Hängt der Bootstrap-Mediationseffekt vom p-Wert ab?

Beim Testen des Mediationseffekts im Bootstrap müssen Sie nicht auf den p-Wert achten. Wenn Sie die Bootstrap-Methode zum Testen des Mediationseffekts verwenden, wird dieser anhand der Frage beurteilt, ob das Intervall „BootLLCI, BootULCI“ 0 enthält Enthält es nicht 0, ist der Mediationseffekt signifikant. Wenn es 0 enthält, ist der Mediationseffekt nicht signifikant.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, DELL G3-Computer

Hängt der Vermittlungseffekt von Bootstrap vom p-Wert ab?

Die Verwendung der Bootstrap-Methode zum Testen des Vermittlungseffekts wird nicht anhand der beurteilt P-Wert, aber basierend auf (BootLLCI, BootULCI) Beurteilen Sie, ob dieses Intervall 0 enthält. Wenn es keine 0 enthält, ist die vermittelnde Wirkung signifikant; wenn es 0 enthält, ist es nicht signifikant.

Im gegebenen Fall beträgt der Wert des vermittelnden Effekts (indirekter Effekt) 0,1969, was signifikant ist. Der Gesamteffekt der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable beträgt 0,9373, was bedeutet, dass die vermittelnde Variable 21 % des Effekts vermittelt ( 0,1969/0,9373), was ein unvollständiger Vermittler ist.

Gleichzeitig ist zu beachten, dass es sich bei den oben genannten Zahlen um nicht standardisierte Effektgrößen handelt. SPSS gibt nur den Wert des standardisierten Mediationseffekts an, nicht jedoch den standardisierten Effektwert des Gesamteffekts und des direkten Effekts.

Tatsächlich sind die Ergebnisse ähnlich, wenn man standardisierte oder nicht standardisierte Effektgrößen zur Berechnung des Anteils vermittelnder Effekte verwendet.

Die am weitesten verbreitete Anwendung von Bootstrap ist das Testen des Mediationseffekts.

Weitere Methoden zur Vermittlung von Effekten sind:

·Am häufigsten verwendet: schrittweiser Test von Regressionskoeffizienten (stufenweise Methode) (Baron & Kenny, 1986)

Schritt 1: Testen Sie, ob X→Y, also c, signifikant ist , nicht Wenn es signifikant ist, tun Sie es nicht

Schritt 2: Testen Sie, ob And c' kleiner als c ist, also teilweise intermediär ist. Wenn c' nicht signifikant ist, ist es vollständig vermittelt. Diese Situation ist relativ selten.

·Sobel-Methode:

Die Teststärke ist höher als beim schrittweisen Test, aber unter der Annahme, dass a*b der Normalverteilung folgt, ist ihr Produkt normalerweise nicht normal, auch wenn a und b beide Normalverteilungen sind,

So Sobel hat Einschränkungen

Vorteile von Bootstrap: Keine Normalverteilung erforderlich, höhere Empfindlichkeit (höhere Wahrscheinlichkeit, signifikante Ergebnisse zu erzielen)

Bootstrao-Methode zum Testen des Mediationseffekts am Beispiel des Process-Plug-Ins in SPSS:

Zweiter Schritt: Parameter einstellen.

Wählen Sie abhängige Variablen, unabhängige Variablen und Kontrollvariablen aus [Variablen] aus. Diese Variablen bilden Ihre Regressionsgleichung.

Wählen Sie 4 als Modellnummer. Dies ist die Modellnummer für die Vermittlungsanalyse. Wenn Sie etwas anderes auswählen, wird ein Fehler gemeldet.

Anzahl der Bootstrap-Stichproben ist die zuvor erwähnte Bootstrap-Stichprobengröße. Der Standardwert ist 5000, was im Allgemeinen zwischen 1000 und 5000 liegt. Abhängig von der Bootstrap-Stichprobengröße unterscheiden sich die Daten geringfügig.

Aktivieren Sie gleichzeitig „Bootstrap-Schätzungen speichern“ und „Bootstrap-Inferenz für Modellkoeffizienten“.

Klicken Sie auf [Optionen] in der oberen rechten Ecke, aktivieren Sie „Gesamteffektmodell anzeigen“ (Gesamteffektmodell anzeigen) und klicken Sie auf „Weiter“. ], um Operationsergebnisse zu erhalten:

1. Mit der abhängigen Variablen als Ergebnisvariable. Zu diesem Zeitpunkt kann der Einfluss von MV auf DV und der direkte Einfluss von IV auf DV ermittelt werden

3 Gesamteffektmodell: Dies ist der Gesamteffekt der unabhängigen Variablen IV auf die abhängige Variable DV in Abwesenheit der Zwischenvariablen MV Das heißt, alle Auswirkungen der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable werden nach der Mediation in direkte Auswirkungen auf die abhängige Variable unterteilt (direkte Wirkung). ) und indirekter Effekt auf die abhängige Variable (indirekter Effekt)

Hier kommt der entscheidende Punkt! ! ! ! Der intuitivste Mediationseffekt ist da! ! !

4. Ergebnisse des Mediationseffekttests.

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