温忠麟老师的检验中介效应程序

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温忠麟老师的检验中介效应程序

一、中介效应概述

中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。

以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下：

Y=cx+e11)

M=ax+e2 2)

Y=c’x+bM+e33)

上述3个方程模型图及对应方程如下：

二、中介效应检验方法

中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘

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积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：

1.依次检验法（causual steps）。依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下：

1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验；

1.2在c显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a不显著，则停止检验；

1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c’x + bM + e3,检验b的显著性，若b显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。此时检验c’,若c’显著，则说明是不完全中介效应；若不显著，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M来实现。

评价:依次检验容易在统计软件中直接实现，但是这种检验对于较弱的中介效应检验效果不理想，如a较小而b较大时，依次检验判定为中介效应不显著，但是此时ab乘积不等于0，因此依次检验的结果容易犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判断）。

2.系数乘积项检验法(products of coefficients)。此种方法主要检验ab乘积项的系数是否显著，检验统计量为z = ab/ s ab，实际上熟悉统计原理的人可以看出，这个公式和总体分布为正态的总体均值显

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著性检验差不多，不过分子换成了乘积项，分母换成了乘积项联合标准误而已，而且此时总体分布为非正态，因此这个检验公式的Z 值和正态分布下的Z 值检验是不同的，同理临界概率也不能采用正态分布概率曲线来判断。具体推导公式我就不多讲了，大家有兴趣可以自己去看相关统计书籍。分母s ab 的计算公式为：s ab =2222a b s b s a ，在这

个公式中，s b 2和s a 2分别为a 和b 的标准误，这个检验称为sobel 检验，当然检验公式不止这一种例如Goodman I 检验和Goodman II 检验都可以检验（见下）,但在样本比较大的情况下这些检验效果区别不大。在AMOS 中没有专门的soble 检验的模块，需要自己手工计算出而在lisrel 里面则有，其临界值为z α/2>0.97或z α/2<-0.97(P <0.05，N ≧200)。关于临界值比率表见附件（虚无假设概率分布见MacKinnon 表中无中介效应C.V.表，双侧概率，非正态分布。这个临界表没有直接给出.05的双侧概率值，只有.04的双侧概率值；以N=200为例，.05的双侧概率值在其表中大概在±0.90左右，而不是温忠麟那篇文章中提出的0.97。关于这一点，我看了温的参考文献中提到的MacKinnon 那篇文章，发现温对于.97的解释是直接照搬MacKinnon 原文中的一句话，实际上在MacKinnon 的概率表中，这个.97的值是在N=200下对应的.04概率的双侧统计值，而不是.05概率双

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侧统计值，因为在该表中根本就没有直接给出.05概率的统计值。为了确定这点，我专门查了国外对这个概率表的介绍，发现的确如此，相关文章见附件mediationmodels.rar。当然，从统计概率上来说，大于0.97在这个表中意味着其值对应概率大于.05，但是当统计值小于0.9798th时而大于0.8797th，其值对应概率的判断就比较麻烦了，此时要采用0.90作为P<.05的统计值来进行判断。之所以对温的文章提出质疑，是因为这涉及到概率检验的结果可靠性，我为此查了很多资料，累）。

Goodman I检验公式如下Goodman II检验检验公式如下

注：从统计学原理可知，随着样本量增大，样本均值和总体均值的差误趋向于减少；因此从这两个公式可看出，的值随着样本容量增大而呈几何平方值减小，几乎可以忽略不计算，因此MacKinnon et al. (1998)认为乘积项在样本容量较大时是“trivial”（琐碎不必要的）的，因此sobel检验和Goodman检验结果在大样本情况下区别不大，三个检验公式趋向于一致性结果，因此大家用soble检验公式就可以了（详情请参考文献A Comparison of Methods to Test Mediation and Other Intervening Variable Effects. Psychological Methods

2002, Vol. 7, No. 1, 83–104）。

,. 评价：采用sobel 等检验公式对中介效应的检验容易得到中介效应显著性结果，因为其临界概率（MacKinnon ）P<.05的Z 值为z α/2>0.90或z α/2<-0.90，而正态分布曲线下临界概率P<.05的Z 值为z α/2>1.96或z α/2<-1.96，因此用该临界概率表容易犯第一类错误（拒绝虚无假设而作出中介效应显著的判断）

3.差异检验法(difference in coefficients)。此方法同样要找出联合标准误，目前存在一些计算公式，经过MacKinnon 等人的分析，认为其中有两个公式效果较好，分别是Clogg 等人和Freedman 等人提出的，这两个公式如下：

Clogg 差异检验公式 Freedman 差异检验公式

'3'c xm N s r c c t -=- 2'2'2'212xm C C C C N r S S S S C C t --+-=-

这两个公式都采用t 检验，可以通过t 值表直接查出其临界概率。Clogg 等提出的检验公式中，

的下标N-3表示t 检验的自由度为N-3，为自变量与中介变量的相关系数，

为X 对Y 的间接效应估计值的标准误；同理见Freedman 检验公式。

评价：这两个公式在a=0且b=0时有较好的检验效果，第一类错误率接近0.05，但当a=0且b ≠0时，第一类错误率就非常高有其是Clogg 等提出的检验公式在这种情况下第一类错误率达到100%，因此要谨慎对待。

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4.温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序，如下图：

这个程序实际上只采用了依次检验和sobel检验，同时使第一类错误率和第二类错误率都控制在较小的概率，同时还能检验部分中介效应和完全中介效应，值得推荐。

三中介效应操作在统计软件上的实现

根据我对国内国外一些文献的检索、分析和研究，发现目前已经有专门分析soble检验的工具软件脚本，可下挂在SPSS当中；然而在AMOS中只能通过手工计算，但好处在于能够方便地处理复杂中介模型，分析间接效应；根据温忠麟介绍，LISREAL也有对应的SOBEL 检验分析命令和输出结果，有鉴于此，本文拟通过对在SPSS、AMOS 中如何分析中介效应进行操作演示，相关SOBEL检验脚本及临界值表（非正态SOBEL检验临界表）请看附件。

1.如何在SPSS中实现中介效应分析

这个部分我主要讲下如何在spss中实现 …… 此处隐藏：5704字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……