高级心理统计11-中介分析

中介分析MediatorAnalysis核心要点了解中介效应和中介变量的定义。了解中介效应涉及到的效应分解，区分完全中介和部分中介。掌握中介效应的常用检验方法及各方法的特点。熟悉建构中介模型时需要满足的假设及注意事项。了解中介效应现有的效应量指标及其特点。提纲1中介分析的一般目的和描述2中介模型和中介效应3中介效应的检验4潜变量中介模型5中介分析中一些值得注意的问题6中介分析应用案例及Mplus操作1.中介分析的一般目的和描述当考虑自变量X对因变量Y的影响时，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M为中介变量。（Judd&Kenny，1981；Baron&Kenny,1986)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（Duncan,Featherman,&Duncan,1972）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（James&Brett，1984）中介变量：上司对下属表现的归因2.中介模型和中介效应中介模型中介效应2.1中介模型c是X对Y的总效应，a、b是经过中介变量M的中介效应c=c'+ab(一个中介变量的情况)2.2中介效应c=ab+c'，中介效应大小即ab检验ab/(c'+ab)或者ab/c'是否显著（中介效应相对大小），若显著，则表示中介效应显著关键词解释完全中介效应：c'=0部分中介效应：c'显著2.2中介效应在因果模型中，一般至少存在着一个中介变量，形成一个XMY的中介效应（mediationeffect）。因果模型就是一连串中介效应的组合所形成的复杂模型，关键就是中介变量以及中介变量之间的复杂关系（MacKinnon,2008）。3中介效应的检验中介效应检验方法中介效应检验流程3.1中介效应检验方法1、四步法依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著2、联合显著性检验使用t检验来验证组成中介路径的a和b是否都显著3、Sobel检验路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著，即H0：ab=0检验c和c'的差异是否显著3.1中介效应检验方法5、Bootstrap置信区间法根据N个抽取的样本，就能得到ab的分布情况，进而获得ab的置信区间（一般是使用95%置信区间）6、基于临界值的置信区间法置信区间下限(LCL)=中介效应+ProdLower𝐼类错误率∗𝑠𝑎𝑏置信区间上限(UCL)=中介效应+ProdUpper𝐼类错误率∗𝑠𝑎𝑏7、有先验信息的MCMC方法将马尔科夫链的过程引入蒙特卡洛模拟中，从而实现模拟过程中抽样分布随之改变的动态模拟3.2中介效应检验流程第一步，对总效应c进行检验。如果总效应显著，则按中介效应立论。否则，按照遮掩效应立论。总效应c是否显著都不影响之后的检验，只是最后的结果解释有所不同。第二步，对中介效应涉及的两个路径系数a和b进行依次检验。如果二者都显著，则说明中介效应存在，报告ab的置信区间，转到第四步检验直接效应。这里计算置信区间也应该用Bootstrap方法而非Sobel方法。如果系数a和b中至少有一个不显著，进行第三步。第三步，使用Boostrap方法检验假设H0:ab=0。如果结果显著，则中介效应存在，进入第四步直接效应的检验。如果结果不显著，则就可以判定中介效应不存在，分析停止。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，比较ab和c’的符号。若二者同号，则说明是部分中介效应，报告效应量ab/c。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。3.2中介效应检验流程4.潜变量中介模型测量误差使用潜变量中介模型4.1测量误差观测变量的观测值可分解为三部分一是随机误差，这一误差是随机产生的，其大小不具有任何规律性，独立于观测变量，对一次测量而言，随机误差的期望值为0；二是系统误差，它不是随机的，而是由系统因素（例如测量工具）引进的，取值有一定的规律性，其期望值为一固定的常数；三是研究者所要测量的潜变量，即所感兴趣的理论结构。相应地，观测变量的变异也就可以分解为三部分，一是潜变量的变异，二是系统误差的变异，三是随机误差的变异。对于中介效应的估计，当测量误差存在时，路径系数a和b的估计值会随着测量信度的降低而减小，从而导致中介效应的低估(Hoyle&Kenny,1999)。