位】：
【关键词】：
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【分类号】：B849【正文快照】：
在心理学研究中,经常需要在各种心理现象之间的相关关系中寻找因果关系,以达到由某一现象或某些现象组合预测另一现象或另一现象组合的目的。由于心理现象的复杂性和内隐性,当一个研究设计确定了自变量和因变量后,自变量可能通过第3个变量或第3个变量组合对因变量构成间接影响
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不错！！！！！
谢谢了~ 希望能弄清这个sobel 检验...
多谢！！！！！！！
顶一个 谢谢！
在做中介效应时，有时候需要用Sobel检验。Sobel检验可以手工计算，也可以在Excel中计算，但这些都需要一步步计算，比较麻烦。当然，如果下载Sobel小程序，那计算起来就比较方便，但也要设置相应的算式。 其实，在SPSS的Process插件就可以自动生成Sobel检验结果，包括具体效应值和显著性水平。
sobel 有这个软件吗，好难得样子
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如何用SPSS做中介效应与调节效应
1、调节变量的定义
变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。如果c显著，说明M 的调节效应显著。
2、调节效应的分析方法
显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，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,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e的层次回归分析。
潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自 由度。前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen和Hau提出的无约束的模型。
3．中介变量的定义
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。Y=cX+e1,
M=aX+ e2 , Y= c′ X+bM+e3。其中,c是X对Y的总效应,ab是经过中介变量M的中介效应,c′是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间有c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab来衡量。
例如：题目是：外汇衍生品使用、现金流波动与投资效率
Y（投资效率）= cX（外汇衍生品使用）+e1,
M （现金流波动）=aX（外汇衍生品使用）+ e2
Y（投资效率）= c′ X（外汇衍生品使用）+bM（现金流波动）+e3 其中， M=aX，将该式代入，可得:
Y（投资效率）= c′ X（外汇衍生品使用）+abX（现金流波动）+e3
=（c'+ab) X
与第一式作对比，就知道了。
4、中介效应分析方法
第一步检验系统c，如果c不显著，Y与X相关不显著，停止中介效应分析，如果显著进行第二步；
第二步依次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少 有一个不显著，做Sobel检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。
Sobel检验的统计量是：
?分别是 a, b的估计值，S和S分别是 ??的标准误。 ?和 b?和 b其中?ab
Sobel的值，可以手工计算出来之后，再查正态分布表即可。也可以不查表，大致可以使用如下的判断方法：
z值大于1.96，P小于0.05，即在5%的水平下显著。
z值大于2.58，P小于0.01，即在1%的水平下显著。
z值大于3.28，P小于0，
即在0%的水平下显著。
具体的z值是否显著判断，可以参考朱松的文章：财务治理、投资效率与企业经营绩效。
?/?b（检验统计量为z??式和总体分布为正态的总体均值显著性检验差不多，不过分子换成了乘积项，分母换成了乘积项联合标准误而已，而且此时总体分布为非正态，因此这个检验公式的Z值和正态分布下的Z值检验是不同的，同理临界概率也不能采用正态分布概率曲线来判断。分母sab的计算公式为：sab= ，在这个公式中，sb2和sa2分别为a和b的标准误，这个检验称为sobel检验。在AMOS中没有专门的soble检验的模块，需要自己手工计算出而在lisrel里面则有，其临界值为zα/2&0.97或zα/2&-0.97(P &0.05，NR200)。
5. 调节变量与中介变量的比较
6. 中介效应与调节效应的SPSS操作方法
处理数据的方法
第一做描述性统计，包括MSD 和内部一致性信度a（用分析里的scale里的realibility analsys）
第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X，Y，M
第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear）
要先将自变量和M中心化，即减去各自的平均数
1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y因变量，以及与自变量、因变量、M调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent
2、再按next 将X自变量输入（中介变量到此为止）
3、要做调节变量分析，还要将X与M的乘机在next里输入作进一步回归。
分析结果中的Beta就是Y=cX+bM+e的系数，B下的constant是常数。检验主要看F是否显著
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