因变量为等级量的中介效应分析.PDFVIP

心理学报 2013, Vol. 45, No.12, 1431−1442 Acta Psychologica Sinica DOI: 10.3724/SP.J.1041.2013.0 1431 * 1,2 1,2 1 3 (1 北京师范大学心理学院应用实验心理北京市重点实验室 ; 2 中国基础教育质量评价与提升协同创新中心; 3 北京师范大学教育学部, 北京 100875) 本文聚焦于因变量为等级数据的中介效应模型 , 通过模拟研究比较了 Logistic 回归与通常线性回 归的差别 , 并比较了这两种分析框架下常用的系数乘积法和系数差异法的优劣 , 同时考察了因变量类别数 对估计结果的影响。研究结果表明：对因变量为等级数据的中介效应模型 , 应使用 Logistic 回归进行分析, 如 果使用了通常线性回归分析 , 会导致中介效应低估、标准误低估、置信区间对真值覆盖比例偏低等问题。对 于等级因变量的中介效应估计, 系数乘积法得到的结果优于系数差异法, 随着等级数的增加 Logistic 回归与 通常线性回归的差别越来越小 , 当因变量的类别数较多(5 及以上) 时, 可考虑使用通常线性回归的分析方 法。最后通过一个实例说明了该方法的应用。 中介效应分析; 等级数据; 蒙特卡洛模拟 B841 1 引言 所提出的中介效应检验方法和程序至今仍被广泛 应用。中介效应大小的计算方法一般有两种。其一 揭示变量间的关系是心理学量化研究的一个 是回归系数差异法(Difference of Coefficient), 可以 重点。中介效应作为变量间复杂作用机制的一种形 通 过 计 算 c-c ′来 表 明 中 介 效 应 大 小 , 并 常 使 用 式 , 其理论和应用研究在心理学中均占有重要位 Freedman 和 Schatzkin (1992)的方法进行假设检验。 置。一方面, 研究变量间的中介关系可以对变量间 另一种方法为系数乘积法(Product of Coefficient), 的因果作用机制进行验证, 丰富心理学理论的内涵; 它是基于路径分析, 把中介效应看作是两个回归系 另一方面 , 根据变量间的中介关系进行干预研究 , 数—— 自变量到中介变量的回归系数(a)和中介变 在组织心理学、工业心理学和临床心理学中都有广 量到因变量的偏回归系数(b) 的乘积, 即 ab 。常用的 泛的应用前景。 ab 估计量的检验方法有 Sobel 检验(Sobel, 1982)、 近几十年来, 中介效应的理论和应用研究备受 Aroian 检 验 (Aroian, 1947) 和 Goodman 检 验 关注, 在连续变量的中介效应模型中, 自变量(X ) 、 (Goodman, 1960) 。在没有缺失值的数据中, 对于连 中介变量(M) 和因变量(Y)之间的关系如图 1(b)所 续变量可以用标准最小二乘回归模型来估计中介 示。中介模型的含义是指自变量 X 通过对中介变量 效应 , 系数乘积法和系数差异法的结果是相同的 M 发生影响, 进而影响因变量 Y。 (MacKinnon, Warsi, Dwyer, 1995) 。随着结构方程 图