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  • 潜变量调节效应

    2018-09-30 00:30:46
    潜变量调节效应分析,温忠麟老师培训资料。结合刘红云及侯杰泰老师的讲解的调节效应的分析,使你的对调节效应的理解更进一层。
  • Stata: 图示交互效应\调节效应

    万次阅读 2019-03-15 15:45:36
    期刊论文中的调节效应图2. 如何绘调节效应图 ?2.1 在excel中绘出交互图2.2 在 Stata 中绘出交互图基本原理Stata 实现进一步美化图形3. 呈现调节作用的其他方式4. 参考资料关于我们联系我们往期精彩推文 实证分析...

    作者:邓浩然 (上海财经大学)

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    实证分析中,交乘项的使用非常的普遍。关于调节作用的讲解已经较为详实,具体可以点击以下链接进行了解,本文主要说明如何通过 Stata 绘图呈现调节作用。
    Stata:交乘项该如何使用?

    1. 期刊论文中的调节效应图

    一般我们在检验调节(交互)作用的时候,得到回归结果之后往往需要在文章中附上调节作用图,能够直观的从图形上观察到调节效应。

    示例 1: Li, J., & Tang, Y. (2010). CEO Hubris and Firm Risk Taking in China: The Moderating Role of Managerial Discretion. Academy of Management Journal, 53(1), 45–68. [PDF]

    解读:横轴表示 CEO 的自负程度,纵轴表示企业风险偏好程度。可以非常明显的看出,在行业丰腴较高的情况下,自负 CEO 对于公司风险偏好的影响强于在行业丰腴程度较低的情况下,自负 CEO 对于公司风险偏好的影响。

    图1 CEO自负与企业风险偏好

    示例 2: 李绍龙, 龙立荣, 贺伟. 高管团队薪酬差异与企业绩效关系研究:行业特征的跨层调节作用[J]. 南开管理评论, 2012, 15(4):55-65. [PDF]

    解读:横轴表示高管垂直薪酬差异,纵轴表示企业绩效。从图中可以看出,在低水平薪酬差异的情况下,垂直薪酬差异对于企业绩效的影响强于在高水平薪酬差异的情况下,垂直薪酬差异对于企业绩效的影响。

    图2 薪酬差异与企业绩效

    2. 如何绘调节效应图 ?

    下面将介绍两种方法绘出调节(交互)作用图,分别以 Excel 和 Stata 作为实现工具。


    🍎 完整阅读:

    Stata:图示交互效应-调节效应


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  • stata命令:面板数据的中介效应、调节效应Stata操作演示
  • 数据分析中,调节效应和中介效应分析一直是难点。本文讨论了调节变量的概念和调节效应分析方法, 并简要介绍了中介变量的概念和中介效应分析方法。 从研究目的、关联概念、典型模型、变量的位置和功能、效应的估计和...
  • 调节效应和中介效应》这本书是由温忠麟教授撰写的,很多知识属于原创。是该领域的经典著作和引领。
  • 【054期】SPSS 中介效应与调节效应分析.docx
  • 中介效应调节效应分析对比及操作详解

    万次阅读 多人点赞 2019-04-17 18:40:08
    中介效应或者调节效应并非分析方法,而是一种关系的描述,研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。 中介效应 中介效应是研究X对Y的影响时,是否会先通过中介变量M,再去影响Y;即是否有X->M-&...

    一、明确概念

    中介效应或者调节效应并非分析方法,而是一种关系的描述,研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。

    中介效应

    中介效应是研究X对Y的影响时,是否会先通过中介变量M,再去影响Y;即是否有X->M->Y这样的关系,如果存在此种关系,则说明具有中介效应。比如工作满意度(X)会影响到创新氛围(M),再影响最终工作绩效(Y),此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。

    调节效应

    调节作用是研究X对Y的影响时,是否会受到调节变量Z的干扰;比如开车速度(X)会对车祸可能性(Y)产生影响,这种影响关系受到是否喝酒(Z)的干扰,即喝酒时的影响幅度,与不喝酒时的影响幅度 是否有着明显的不一样。

    二、研究步骤

    中介作用的分析较为复杂,共分为以下三个步骤:

    第1步:确认数据,确保正确分析。

    中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法(分层回归)去实现;中介作用分析时,Y一定是定量数据。X也是定量数据,中介变量M也是定量数据。

    第2步:中介作用检验

    检验中介效应是否存在,其实就是检验X到M,M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。

    中介作用共分为3个模型。针对上图,需要说明如下:

