中介和调节效应自助法检验,针对非正态截面数据

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计量经济圈   2020-3-28 02:28   1411   0
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此文是计量经济圈的新加入圈主—Sirius的第一次推文,请圈友们多多支持这篇关于中介效应、调节效应检验的方法(适用于Non-Normal Distribution Cross Sectional Data)。


编者:基于调研数据的计量研究,如果所采集的数据为一期的截面数据,特别对于管理学、社会学等学科的计量分析中,往往需要考察变量之间的中介效应、调节效应。对于中介效应、调节效应的分析,通常是采用传统的三步检验法(Baron & Kenny,1986)。



然而,对于社会调查所取得的一手调研资料,如果样本数量不足、或因调研条件所限而造成的样本数据分布非正态,那么根据陈瑞(2013)的观点,使用Baron & Kenny(1986)的三步检验法来进行中介效应、调节效应检验,结果是有偏误的。陈瑞(2013)建议使用Hayes(2013)开发的基于Bootstrap法的process宏进行中介效应、调节效应检验。



本次推文全文转载了南心网博客的一篇关于使用Bootstrap法的中介效应、调节效应检验方法。并在文后附带了一个最新版的PROCESS 2.16.3宏,可以加载到SPSS软件中运行。PROCESS插件的最新版可以在作者Hayes主页上下载:http://www.processmacro.org/download.html

近几年来,Hayes开发的基于SPSS和SAS的中介和调节效应分析程序插件Process得到了越来越多的人的应用,主要的优势有这么几点:


第一,中介效应分析一步到位。在Process之前,中介效应分析要分步进行,分为三步(实际上两步就可以)。第一步检验总效应,即自变量X对因变量Y的总效应。但这一步已经被证明是没有必要的甚至是错误的,总效应存在与否不是中介效应的必要条件,因此,先前支持中介效应三步法的一些学者后来做了修正,不再把检验总效应作为前提条件,也就是三步法实际上变成了两步法。


此外,结构方程模型的思路再次证明,第一步检验总效应的做法完全没有必要。Hayes显然早已发现了这一点,因此,Process插件做的就是两步而不是三步。Process直接将这两步整合起来,得到一个总的结果,不需要分两步设置和分析,这就大大简化了步骤,结果呈现更更全面。值得一提的是,Process虽然两步整合在一起,但其结果也是分步呈现,因而非常方便我们在论文中整理成规范的表格结果。


第二,调节效应分析前的数据处理自动化。在Process出来之前,调节效应的分析要经过两个重要环节——变量中心化和构建交互项,虽然这两步的操作不难,但有时候容易忽视或者计算出错。Process提供了均值中心化之后的交互项设置,可以自动完成,因此更为准确高效。


第三,中介效应的Bootstrap和Sobel检验可以自动处理。在Process开发之前,中介效应的Bootstrap需要特别设置,Sobel检验需要手工计算(或者用专门的小程序),Process则可以直接自动化完成,并直接得到中介效应值Sobel检验值Z和显著性水平(基于理论正态分布)。
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第四, 可以处理带有控制变量的中介、调节效应模型。在中介效应和调节效应分析中,尤其是调节效应分析,经常需要对控制变量进行控制,Process对此也有专门的设置(协变量中处理即可)。


第五,处理多变量中介、调节效应更方便,例如多重中介效应、有中介的调节效应、有调节的中介效应等。例如,以往的SPSS分析不能提供多重中介模型的各个具体路径、各个中介变量单独的中介效应检验,如中介效应值及其置信区间和显著性水平等,而Process则可以提供这些结果。


那我们如何操作Process呢?其实很简单!以下举例说明:


假设我们的研究假设是,自变量是神经质,因变量是绩效,中介变量是组织支持,控制变量是性别和职位。理论模型如下:




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图3 Process带有控制变量的完全约束中介效应模型

在Outcome Variable(Y)中放入因变量绩效,Independent Variable(X)中放入自变量神经质,在M Variable(S)中放入中介变量组织支持,在Covarite(S)中放入控制变量性别和职位。如果要做Sobel检验,则在Options中勾选 Sobel test;如果调节效应要进行变量中心化交互项构建,则在Options中勾选Mean center for products。操作界面如下:


图4  Process中介效应分析SPSS界面

需要注意的是,Process插件默认的控制变量模型是一种完全约束的模型:所有的自变量和控制变量都与因变量和中介变量有关,也就是所有自变量和控制变量都要默认影响中介变量和因变量。例如图3,性别和职位同时影响中介变量组织支持和因变量绩效。



那么,如果我们的研究假设是性别和职位只影响因变量(绩效)而不影响中介变量(组织支持),该如何操作呢?以图5的理论假设为例,性别和职位只是影响组织支持而不影响绩效,具体的统计模型如下(图5):


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图5 Process带有控制变量的部分约束中介效应模型

【部分约束模型操作】只需要在控制变量设置中定义即可,即在Covariates in model of中默认的”……both of M and Y“改为”Y only“即可。当改为”M only“时,控制变量实际上就了完全中介效应的控制变量模型了。

参考文献:
[1] 用SPSS的Process插件做中介和调节效应的优点、步骤和不足. 南心网SPSS与结构方程模型分析的博客


[2] Baron R M, Kenny D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: conceptual, strategic, and statistical considerations[J]. Journal of Personality & Social Psychology, 1986, 51(6):1173-1182.


[3] 陈瑞, 郑毓煌, 刘文静. 中介效应分析:原理、程序、Bootstrap方法及其应用[J]. 营销科学学报, 2013(4):120-135.


[4] Hayes A F. Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach[M]. Guilford Press, 2013.


注:来源于南心网,但 有改动。




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