本文小编为大家详细介绍“bootstrap中介效应要不要看p值”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“bootstrap中介效应要不要看p值”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起
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在bootstrap中做中介效应的检验不需要看p值;用Bootstrap方法做中介效应的检验,是根据“BootLLCI, BootULCI”这一区间是否包含0来判断的,不包含0则中介效应显著,包含0则中介效应不显著。
本教程操作环境:windows10系统、bootstrap3.3.7版、DELL G3电脑
用Bootstrap方法做中介效应的检验,并不是通过P值来判断的,而是根据(BootLLCI, BootULCI)这一区间是否包含0来判断。不包含0则中介效应显著,包含0则不显著。
在给出的这个案例中,中介效应(间接效应)的值是0.1969,是显著的,自变量对因变量的总效应是0.9373,也就是说中介变量中介掉了21%的效应(0.1969/0.9373),这是一个不完全中介。
同时需要注意,以上的数字都是非标准化的效应值。SPSS只给出了标准化的中介效应的值,但是没有给出总效应、直接效应的标准化效应值。
实际上,使用标准化或非标准化的效应值来计算中介效应的占比,结果都是差不多的。
Bootstrap最广泛的应用是中介效应的检验。
其他中介效应的方法包括:
·最常用:逐步检验回归系数(逐步法)(Baron & Kenny, 1986)
第一步:检验X→Y,也就是c,是否显著,不显著就甭做了
第二步:检验X →M, M →Y是否显著,必须都显著,有一个不显著也甭做了
第三步:如果以上都显著,且c'比c小了,那就是部分中介。如果c'不显著,那就是完全中介。这种情况比较少见。
·Sobel 法:
检验力高于逐步检验,但假设a*b服从正态分布, 就算其中a,b都是正态分布, 其乘积通常也不是正态的,
所以Sobel有局限性
Bootstrap的优势:不要求正态分布,敏感性更高(更容易出来显著的结果)
Bootstrao法检验中介效应,以SPSS中Process插件为例:
第二步:设置参数。
从【Variables】中选择因变量、自变量、控制变量,这些变量将组成你的回归方程。
Model number选择4,这是给中介分析的模型编号,如果选择其他的就会报错。
Number of bootstrap samples, 就是前面讲过的bootstrap样本量,默认为5000, 一般在1000-5000之间,通常都会填1000或5000. Bootstrap样本量不同,跑出来的数据稍有不同。
同时要勾选save bootstrap estimates,以及 bootstrap inference for model coefficients.
点击右上角[Options],勾选show total effect model(显示总效应模型),点击继续
最后点击 【确定】,得到运算结果
运算结果:
1.以中介变量为结果变量的回归结果
2.以因变量为结果变量。此时可以得到MV对DV的影响,以及IV对DV的直接影响
3.总效应模型:这是在没有中介变量MV的情况下,自变量IV对因变量DV影响的总体效应;也就是没有被中介之前,自变量对因变量的所有影响,中介之后自变量对因变量的影响将分为直接对因变量的影响(直接效应)和间接对因变量的影响(间接效应)两部分
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4.中介效应检验的结果。
读到这里,这篇“bootstrap中介效应要不要看p值”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注编程网JavaScript频道。
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本文标题: bootstrap中介效应要不要看p值
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