    • 模型1:自变量X和因变量(Y)的回归分析
    • 模型2:自变量X,中介变量(M)和因变量(Y)的回归分析
    • 模型3:自变量X和中介变量(M)的回归分析
    • 模型1和模型2的区别在于,模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M),因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析(第一层放入X,第二层放入M)。

    在理解了中介分析的原理之后,接着按照中介作用分析的步骤进行,如下图:

    第1步是数据标准化处理(对X,M,Y需要分别进行标准化处理,有时也使用中心化处理)(SPSSAU用户使用“生成变量”功能)

    第2步和第3步是进行分层回归完成(分层1放入X,分层2放入M)

    第4步单独进行模型3,即X对M的影响(使用回归分析或分层回归均可,分层回归只有分层1时事实上就是回归分析)

    最后第5步进行中介作用检验。

     

    检验图如下:

    • a代表X对M的回归系数
    • b代表M对Y的回归系数
    • c代表X对Y的回归系数(模型1中)
    • c’代表X对Y的回归系数(模型3中)

    第3步:SPSAU进行分析

    用户可以直接按照上图流程在SPSSAU中进行分析,生成结果。具体分析步骤可参考链接页面:SPSS在线_SPSSAU_中介作用

     

    调节效应的分析步骤

    第1步:识别X和M的数据类别,选择合适的研究方法。

    调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现;调节作用分析时,Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据(比如开车速度),调节变量Z可以为分类数据(比如是否喝酒),也可以是定量数据(比如喝酒多少)。

    第2步:调节作用检验

    • 调节作用通常是使用分层回归进行研究,如果X和Z均为分类数据,则使用多因素方差分析(通常是双因素方差分析)进行研究。针对上图,需要说明如下:
    • 如果X或者Z也或者Y由多项表示,通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列(SPSSAU生成变量功能)
    • 如果X或者Z是分类数据,并且使用分层回归,则需要对X进行虚拟变量处理(哑变量处理)
    • 对X或者Z进行标准化处理,也可以进行中心化处理均可
    • Y并不需要进行标准化或者中心化处理(处理也可以)
    • 交互项是指两项相乘的意思,记住交互项不能再次进行标准化或中心化
    • R平方变化显著的判断,是看△F 值是否呈现出显著性,如果显著则说明R平方变化显著
    • R平方变化显著,正常情况下交互项也会出现显著。如果说R平方变化显著,但交互项并不显著,建议以没有调节作用作为最终结论;如果交互项显著,R平方变化显著,建议以有调节作用作为最终结论。

    第3步:SPSAU进行分析

    用户判断好数据类型后,直接按照上图流程,在SPSSAU中进行数据处理及分析即可。具体分析流程可参考链接页面:SPSS在线_SPSSAU_调节作用

    展开全文
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  • Amos实操教程|调节效应检验

    千次阅读 2020-08-02 20:53:27
    Amos实操教程|调节效应检验1 相关概念2 Spss 的分组回归检验3 Amos的调节效应检验 Hello, 这里是行上行下,我是笨笨~ 上次我们分享了如何使用Amos做中介效应的检验。感兴趣可以查看“Amos教程中介效应检验”。 ...

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    Hello,
    这里是行上行下,我是笨笨~

    上次我们分享了如何使用Amos做中介效应的检验。感兴趣可以查看“Amos教程中介效应检验”。

    大家都知道中介调节是好兄弟,所以我们这次给大家带来上次的续集,如何使用Amos做调节效应的检验。让我们一起来看看吧。

    1 相关概念

    Amos是什么?

    Amos的全名是Analysis of Moment Structures,由James L. Arbuckle所发展。Amos自从6.0版以后已经成为SPSS的家族成员。在5.0版以前可以独立运作。

    Amos(阿摩司)这个名字取得真有创意,因为它本是公元前8世纪的希伯来先知的名字,也表示旧约圣经中的阿摩司书。

    Amos适合进行协方差结构分析(Analysis of Covariance Structures),是一种处理结构方程模型(structural equation modeling,SEM)的软件。

    SEM适用于处理复杂的多变量数据的探究与分析。Amos可以同时分析许多变量,是一个功能强大的统计分析工具。

    Amos以可视化、鼠标拖曳的方式来建立模型(路径图),表示变量之间的关系,从头到尾不必撰写程序指令,一气呵成,着实提高了数据分析的效率。

    同时,利用Amos所建立的SEM会比标准的 多变量统计分析还来得准确。此外,Amos还可让我们检验数据是否符合所建立的模型,以及进行模型探索(逐步建立最适当的模型)。

