Amos | 简单中介效应检验
Amos:简单中介效应检验
中介效应因为涉及两个路径系数的乘积,受到的影响可能更大。Ledgerwood和Shrout(2011)的模拟研究发现,如果使用指标的均值作为显变量,中介效应的估计值低估实际中介效应的比例与合成信度(叶宝娟,温忠麟,2011)的乘积有关。例如,如果信度都是0.9,则中介效应的估计值是实际中介效应的80%(≈0.9×0.9)左右。但使用潜变量的弱点是中介效应估计的标准误较大,降低了检验力。就是说,使用潜变量的检验力通常低于使用显变量的检验力。为此,Ledgerwood和Shrout建议,如果测验信度不够高,使用两步分析策略:第一步用显变量建模检验中介效应,第二步用潜变量建模估计中介效应。不过,如果用潜变量检验中介效应已经显著,就没有必要报告显变量分析结果了。
结构方程模型的主要目的是建构和验证模型的拟合水平,如果模型拟合水平较好,一方面结构方程模型可以根据现有理论建构各变量之间的关系,另一方面可以验证理论构想的合理性和正确性。对于简单的中介效应一般不建议使用结构方程模型,因为结构方程模型也是默认数据为正态分布,其程序的运行与sobel检验法类似,所以也会提高一类错误的概率,但对于较为复杂的模型,一般可以使用结构方程模型来做。基于研究的需要,我们拟以AMOS为例,介绍在结构方程中验证理论构想的中介效应。
Amos的设置及操作步骤
第一,安装Amos软件,会在Spss分析中出现;
第二,打开Amos软件,根据理论构想画出中介效应图;
第三,添加误差项、并命名;
第四,选择数据文件添加变量,选择List variables in date set直接拖动显变量即可;
第五,选择所要输出的数据,点击Output,一般选择修正指数、标准化估计、总效应、直接效应和间接效应,
第六,点击Calculateestimate,运行程序求解;
第七,点击Viewtext查看结果。
需要注意的是:
第一,Amos对数据要求严格,数据不能含有缺失值;
第二,预测变量不需要添加误差项、因变量必须添加误差项;
第三,潜变量的命名不能与Spss中变量名称一致。
来源:姜永志老师
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