Cara membaca keputusan ujian kesan pengantaraan bootstrap

Dalam ujian kesan pengantaraan Bootstrap, tiga penunjuk keputusan penting termasuk: Saiz kesan pengantaraan: mengukur pengaruh pembolehubah pengantara ke atas hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar. Kepentingan kesan pengantara: mencerminkan kepentingan statistik pengaruh pembolehubah pengantara. Perkadaran pengantaraan: menunjukkan kepentingan pembolehubah pengantara dalam perhubungan penyederhana.

interpretasi hasil ujian mediasi bootstrap

Untuk ujian kesan mediasi bootstrap, tiga petunjuk hasil penting biasanya diperolehi:

1. Darjah pengaruh terhadap hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar. Ia biasanya dinyatakan sebagai anggaran mata (contohnya, 0.12) dan selang keyakinan (contohnya, 0.05-0.19).

2. Kepentingan kesan pengantaraan

Kepentingan kesan pengantara merujuk kepada sama ada pengaruh pembolehubah pengantara pada saiz kesan pengantara adalah signifikan secara statistik. Ini boleh ditentukan dengan memerhati sama ada selang keyakinan mengandungi sifar. Jika selang keyakinan tidak termasuk sifar, kesan pengantaraan dianggap penting.

3. Perkadaran Pengantaraan

Perkadaran Pengantaraan mewakili perkadaran saiz kesan pengantaraan berbanding dengan hubungan asal antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar. Ia biasanya dinyatakan sebagai peratusan (contohnya, 15%).

Tafsiran keputusan

Saiz saiz kesan pengantaraan menunjukkan sejauh mana pembolehubah pengantara memainkan peranan dalam pengantaraan hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar. Lebih besar saiz kesan, lebih besar peranan pembolehubah pengantara.
1. Kepentingan kesan pengantara:
Kesan pengantara yang ketara menunjukkan bahawa pembolehubah pengantara mempunyai kesan yang signifikan secara statistik pada saiz kesan pengantara. Jika ia tidak signifikan, ia menunjukkan bahawa pembolehubah pengantara mungkin bukan penyederhana penting dalam hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar.
2. Nisbah Pengantara:
Nisbah pengantara menyediakan indeks kuantitatif yang boleh mengukur kepentingan pembolehubah pengantara dalam menyederhanakan perhubungan. Nisbah pengantaraan yang lebih tinggi menunjukkan bahawa pembolehubah pengantara memainkan peranan penting dalam menjelaskan hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar.

Atas ialah kandungan terperinci Cara membaca keputusan ujian kesan pengantaraan bootstrap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!