    Amos的下载:官网就可下载 版本:21.0 22.0 23.0

    官网网址:https://www.ibm.com/products/structural-equation-modeling-sem?from=singlemessage

    本次教程主要分成以下几个部分,其中2和3部分我们会放到文章末的视频里为大家进行详细演示。

    **PS:**我们这次有数据实操哦!视频讲的超详细!还不快来看看!
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    调节效应简介

    1 调节变量简介

    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 ,这种有调节变量的一般模型详见下图。

    调节变量可以是定性的 (如性别、种族、学校类型等), 也可以是定量的 (如年龄、受教育年限、刺激次数等),它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。
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    在Hayes模型中model1

    调节效应与交互作用的关系:

    对模型 (1)中调节效应的分析主要是估计和检验c。如果c显著(即 H0 ∶c =0的假设被拒绝 ),说明 M 的调节效应显著。

    熟悉交互效应 (interac tioneffect)的朋友可以从模型 (1)看出, c其实代表了 X与 M 的交互效应,所以这里的调节效应就是交互效应。

    这样 ,调节效应与交互效应从统计分析的角度看可以说是一样的 。然而 ,调节效应和交互效应这两个概念不完全一样。

    在交互效应分析中, 两个自变量的地位可以是对称的 ,其中任何一个都可以解释为调节变量 ;也可以是不对称的, 只要其中有一个起到了调节变量的作用,交互效应就存在。
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    2 显变量与潜变量的调节效应分析方法

    显变量的调节效应分析方法,我们需要依据自变量与调节变量的类型而选择我们的分析方法。具体我们参照温忠麟老师的分析方法,参见下表格。

    其中第二类是我们比较常接触到的。即自变量为连续变量,调节变量为类别变量。在视频中我们会为大家演示如何在spssAmos里进行第二类数据类型的调节效应检验。[1]
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    潜变量的调节效应检验:跨组比较与乘积交叉比较。

    潜变量的调节效应分析方法

    有关潜变量的分析需要用到结构方程模型。潜变量的测量会带来测量误差,所以考虑潜变量时都认为是连续变量。有潜变量的调节效应模型通常只考虑如下两种情形 :

    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。具体步骤我们放到视频里进行讲解。

    3 调节变量与中介变量的比较
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    2 Spss 的分组回归检验

    这一部分的内容,我们放在视频里做详细的讲解。

    3 Amos的调节效应检验

    我们主要介绍下我们平常比较多接触到的上文提到过的第二类型的调节效应检验。即自变量为连续变量,调节变量为分类变量的Amos的检验。

    一、首先建立调节模型

    因为在Amos里面,我们的调节变量是分类变量,我们无法直接构建出来,需要在分组里面进行操作。如下图。
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    img
    二、导入各组对应的数据

    三、导入完数据之后,我们就可以开始跑数据啦!
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    四、如果看到显示OK,代表数据运行成功,模型能够拟合。

    我们能看到在模型那里有不同分组的自变量对因变量的系数,我们所要比较的就是两组的系数是否具有统计显著性的差异;

    如果有,我们则可以做出结论:我们这个分组变量在自变量对因变量的影响过程中起到调节效应的作用。

    即这个分类变量为调节变量,调节自变量对因变量的影响。具体操作流程,我们会在文章末的视频进行详细的讲解哦。

    好啦,以上就是如何用Amos做调节效应的检验的一些分享,希望对大家有帮助,我们下期再见。

    最后,我们还录制了一个讲解本期内容的小视频,希望大家能通过视频的讲解更加熟悉amos做中介效应检验的操作。

    PS: 本文首发于微信公众号 行上行下 后台回复 “调节效应检验” 可获得视频、安装包、原文教程以及其他资料等内容。

    排版:毛毛、shirly
    校对:喵君姐姐

    参考文献
    [1] 温忠麟, 侯杰泰与张雷, 调节效应与中介效应的比较和应用. 心理学报, 2005. 37(2): 第268-274页.
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 1.中介效应 中介效应模式:A对C的作用通过B发生,即A-B-C。其中A-C如果作用为零,则B为完全...形象比喻:调节效应为“小三”,会影响A-C正常的夫妻关系。 3.交互作用 上图为i型交互作用模式:A-C有关系,B-...

