JASP暂不支持分类自变量的中介效应分析,可使用Process完成

03/14 11:17
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由于JASP目前暂不支持分类自变量做中介效应分析,所以我们推荐使用SPSS插件Process完成常见的中介效应分析。


以下为process插件执行分类自变量的中介效应分析案例:


我希望考察职工年龄对收入的影响,以及工作经验在年龄对收入影响中的 中介效应。假设其中年龄为年龄段的分类变量,有1234四个分类水平,中介和因变量均为连续数据。


bootstrap抽样2000次(写论文建议用5000次),并要求软件对分类的 自变量做哑变量处理


Process做中介会输出很多结果,咱们仍旧是挑拣必要的几个来看看。对于分类自变量,我们按相对中介和整体中介效应来解读,相关概念术语请具体参考 方杰(2017)论文

参考资料

方杰, 温忠麟, 张敏强. 类别变量的中介效应分析[J]. 心理科学, 2017(02):471-477.


整体总效应的F=17.3,p<0.001,表明3个年龄的相对总效应不全为0;


整体直接效应的F=16.8,p<0.001,表明3个年龄的相对直接效应不全为0;


以年龄1为参照水平,年龄2的相对中介 95% Bootstrap 置信区间 [687.7,3133.2] ,不包括0,表明该相对中介效应显著(a1=91.61,b=20.44,a1b=1872.5),(和相对中介效应有小数点计算误差请忽略,以软件相对中介效应值为准)。即年龄2的职工经验要比年龄1的多91.61,随之导致年龄2的职工收入要比年龄1的多20.44。

年龄2的相对直接效应显著(c1撇=6712,p<0.01),表明排除中介作用后,年龄2的职工收入要比年龄1的多6712;

年龄2的相对总效应显著(c1=8584.87,p<0.001), 相对中介效应a1b的效果量为21.82%(1872.87/8584.87)。

同理,可以对其他两个年龄哑变量做出解读解释。

以上为小案例练习,行文没有理论支撑,结果未经严谨核对和完整报告,内容仅供参考。如有错漏,请读者及时指出。

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本文完
图/文=数据小兵




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