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一、中介效应说明
中介效应主要研究自变量对因变量影响的过程中自变量是否通过中介变量再对因变量产生影响那什么情况表明中介效应存在呢如果自变量对因变量影响过程中中介变量在模型中有着桥梁般的作用那说明中介效应存在。比如在电商数据中经济发展水平通过影响居民收入从而影响电子商务。模型如下 二、中介效应常见类型
中介效应常见有两种类型一种是平行中介一种是链式中介平行中介一般是指多个中介变量在自变量对因变量的影响中起着同等重要的作用中介变量之间互不影响比如经济发展水平通过影响居民收入从而影响电子商务经济发展水平还可以通过影响消费能力进而影响电子商务则模型一般如下 链式中介一般指几个中介变量在自变量对因变量的影响中起着一样的中介作用到那时中介变量之间相互影响一般模型如下 三、数据类型及操作
一般数据有两种类型一个是定类变量一个是定量变量通常中介作用的中介变量和自变量均为定量变量如果自变量为定类变量怎么办可以将自变量进行哑变量处理处理后需要在分析时少放入一项作为参考项。进行中介效应分析可以使用SPSSAU中的中介作用进行分析或者使用分层回归进行研究。
中介作用 分层回归分析 四、分析中常见步骤 1、数据处理
此步骤通常是对自变量、因变量、中介变量做标准化处理有时也使用中心化处理。标准化处理和中心化处理的主要目的是为了减少多重共线性。此步骤可以在SPSSAU中数据处理模块的生成变量进行处理有时研究者的变量是由多个题项组成而中介作用并不是对题项进行研究而是对变量进行研究所以需要先进行计算对应题项的平均得分并以平均得分代表对应的变量。比如幸福感变量由3个题项表述则应该计算3个题项的平均分进行表示该变量。
2、分析第一个模型
第一个模型针对自变量对因变量的回归关系进行分析。比如例子中的经济发展水平对电子商务的影响一般称为总效应其模型公式一般为YcXe1其中c代表自变量对因变量的回归系数e1代表残差 3、分析第二个模型
第二个模型是在第一个模型基础上加入中介变量也就是自变量和中介变量对因变量分层回归。其模型公式一般为Yc’XbMe2c’代表此模型中X对Y的回归系数一般称为直接效应b代表M对Y的回归系数e2代表此模型的残差 4、分析第三个模型
第三个模型为自变量对中介变量的回归分析其一般式为MaXe3a代表X对M的回归系数e3代表残差 5、进行中介效应分析
1最后进行中介效应分析首先查看第一个模型的系数c如果不显著则说明自变量对因变量没有影响如果显著说明自变量对因变量有影响进一步分析。
2然后进行查看模型2的系数b和模型3的系数a如果a和b均显著则查看模型3的系数c’ c’显著则为部分中介c’不显著则为完全中介。
3如果a和b至少一个不显著则进行sobel检验sobel检验显著则为部分中介如果sobel检验不显著则没有中介作用。sobel检验请参考http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm
此种方法简单易懂、容易理解和解释因而受到广泛的应用但有学者认为其检验效能较低有时候本身有中介作用但却显示没有中介作用。因为有学者将检验流程进行优化 图表解说
上图中回归系数a和回归系数b的乘积项a*b称为间接效应如果其呈现出显著性那么就说明具有中介作用反之不具有显著性则说明不具有中介作用。检验a*b的显著性用于判断是否具有中介作用这种做法即称为乘积系数检验法。而具体Bootstrap抽样法检验是指a*b这个回归系数的95%置信区间是否包括数字0如果说95%置信区间不包括数字0则说明具有中介作用如果说95%置信区间包括数字0即说明没有中介作用。所以具体说明如下 第一c表示X对Y时的回归系数模型中没有中介变量M时即总效应 第二a表示X对M时的回归系数b表示M对Y时的回归系数a*b为a与b的乘积即中介效应 第三95% BootCI表示Bootstrap抽样计算得到的95%置信区间如果区间不包括0则说明显著 第四c’表示X对Y时的回归系数模型中有中介变量M时即直接效应 第五如果a和b显著且c’不显著则为完全中介 第六如果a和b显著且c’显著且a*b与c’同号则为部分中介作用 第七如果a和b显著且c’显著且a*b与c’异号则为遮掩作用 第八如果a和b至少一个不显著且a*b的95% BootCI包括数字0不显著则中介作用不显著 第九如果a和b至少一个不显著且a*b的95% BootCI不包括数字0显著且c’不显著则为完全中介 第十如果a和b至少一个不显著且a*b的95% BootCI不包括数字0显著且c’显著且a*b与c’同号则为部分中介作用 第十一如果a和b至少一个不显著且a*b的95% BootCI不包括数字0显著且c’显著且a*b与c’异号则为遮掩作用
五、中介效应分析
接下来举例进行分析中介效应以进行优化过得流程为参考。案例背景某公司想要研究个人发展、工作特性、工作回报是否通过团队合作对创新绩效产生影响。其中个人发展、工作特性、工作回报为自变量团队合作为中介变量创新绩效为因变量。操作如下 结果如下
首先查看中介作用的三个模型以及系数如下表 从上表可知中介效应分析共涉及3个模型,分别如下 创新绩效1.4220.281*个人发展0.188*工作特性0.168*工作回报 团队合作0.4060.405*个人发展0.258*工作特性0.241*工作回报 创新绩效1.3250.184*个人发展0.126*工作特性0.110*工作回报0.240*团队合作
接下来查看中介效应的结果如下表 个人发展→团队合作→创新绩效 上表得知总效应c显著并且系数a和系数b均显著且与c’同号都大于0则为部分中介。工作特性→团队合作→创新绩效 上表得知总效应c显著并且系数a和系数b均显著且与c’同号都大于0则为部分中介。工作回报→团队合作→创新绩效
上表得知总效应c显著并且系数a和系数b均显著且与c’同号都大于0则为部分中介。
得到的中介效应量如下 效应量计算说明如果是完全中介则效应占比为100%如果是部分中介则效应占比计算公式为a*b/c如果是遮掩效应则效应量为中介效应与直接效应的比值计算公式为| a*b/c |。
六、疑难解惑
1.95%区间包括0为什么显示有中介作用
中介作用分析有着非常严格的检验流程绝大多数情况下95%抽样区间不包括数字0就意味着具有中介作用但并不完全是这样最终中介作用的检验需要参考检验流程进行。
2. 面板数据是否可以进行中介作用
从数学理论上面板数据可以直接进行中介作用分析中介作用分析并不区分是否面板数据直接分析即可。
3.间接效应和中介效应的区别是什么
通常情况下二者意义完全一致但细微区别在于比如X-M1-M2-Y这种链式中介时一般用间接效应描述会更易理解。
