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1.中介效应 即迂回地影响、间接地影响。 case1:一个中介的简单模型 在estimates-indirect effect查看结果: (1)估计值 (2)信赖区间与显著性 判断方法是lower和upper是否跨过了0,如果跨过了就是不显著,比如上图为显著,P值为0.03 case2:两个中介 总中介效应=中介1+中介2;一般也是通过各单个中介在总中介效应中的占比来评估其强度 结果: 这里值得注意的是amos只能检验单个中介效应,和case1的方法一致,检测结果是总的中介效应,对于显著性,都不显著还好判断,若显著则表明至少有一个显著,但无法判断是哪一个,所以要为amos写代码,具体做法: step1:右键左下角,选择Define new estimands step2:写入code,并保存为case2 当左下角变成了文件名就说明成功运用了 这样就可以输出结果啦,并且我们想要的中介都出现在了User-defined estimands里: (1)估计值 (2)标准误 (3)信赖区间和显著性 ①Bias-corrected ②Percentile method 判断方法是lower和upper是否跨过了0,如果跨过了就是不显著,比如上图就是不显著。就说明这个model不存在中介,可能更直接的是直接效应。 case3:远程中介 远程中介其实就是讲在case2的基础上两个中介之间还有逻辑关系,如下图: 这时模型中就存在着三条中介路线 (1)path1:物流服务质量-中介1-X (2)path2:物流服务质量-中介2-X (3)path3:物流服务质量-中介1-中介2-X 与case2类似,通过改变code为其命名为case3: 在运行以后在“user-defined estimands”里可以得到结果: 在Estimates/Bootstrap里面可以看到标准误和信赖区间: 标准误(SE)
信赖区间和显著性 同样也是两种,这里只放其中一种 以上就是本次的全部内容啦~~调节效应会在之后进行更新~
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