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个指标变量测量。该模型如图所示，图中各路径旁标注的符号表示相应的路径系数。4.2使用潜变量中介模型5.中介分析中一些值得注意的问题中介回归方程的假设中介模型的推理假设样本量的要求总效应是否显著的问题中介效应量5.1中介回归方程的假设正确的函数形式。每个中介回归方程都假设变量之间是线性的关系，即自变量改变一个单位会导致因变量产生一个固定的改变量。没有遗漏的影响。指的是中介回归方程反映了正确的潜在模型。回归方程中没有遗漏重要的变量或影响。准确的测量。指的是变量X、M和Y的测量都是可信且有效的。测量误差会导致M与Y的关系被低估，从而影响中介效应的估计。表现良好的残差。在各个回归方程中，残差与自变量不相关，残差之间相互独立，并且残差是方差齐性的。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。X，M和Y分布的正态性。通常中介模型中假设X，M，Y都服从正态分布。如果X是二分变量，本章列出的统计方法依然有效。5.2中介模型的推理假设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相关。遗漏的变量可能会包括未测量但是重要的变量，或是没有加入统计分析的交互作用。因果推断。另一个假设是变量之间的关系a、b、c’和c能够反映正确函数形式下正确的因果关系。理论的中介变量与实际的中介变量。即使有证据表明一个变量是中介变量，例如一个统计上显著的中介效应，这个中介变量可能也不能反映效应发生的真实机制。5.3样本量的要求对于大多数检验中介模型的研究来说，最小的样本量为150到200。但这也不是绝对的，样本量的要求会受到诸多因素的影响，例如中介效应的大小、检验力、显著性水平以及所用的检验方法等。5.4总效应是否显著的问题关于中介效应，有一个误区在于有些中介检验方法要求，只有当自变量和因变量之间存在显著的关联时，中介效应才会存在。但是事实上，即使自变量和因变量之间的总效应不显著，依然可能存在显著的中介过程——遮掩效应。5.5中介效应量关于中介效应，有一个误区在于有些中介检验方法要求，只有当自变量和因变量之间存在显著的关联时，中介效应才会存在。但是，显著性检验的结果会依赖于样本量，即，如果样本量足够大，很小的效应也会很显著，但是如果样本量很小，即使很大的效应也可能不显著。效应量则提供了一种关于效应的大小及意义的度量，并且该指标不依赖于样本量。效应量指标应该具备如下一些特性：①与测量单位无关；②相对于效应本身的大小具备单调性；③不受样本量的影响；④其他一些特性，例如，非负性，有界性，正规性（即取值范围在[0,1]上）。5.5中介效应量中介效应中单个路径的效应量指标：相关系数或偏相关系数中介效应中单个路径的效应量指标：标准化回归系数整个中介效应的效应量指标：中介比例和中介比值中介比例：P=ab/c中介比值：P=ab/c’整个中介效应的效应量指标：R2整个中介效应的效应量指标：部分标准化的中介效应整个中介效应的效应量指标：κ2中介效应量的度量指标7应用案例及Mplus操作对劳资关系压力、情绪以及工作满意度的研究：•Kelloway,Barling和Shah(1993)1.研究假设及分析目的2.Sobel检验3.Bootstrap检验4.MCMC方法5.潜变量的中介分析操作步骤详见《高级心理统计》P290~P299关键术语中介变量中介效应完全中介部分中介潜变量中介模型Sobel检验Bootstrap置信区间法MCMC方法内容要点1.当考虑自变量X对因变量Y的影响时，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M为中介变量。X通过中介变量M对Y产生的影响就是中介效应。2.对中介效应的估计是一个效应分解的过程，即将总效应分解为直接效应和中介效应。根据直接效应的大小，可以将中介效应分为完全中介和部分中介。3.对中介效应的检验有多种方法，例如，四步法，联合显著性检验，Sobel检验，Boostrap置信区间法，有先验信息的MCMC方法等等。根据各方法的优缺点，温忠麟和叶宝娟(2014)提出了一个新的中介效应检验流程。4.在建构中介模型时，除了满足统计模型的假设（例如，准确的测量，设定正确的模型等）之外，还需要满足一些理论或实际操作上的假设，例如，基于理论设定的中介模型，变量发生/测量的时间顺序，变量或系数乘积项的正态分布等。5.中介效应的存在，并不需要基于总效应显著的前提。即使自变量和因变量之间的总效应不显著，依然可能存在重要的中介过程，例如，遮掩效应。6.对于中介效应的效应量，已有研究者提出了一些指标，但现阶段尚未有理想的度量方法。