ブートストラップ仲介効果はp値に依存しますか?

ブートストラップでメディエーション効果をテストする場合、p 値を見る必要はありません。ブートストラップ法を使用してメディエーション効果をテストする場合は、区間「BootLLCI, BootULCI」に含まれるかどうかに基づいて判断されます。 0。0が含まれない場合は媒介効果が顕著であり、0が含まれる場合は媒介効果が有意ではない。

このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、DELL G3 コンピューター

ブートストラップの仲介効果は p 値に依存しますか?

Use Bootstrap 法は仲介効果をテストするために使用され、P 値ではなく、間隔 (BootLLCI、BootULCI) が 0 を含むかどうかによって判断されます。 0 が含まれていない場合、媒介効果は有意であり、0 が含まれている場合、媒介効果は有意ではありません。

与えられたケースでは、媒介効果 (間接効果) の値は 0.1969 で、これは有意です。従属変数に対する独立変数の合計効果は 0.9373 であり、媒介変数が 21 を媒介することを意味します。 % 効果 (0.1969/0.9373)、これは不完全な仲介です。

同時に、上記の数値は標準化されていない効果量であることに注意してください。 SPSS は標準化された媒介効果の値のみを示しますが、全体の効果と直接効果の標準化された効果の値は示しません。

実際、標準化または非標準化の効果サイズを使用して媒介効果の割合を計算した場合、結果は似ています。

ブートストラップの最も広く使用されているアプリケーションは、メディエーション効果をテストすることです。

効果を媒介するその他の方法には次のものがあります。

·最も一般的に使用される: 回帰係数の段階的テスト (段階的方法) (Baron & Kenny、1986)

ステップ 1: テストX →Y (c は有意です。有意でない場合は、実行しないでください。)

ステップ 2: X →M、M →Y が有意かどうかをテストします。これらはすべて有意である必要があります。そのうちの 1 つが重要ではない 実行しないでください

ステップ 3: 上記が重要で、c' が c より小さい場合、それは部分仲介です。 c' が重要でない場合は、完全に媒介されます。この状況は比較的まれです。

·ソーベル法:

検定力はステップワイズ検定よりも高くなりますが、a*b が正規分布に従うと仮定すると、a と b が両方とも正規分布であっても、その積は次のようになります。通常は正ではありません ステートフル、

Sobel には制限があります

ブートストラップの利点: 正規分布は必要ありません、感度が高くなります (有意な結果が得られる可能性が高くなります)

Bootstrao テストするにはメディエーション効果については、SPSS の Process プラグインを例に挙げます。

ステップ 2: パラメーターを設定します。

[変数] から従属変数、独立変数、制御変数を選択します。これらの変数が回帰式を形成します。

モデル番号として 4 を選択します。これは、メディエーション分析のモデル番号です。それ以外を選択すると、エラーが報告されます。

ブートストラップ サンプルの数は、前述のブートストラップ サンプル サイズです。デフォルトは 5000 ですが、通常は 1000 ～ 5000 の間で、通常は 1000 または 5000 が入力されます。ブートストラップのサンプル サイズは異なります。出てくるのは少し違う、違う。

同時に、モデル係数のブートストラップ推定値とブートストラップ推論を保存するにチェックを入れます。

右上隅の[オプション]をクリックし、合計効果モデルを表示する(合計効果モデルを表示する)にチェックを入れます。

#操作結果:

1. 媒介変数は結果変数の回帰結果です

2. 従属変数を結果変数として取得します。このとき、DV に対する MV の影響と、DV に対する IV の直接的な影響が得られます。

#ここが重要なポイントです。 ！ ！ ！最も直感的な仲介効果がここにあります。 ！ ！

4. 仲介効果テストの結果。

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