Mplus中介调节模型简单效应分析及做图

本文将回答三个问题：

·  如何检验中介的调节

·   如何进行简单效应分析 

·   交互作用图？

用Mplus官网及model contraint两种方法演示，看完这篇应该掌握如何根据概念模型写出统计模型及回归方程及进行简单效应分析及做图。

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1.Case2 z调节中介变量与因变量之间关系(m-y) mz

 模型示例：

(Muthén & Schultzberg, 2017)

方法一：根据Muthen 

以Muthen 在MpLUS 提供的数据为例：

·  自变量：Dysfuc

·   因变量：performance 绩效

·   中介变量：negtone

·  调节变量：negexp

·   交互项：mz = negtone* negexp

Mplus 简单效应分析及交互作用图语句:

语句说明：第一部分设定模型用回归语句，不做解释。若不理解的参见Mplus基础篇。

关于中介的设定，-0.4， 0.6 表示百分数20th和80th; mzdysfunc 0.4038表示平均数，0.369为标准差，0.035为低于平均数1标准差。

发现交互作用显著，进一步

简单效应分析结果:

交互作用图：

方法二：Moderated mediation use model constraint method

设定路径，在基础篇里有简单介绍 

根据统计图写出Mplus语句:

Perform ON dysfunc;

Perform ON negtone (b);

Perform ON negexp (e0);

Perform ON mz (e1);

Negtone ON dysfun (a);

接下来最重要一步：写出回归方程

然后run就得到结果，可以比较两种方法方法一结果：

方法一结果：

方法二结果：Model constraint多出两个系数中介效应简单效应分析结果

其实结果是一样的，然后有Bootstrap 的结果

结果仍然一样，所以可以看出两种方法都是可行的，model constraints 另外多给了简单效应 比较图表；

比较图表：

方法一：

方法二：

奇怪的是不知道为什么用0和1表示high & low, 或者按照常规用按+/-1 SD ？代入中介公式。可以尝试按照上次调节效应简单分析的方法，设定high low med 得到的结果：

即便是用sd似乎并没有太多差异

感兴趣的可以自己尝试一下用mean +/-SD 设定调节变量高中低，进行简单效应分析。其实最主要的是根据概念模型写出统计模型，然后写出回归方程，然后其它的无论怎么样的中介调节都可以举一反三。

思考&练习：

根据概念图画出统计图，然后写出回归方程。举个栗子：

练习：根据下面的概念图，写出统计图及conditional indrect effect

可以在底下留言……

本篇作者：李培凯
对于基础的mplus模型，请参考

如果涉及multi-level中介调节，请参考，点击readmore

https://www.statmodel.com/Mediation.shtml

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