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有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟 SPSS實(shí)例:[16]中介效應(yīng)的檢驗(yàn)過程?

SPSS實(shí)例:[16]中介效應(yīng)的檢驗(yàn)過程?1. 首先,弄清楚你的自變量和因變量。假設(shè)我們有三個(gè)變量:自變量(x)、因變量(y)和中間變量(m)。2. 第一個(gè)檢驗(yàn)是自變量對(duì)因變量的影響,用下面的等式表示

SPSS實(shí)例:[16]中介效應(yīng)的檢驗(yàn)過程?

1. 首先,弄清楚你的自變量和因變量。假設(shè)我們有三個(gè)變量:自變量(x)、因變量(y)和中間變量(m)。

2. 第一個(gè)檢驗(yàn)是自變量對(duì)因變量的影響,用下面的等式表示:首先要檢驗(yàn)系數(shù)C,要知道,用回歸檢驗(yàn),如果C不顯著,說明沒有中介作用,停止檢驗(yàn);如果C顯著,不能說明存在中介效應(yīng),則進(jìn)行以下步驟:

3因變量間回歸方程的檢驗(yàn)用以下方程表示。如果系數(shù)a顯著,說明x可以預(yù)測(cè)m,但仍不能說明中介效應(yīng)的存在。如果a不顯著,則需要Sobel檢驗(yàn)。讓我們暫時(shí)不要做索貝爾,因?yàn)檫€有一步

4。現(xiàn)在測(cè)試M和y之間的關(guān)系,也就是說,下面方程的系數(shù)是否顯著。如果a顯著,B也顯著,那么我們可以證明中介效應(yīng)的存在;如果a和B中的一個(gè)不顯著,另一個(gè)一開始不顯著,我們不知道,我們需要進(jìn)行索貝爾檢驗(yàn),索貝爾檢驗(yàn)顯著,那么中介效應(yīng)存在。

5. 至此,我們已經(jīng)完成了調(diào)解效果的檢驗(yàn)。讓我們總結(jié)一下整個(gè)過程,見下面的流程圖:

如何用stata做中介效應(yīng)檢驗(yàn)?

SPSS是用序貫回歸法檢驗(yàn)中介效應(yīng),

先檢驗(yàn)X-Y的回歸,分析總效應(yīng)

然后檢驗(yàn)X-m(中介變量)的回歸,測(cè)試a參數(shù)(回歸系數(shù)x)

最后測(cè)試x,m-y的回歸,測(cè)試B參數(shù)(回歸系數(shù)m)和C參數(shù)(回歸系數(shù)x)

如果a和B都顯著,則存在中介效應(yīng)

使用bootstrap,可以在回歸分析中選擇bootstrap選項(xiàng)。您可以自行設(shè)置采樣次數(shù)。通常,你至少需要取樣1000次。此時(shí),在分析參數(shù)a和B的顯著性時(shí),如果置信區(qū)間不包含0,則不需要查看原始sig,有意義

bootstrap sampling函數(shù)需要一個(gè)相對(duì)較新版本的SPSS才能實(shí)現(xiàn)

SPSS是用序貫回歸方法檢驗(yàn)中介效應(yīng),先檢驗(yàn)X-Y的回歸,分析總效應(yīng),然后檢驗(yàn)X-m(中介變量)的回歸,測(cè)試一個(gè)參數(shù)的回歸(回歸系數(shù)x),最后測(cè)試10。對(duì)于M-Y回歸,如果a和B顯著,則存在中介效應(yīng)。如果使用bootstrap,可以在回歸分析中選擇bootstrap選項(xiàng)。您可以自行設(shè)置采樣次數(shù)。通常,你至少需要取樣1000次。此時(shí),在分析a、B參數(shù)的顯著性時(shí),不需要看原始的顯著性檢驗(yàn),如果置信區(qū)間不覆蓋0,則說明顯著性自舉抽樣函數(shù)需要一個(gè)相對(duì)較新版本的SPSS

檢驗(yàn)步驟如下三步:1。測(cè)試主效應(yīng):X-Y。中介效應(yīng)檢驗(yàn):x-m-y。測(cè)試調(diào)節(jié)效果。