中介效應理論和操作務實人力資源管理學資料

產(chǎn)生對因變量的影響，而這常常被研究者所忽視。例如，大學生就業(yè)結果，這個腳本可在如下網(wǎng)址下載：wwwm.ohio-stat9/16第四步產(chǎn)生對因變量的影響，而這常常被研究者所忽視。例如，大學生就業(yè)結果，這個腳本可在如下網(wǎng)址下載：wwwm.ohio-stat9/16第四步:檢驗部分中介與完全中介即檢驗c’的顯著性:由中效應的比例為0.168。下面用對加載腳本前后的計算結果進行中介效應是指變量間的影響關系（X→Y）不是直接的因果鏈關系而是通過一個或一個以上變量(M)的間接影響產(chǎn)生的，此時我們稱M為中介變量，而X通過M對Y產(chǎn)生的的間接影響稱為中介效應。中介效應是間接效應的一種，模型中在只有一個中介變量的情況下，中介效應等于間接效應；當中介變量不止一個的情況下，中介效應的不等于間接效應，此時間接效應可以是部分中介效應的和或所有中介效應的總和。在心理學研究當中，變量間的關系很少是直接的，更常見的是間接影響，許多心理自變量可能要通過中介變量產(chǎn)生對因變量的影響，而這常常被研究者所忽視。例如，大學生就業(yè)壓力與擇業(yè)行為之間的關系往往不是直接的，而更①就業(yè)壓力→個體壓力應對→擇業(yè)行為反應。此時個體認知評價就成為了這一因果鏈當中的中介變量。在實際研究當中，中介變量的提出需要理論依據(jù)或經(jīng)驗支持，以上述因果鏈為例，也完全有可能存在另外一些中介②就業(yè)壓力→個體擇業(yè)期望→擇業(yè)行為反應；③就業(yè)壓力→個體生涯規(guī)劃→擇業(yè)行為反應；果顯示，總體效應顯著，提示自變量（工作不被認可）對因變量（績總體效應提高了，但效應比沒有多大變化（0.0001），說明中，三個檢驗公式趨向于一致性結果，因此大家用soble檢驗公式標即效率低和效率下降。7/16上面三個圖表示合并均值與中心化因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介關系。當然在復雜中介模型中，中介變量往往不止一個，而且中介變量和調節(jié)變量也都有可能同時存在，導致同一個模型中即有中介效應又有調節(jié)效應，而此時對模型的檢驗也更果顯示，總體效應顯著，提示自變量（工作不被認可）對因變量（績總體效應提高了，但效應比沒有多大變化（0.0001），說明中，三個檢驗公式趨向于一致性結果，因此大家用soble檢驗公式標即效率低和效率下降。7/16上面三個圖表示合并均值與中心化Y=cx+e11)M=ax+e22)Y=c’x+bM+3)上述3個方程模型圖與對應方程如下：中介效應的檢驗傳統(tǒng)上有三種方法，分別是依次檢驗法、系數(shù)乘積項檢驗法和差異檢驗法，下面簡要介紹下這三拒絕則繼續(xù)檢驗方程2如果c不顯著（說明X對Y無影響），則停止中介效應檢驗；z8becauseitusesadifferentdistr在這個圖中，自變量（X）為工作不被認同，包含z8becauseitusesadifferentdistr在這個圖中，自變量（X）為工作不被認同，包含3個觀測指標，即odmanII檢驗都可以檢驗（見3/16下）,但在樣本比較大由上面分析可知，a和b都顯著，說明存在顯著中介效應，下一步就明是不完全中介效應；若不顯著，則說明是完全中介效應，x對y的作用完全通過M來實現(xiàn)。驗對于較弱的中介效應檢驗效果不理想，如a較小而b較大時，依次檢驗判定為中介效應不顯著，但是此時ab乘積不假設即作出中介效應不存在的判斷）。此種方法主要檢驗ab乘積項的系數(shù)是否顯著，檢驗統(tǒng)個公式和總體分布為正態(tài)的總體均值顯著性檢驗差不多，不過分子換成了乘積項，分母換成了乘積項聯(lián)合標準誤而已，，相關SOBEL檢驗腳本與臨界值表（非正態(tài)SOBEL檢驗臨界e檢驗的模塊，需要自己手工計算出而在lisrel里面則有，其；2/161.3在方程1）和2）都通過顯著性檢驗后，檢驗方程研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介關系。當然在復雜中，相關SOBEL檢驗腳本與臨界值表（非正態(tài)SOBEL檢驗臨界e檢驗的模塊，需要自己手工計算出而在lisrel里面則有，其；2/161.3在方程1）和2）都通過顯著性檢驗后，檢驗方程研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介關系。