    在这里插入图片描述

    1.中介效应

    在这里插入图片描述
    中介效应模式:A对C的作用通过B发生,即A-B-C。其中A-C如果作用为零,则B为完全中介;若A-C作用不为零,则B为部分中介。
    形象比喻:中介效应为“媒婆”,A-C的认识是通过媒婆牵线搭桥。

    1.1 中介效应

    指变量间的影响关系(X→Y)不是直接的因果链关系,而是通过一个或一个以上的变量M间接影响产生,此时称M为中介变量,X通过M对Y的间接影响称为中介效应。
    在这里插入图片描述
    以上基本模型和回归方程描述了变量之间的关系:

    方程(1)的系数c为X对Y的总效应;

    方程(2)的系数a是X对M的直接效应;

    方程(3)的系数b是在控制了X的影响后,M对Y的直接效应;

    系数c’是控制了M的影响后, X对Y的直接效应;系数ab是经过中介变量M产生的中介效应,并存在ab=c-c’的关系。

    1.2 分析步骤

    在这里插入图片描述
    步骤一:X对Y的回归,检验回归系数c的显著性
    步骤二:X对M的回归,检验回归系数a的显著性
    步骤三:X和M对Y的回归,检验回归系数b和c’的显著性

    在SPSS操作软件中,分别对方程(1)(2)(3)进行线性回归分析,逐步检验系数的显著性。打开菜单栏,分析→回归→线型,分别加入自变量和因变量,输出结果,得到系数的显著性。

    1.3 案例

    1.31 数据展示
    研究工作认同感与工作绩效之间心理因素(焦虑)的意义,案例数据包括“不被认同”、“焦虑”、“工作绩效” 3个变量。
    在这里插入图片描述
    从自变量、因变量、中介变量的概念来理解,“不被认同”即自变量X,“焦虑”即中介变量M,“工作绩效”即因变量Y。

    1.32 操作流程

    Step1:检验方程Y=c*X+e1 中系数c是否显著

    具体操作其实很简单,就是常规的线性回归过程。菜单:【分析】→【回归】→【线性】,在线性回归主对话框中进行操作即可。
    在这里插入图片描述
    线性拟合结果:
    在这里插入图片描述
    显然,模型 Y=c*X+e1 显著,标准化系数c=0.678,p=0.000,显著。可以继续检验其他两个方程是否显著了。

    Step2:检验方程M=a*X+e2 中系数a是否显著

    重复进行线性回归过程,焦虑变量作为因变量,工作不被认同变量作为自变量进行线性拟合即可。
    在这里插入图片描述
    显然,模型M=a*X+e2 显著,标准化系数a=0.533,p=0.000,系数显著。可继续检验另外一个方程。

    Step3:检验方程Y=c’X+bM+e3 中系数b和c’是否显著

    重复进行线性回归过程,工作绩效作为因变量,工作不被认同和焦虑同时作为自变量,进行线性拟合即可。
    在这里插入图片描述
    显然,模型Y=c’X+bM+e3 显著,标准化系数b=0.213,p=0.000,系数显著。系数c’=0.564,p=0.000,显著。

    此时方程(2)方程(3)中有关“焦虑”变量的系数a和系数b均显著,方程(3)中c’显著,所以本研究属于部分中介效应

    自变量“工作不被认同”对因变量“工作绩效”的中介效应不完全通过中介变量“焦虑”的中介来达到影响,“工作不被认同”对“工作绩效”有部分直接效应。

    中介效应对总效应的贡献率:M=ab/c=0.5330.213/0.678=0.167,及16.7%。

    2.调节效应

    在这里插入图片描述
    调节效应:A-C有作用,但B会影响A-C 的作用大小。
    形象比喻:调节效应为“小三”,会影响A-C正常的夫妻关系。

    3.交互作用

    在这里插入图片描述
    上图为i型交互作用模式:A-C有关系,B-C有关系;并且B会影响A-C关系,A会影响B-C关系。
    此图就像A和B是同宿舍的室友,都同时喜欢了C,意思AB互为小三,但没有先后关系。

    调节效应和交互效应在统计模型上无本质区别;但调节效应能够指定谁是自变量,谁是调节变量;而交互作用地位是等价的。

    研究中介和调节效应,但研究因素为显变量时采用Process最佳;
    当为潜变量时采用AMOS为好,当然还有lisrel,Mplus等。
    lisrel为最早的结构方程模型软件,通过编程操作,已逐渐被取代之势,感兴趣的可以好好学习Process和AMOS吧!

    展开全文
  • 调节效应与中介作用实例讲解
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调节效应