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當前在分析中介效果時,多採用拔靴法(bootstrapping)求取間接效果的信賴區間,同步檢驗中介效果之假設。 【範例】自變數(X):產品涉入;中介變數(M):產品知識;依變數(Y):購買意願
Tilte: bootrapping Data: file = bootstrap.dat Variable: names = X M Y; Usevariables = X M Y; Analysis: estimator is ML; Bootstrap is 5000; Model: y on x m; m on x; Model indirect: y ind x; Output: tech1 sampstat stdyx cinterval(bcbootstrap) Plot: type = plot1 plot3; 【分析結果】 分析結果會先呈現語法內容 接著,分析報表會告訴我們分析的資料結構。 這個範例共計有328個樣本,一個預測變項,兩個結果變項。 備註:有被預測的均視為結果變項,如中介變項(本範例為產品知識)。 再來,分析報表會提供各個放入變項的基本資料,如平均數、共變異數以及相關係數。 另外,在「MODEL RESULTS」這個部分是未標準化解,分析結果僅顯示,中介變項(M)2可正向顯著預測依變項(Y)。 中介效果檢定: 自變數(產品涉入)對中介變數(產品知識)之預測(β = 0.019, p > .05)。 自變數(產品涉入)對依變數(購買意願)之預測(β = -0.035, p > .05)。 中介變數(產品知識)對依變數(購買意願)之預測(β = 0.269, p < .05)。 自變數(產品涉入)對中介變數(產品知識)再對依變數(購買意願)之預測效果(=0.019*0.269)以上結果顯示,中介效果未達顯著水準。 若想得知標準化解的結果,可往後找到「STANDARDIZED MODEL RESULTS」 最後,看到「TOTAL, TOTAL INDIRECT, SPECIFIC INDIRECT, AND DIRECT EFFECTS」。 總效果(-0.031):表示未放入任何中介變數(產品知識)時,自變數(產品涉入)對依變數(購買意願)的直接預測效果。 中介效果(-0.036):加入中介變數(產品知識)後,自變數(產品涉入)對依變數(購買意願)的迴歸係數的預測效果。Mplus也有另一種語法設定,檢定中介效果。 第二種語法:設定新參數 Model: m on x (a); y on m (b) x (c); model constraint: new (indirect total); indirect = a*b; total = a*b+c; 備註:分析結果除下圖之外,其餘基本分析結果均與上述相同,故不重複羅列。 在「New/Additional Parameters」中包含INDIRECT和TOTAL兩個部分。 其中INDIRECT和TOTAL均未達顯著,表示中介效果未達統計顯著水準,與上述結果相同。 而信賴區間則呈現在下圖,信賴區間未包含0,表示有達統計顯著標準。 以上,使用拔靴法(bootstrapping)檢定中介效果,您學會了嗎?
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