當然在復雜中分布見MacKinnon表中無中介效應C.V.表，雙側概率，非MacKinnon那篇文章，發(fā)現(xiàn)溫對于0.97的解釋是直接照搬確定這點，我專門查了國外對這個概率表的介紹，發(fā)現(xiàn)的確本例中，c值顯著性p<.000,因此可以繼續(xù)進入a和b檢驗；看是完全中介還是不完全能中介了；因此下一步直接檢驗c’值顯著果顯示，總體效應顯著，提示自變量（工作不被認可）對因變量（績z8becauseitusesadifferentdistr值對應概率的判斷就比較麻煩了，此時要采用本例中，c值顯著性p<.000,因此可以繼續(xù)進入a和b檢驗；看是完全中介還是不完全能中介了；因此下一步直接檢驗c’值顯著果顯示，總體效應顯著，提示自變量（工作不被認可）對因變量（績z8becauseitusesadifferentdistrGoodmanI檢驗公式如下GoodmanII檢驗檢驗公式如下注：從統(tǒng)計學原理可知，隨著樣本量增大，樣本均值和總體均值的差誤趨向于減少；因此從這兩個公式可看出，的值隨著樣本容量增大而呈幾何平方值減小，幾乎可以忽略不Goodman檢驗結果在大樣本情況下區(qū)別不大，三個檢驗公到中介效應顯著性結果，因為其臨界概率（MacKinnon）該臨界概率表容易犯第一類錯誤（拒絕虛無假設而作出中介效應顯著的判斷）表）請看附件。1.如何在SPSS中實現(xiàn)中介效應分析這個部分我介模型中，中介變量往往不止一個，而且中介變量和調節(jié)變量也都有有三種方法，分別是依次檢驗法、系數(shù)乘積項檢驗法和差異檢驗法，悉統(tǒng)計原理的人可以看出，這個公式和總體分布為正態(tài)的總體均值顯此方法同樣要找出聯(lián)合標準誤，目前存在一些計算公式，經(jīng)過MacKinnon等人的分析，認為其中有兩個公式效表）請看附件。1.如何在SPSS中實現(xiàn)中介效應分析這個部分我介模型中，中介變量往往不止一個，而且中介變量和調節(jié)變量也都有有三種方法，分別是依次檢驗法、系數(shù)乘積項檢驗法和差異檢驗法，悉統(tǒng)計原理的人可以看出，這個公式和總體分布為正態(tài)的總體均值顯評價：這兩個公式在a=0且b=0時有較好的檢驗效果，率就非常高有其是Clogg等提出的檢驗公式在這種情況下第一類錯誤率達到100%，因此要謹慎對待。4.溫忠麟等提出了一個新的檢驗中介效應的程序，如下使第一類錯誤率和第二類錯誤率都控制在較小的概率，同時還能檢驗部分中介效應和完全中介效應，值得推薦。三中介效應操作在統(tǒng)計軟件上的實現(xiàn)目前已經(jīng)有專門分析soble檢驗的工具軟件腳本，可下掛在看出，的值隨著樣本容量增大而呈幾何平方值減小，幾乎可以忽略不上表可知，c’值為.564其p值<.000,因此是部分中介效驗即檢驗方程y=cx+e中的c是否顯著，檢驗結果如下表：16應的比例為多少呢，計算得出的結果為a×b/c=0.628×0于能夠方便地處理復雜中介模型，分析間接效應；根據(jù)溫忠麟介紹，LISREAL也有對應的SOBEL檢驗分析命令和輸出結果，有鑒于此，本文擬通過對在看出，的值隨著樣本容量增大而呈幾何平方值減小，幾乎可以忽略不上表可知，c’值為.564其p值<.000,因此是部分中介效驗即檢驗方程y=cx+e中的c是否顯著，檢驗結果如下表：16應的比例為多少呢，計算得出的結果為a×b/c=0.628×0（無腳本，數(shù)據(jù)見附件spss中介分析數(shù)據(jù)，自變量為工作不被認同，中介變量為焦慮，因變量為工作績效）。應的潛變量的項目得分合并取均值并中心化，見下圖觀測指標，即領導不認同、同事不認可、客戶不認可；中介標準誤，要得出sobel檢驗結果還要我們做兩件事，第一件就是x標準誤，要得出sobel檢驗結果還要我們做兩件事，第一件就是x對y的作用完全通過M來實現(xiàn)。評價:依次檢驗容易在統(tǒng)計軟件中較小而b較大時，依次檢驗判定為中介效應不顯著，但是此時ab乘；2/161.3在方程1）和2）都通過顯著性檢驗后，檢驗方程上面三個圖表示合并均值與中心化處理過程，生成3個對應的變量并中心化（項目均值后取離均差）得到中心化X、M、Y。第二步：按溫忠麟中介檢驗程序進行第一步檢驗即檢驗的情況下這些檢驗效果區(qū)別不大。在AMOS中沒有專門的sobleps）。依次檢驗法分別檢驗上述1）的情況下這些檢驗效果區(qū)別不大。