中介效应分析原理程序Bootstrap方法和其应用PPT专业课件.ppt

本文的写作目的总结介绍前沿的中介检验程序和方法结合研究实例,阐述Bootstrap中介检验的具体应用结合研究实例,阐述复杂中介检验时Bootstrap的应用、结果分析和汇报目录经典的中介效应检验方法中介效应检验的原理和程序Bootstrap中介检验方法及其应用结论和讨论1经典的中介检验方法(即前一个ptt中讲的)因果逐步回归方法(CausalStepRegression)(Baron&Kenny1986)(2)Ma=*(3)c’==*(1)XYc=**p<>主效应并非中介效应存在的前提>完全中介并非中介检验的完美准则>该方法并非直接检验中介路径a*b=0>×b×c'中介成立中介成立中介成立中介不成立中介不成立可能忽略其他中介,有待讨论唯一的中介忽略其他中介错误的理论框架a×b显著显著正互补的中介负竞争的中介不显著唯一的中介显著仅有直接作用不显著无任何作用c'不显著资料来源:Zhao,Xinshu,Lynch,.,Chen,:MythsandTruthsaboutMediationAnalysis[J].Journalofconsumerresearch,2010,37(2):197-'×b的检验>Sobletest假设a×b服从正态分布,但实际上a×b不服从正态分布,导致第一类错误的概率增加。没有直接操作的软件>Bootstrapping程序(Preacher&Hayes2004,2008)并不假设a×b服从正态分布,而是依据实际的分布进行检验可以通过spss插件直接操作可以同时检验多个中介等较为复杂的中介>其他方法:>具体操作步骤(以Tong,Zheng&Zhao(2013)为例介绍)安装PROCESS插件(Hayes2013)打开SPSS,选择“Analyze”→“Regression”→“PROCESS”;将自变量(时间概念)、中介变量(防御聚焦)和因变量(享乐实用选择)依次选入相应的选项框。选择模型4,设定样本量为5000,Bootstrap取样方法选择偏差校正的非参数百分位法,即勾选“BiasCorrected”;对置信区间的置信度,选择95%Tong,L.,Zheng,Y.,&Zhao,?Theimpactofprimingmoneyonconsumerchoice[J].MarketingLetters,24(2):119->结果汇报按照Zhaoetal.(2010)提出的中介效应分析程序,参照Preacher&Hayes(2004)和Hayes(2013)提出的Bootstrap方法进行中介效应检验,样本量选择5000,在95%置信区间下,中介检验的结果的确没有包含0(LLCI=-,ULCI=-.1597),表明防御聚焦导向的中介效应显著,且中介效应大小为-.8379。此外,控制了中介变量防御聚焦导向之后,自变量金钱概念()对因变量消费者选择()的影响不显著,区间(LLCI=-.8907ULCI=.5303)包含0。因此防御聚焦导向在金钱概念对消费者享乐实用选择影响中发挥了中介作用,且是唯一的中介变量。Tong,L.,Zheng,Y.,&Zhao,?Theimpactofprimingmoneyonconsumerchoice[J].MarketingLetters,24(2):119->以往检验方法使用ANOVA进行因果逐步回归(,Wirtz&McColl-Kennedy,2009)分别进行两组间比较的回归中介分析(,)若两个控制组对因变量影响无显著差异,将控制组合并(如Calogero&Jost2010,)将对实验操纵的操纵检验变量作为自变量(as2011)