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用SPSS线性回归实现中介效应分析

 洪梅6jraxg3utr 2019-09-08


基本原理

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的变量M间接影响产生,此时称M为中介变量,X通过M对Y的间接影响称为中介效应。
以上基本模型和回归方程描述了变量之间的关系:

方程(1)的系数c为X对Y的总效应;
方程(2)的系数a是X对M的直接效应;
方程(3)的系数b是在控制了X的影响后,M对Y的直接效应;
系数c’是控制了M的影响后, X对Y的直接效应;系数a*b是经过中介变量M产生的中介效应,并存在a*b=c-c’的关系。

分析步骤
步骤一:X对Y的回归,检验回归系数c的显著性
步骤二:X对M的回归,检验回归系数a的显著性
步骤三:X和M对Y的回归,检验回归系数b和c’的显著性


在SPSS操作软件中,分别对方程(1)(2)(3)进行线性回归分析,逐步检验系数的显著性。打开菜单栏,分析→回归→线型,分别加入自变量和因变量,输出结果,得到系数的显著性。

典型案例
研究工作认同感与工作绩效之间心理因素(焦虑)的意义,案例数据包括“不被认同”、“焦虑”、“工作绩效” 3个变量。

从自变量、因变量、中介变量的概念来理解,“不被认同”即自变量X,“焦虑”即中介变量M,“工作绩效”即因变量Y。

Step1:检验方程Y=c*X+e1 中系数c是否显著
具体操作其实很简单,就是常规的线性回归过程。菜单:【分析】→【回归】→【线性】,在线性回归主对话框中进行操作即可。
来看线性拟合结果:
显然,模型 Y=c*X+e1 显著,标准化系数c=0.678,p=0.000,显著。可以继续检验其他两个方程是否显著了。

Step2:检验方程M=a*X+e2 中系数a是否显著
重复进行线性回归过程,焦虑变量作为因变量,工作不被认同变量作为自变量进行线性拟合即可。
显然,模型M=a*X+e2 显著,标准化系数a=0.533,p=0.000,系数显著。可继续检验另外一个方程。

Step3:检验方程Y=c'*X+b*M+e3 中系数b和c'是否显著
重复进行线性回归过程,工作绩效作为因变量,工作不被认同和焦虑同时作为自变量,进行线性拟合即可。
显然,模型Y=c'*X+b*M+e3  显著,标准化系数b=0.213,p=0.000,系数显著。系数c'=0.564,p=0.000,显著。

此时方程(2)方程(3)中有关“焦虑”变量的系数a和系数b均显著,方程(3)中c'显著,所以本研究属于部分中介效应

自变量“工作不被认同”对因变量“工作绩效”的中介效应不完全通过中介变量“焦虑”的中介来达到影响,“工作不被认同”对“工作绩效”有部分直接效应。

中介效应对总效应的贡献率:M=a*b/c=0.533*0.213/0.678=0.167,及16.7%。
案例数据来源:

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