在AMOS中沒有專門的sobleps）。依次檢驗法分別檢驗上述1）2）3）三個方程中的回歸dmanII檢驗檢驗公式如下注：從統(tǒng)計學原理可知，隨著樣本量時對模型的檢驗也更復雜。以最簡單的三變量為例，假設所有的變量顯著性為p<.000,可以進行方程m=ax+e和方程y=c’x+bm+e著性，如果都顯著，則急需檢驗部分中介效應和完全中介效應；如果都不顯著，則停止檢驗；如果a或b其中只有一個由上面兩個表的結果分析可知，方程y=c’x+bm+e中，驗中介效應的到底是部分中介還是完全中介；z8becauseitusesadifferentdistre檢驗的模塊，需要自己手工計算出而在lisrelz8becauseitusesadifferentdistre檢驗的模塊，需要自己手工計算出而在lisrel里面則有，其:b=0被拒絕）,則說明中介效應顯著。此時檢驗c’,若c’顯obelspss，關于如何在spss使用該腳本請看附件(附件自變量對因變量的中介效應不完全通過中介變量焦慮的中介來達到其影響，工作不被認同對工作績效有直接效應，中介效應占總效應的比值為：小結在本例中，中介效應根據(jù)溫忠麟的檢驗程序最后發(fā)現(xiàn)自變量和因變量之間存在不完全中介效應，中介效應占總效應進行中介效應分析，該腳本是美國俄亥俄和州立大學應、直接效應和總效應的腳本，對間接效應的計算采用了sobel檢驗，并給出了顯著性檢驗結果，這個腳本可在如下了腳本后，在打開的窗口中分別輸入自變量、中介變量和調比較見下表：從比較結果可以看出，加載腳本后分析中介效應結果，效應和完全中介效應，值得推薦。三中介效應操作在統(tǒng)計軟件上的實nnon等人的分析，認為其中有兩個公式效果較好，分別是比較見下表：從比較結果可以看出，加載腳本后分析中介效應結果，效應和完全中介效應，值得推薦。三中介效應操作在統(tǒng)計軟件上的實nnon等人的分析，認為其中有兩個公式效果較好，分別是Clo性，從上面分析可知，c’值顯著性小于.000，因此本例的中介應）解釋了自變量23.16%的方差，中介效應占中效應的比從比較結果可以看出，加載腳本后分析中介效應結果，總體計算，因此MacKinnonetal.(1998)認為乘積項標準誤，要得出sobel檢驗結果還要我們做兩件事，第一件就是壓力與擇業(yè)行為之間的關系往往不是直接的，而更有可能存在如下關介效應解釋了因變量17.6%的方差變異。計算，因此MacKinnonetal.(1998)認為乘積項標準誤，要得出sobel檢驗結果還要我們做兩件事，第一件就是壓力與擇業(yè)行為之間的關系往往不是直接的，而更有可能存在如下關介效應解釋了因變量17.6%的方差變異。2.在spss中運用效應實際上提高了；中介效應對因變量的方差變異的解釋比更準確地估計總體效應和間接效應。3.如何在AMOS中實現(xiàn)中介效應分析無論變量是否涉與潛變量，都可以利用結構方程模型來實現(xiàn)中介效應分析，下面我來談談如何在AMOS中實現(xiàn)中介效應分析，數(shù)據(jù)見附件（AMOS中介效應分析數(shù)據(jù)）。第一步：建立好模型圖，如下：本模型假設，工作不被認可通過中介變量影響績效表進行一些必要的參數(shù)設置，步驟見下圖：按照上面幾個圖提示的步驟設置好后，讀取數(shù)據(jù)進行運算，工具欄提示如下應的比例為多少呢，計算得出的結果為a×b/c=0.628應的比例為多少呢，計算得出的結果為a×b/c=0.628×0個觀測指標即心跳、緊張、坐立不安；因變量（Y）包含2個觀測指效應是不完全中介。最后，我們來看看這個模型的中介效應與總體效MacKinnon表中無中介效應C.V.表，雙側概率，非正態(tài)第三步：看輸出結果即模型圖和文本輸出：從模型標準化路徑圖可以看出，模型卡方與自由度之比理想，下面我們來看下模型的總體效應和間接效應的文本輸計的總體效應標準化估計的下限值、上限值和雙尾顯著性檢作不被認可）對因變量（績效表現(xiàn)）的總體效應顯著）值顯和總體效應輸出表格形式一致，前兩個表格都是標準化估計的95%置信區(qū)間的上限值和下限值，第三個表格提示了直接效應顯著，見紅體字部分（在本例中即為中介效應ab在選項框中可以選擇bootstrap（自抽樣）次數(shù)，設10/驗即檢驗方程y=cx+e在選項框中可以選擇bootstrap（自抽樣）次數(shù)，設10/驗即檢驗方程y=cx+e中的c是否顯著，檢驗結果如下表：16性，從上面分析可知，c’值顯著性小于.000