SPSS+AMOS数据分析案例教程-关于中介模
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结构方程模型多组比较分析调节变量

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文章目录
  1. 1. 分组比较的参数
  2. 2. 有约束和无约束模型
  3. 3. Mplus代码
    1. 3.1. 有限制模型
    2. 3.2. 无限制模型
  4. 4. 结果解读
    1. 4.1. 比较卡方
    2. 4.2. 查看路径系数的差异性
  5. 5. 视频教程和数据下载地址
  6. 6. 咨询微信mllncn

本教程假定你对mplus有基本的了解, 不会细致讲解每个命令,
但是会对分组比较必要的命令进行讲解。

如果调节变量是分类变量, 或者你可以将连续变量划分为高低分组, 转换为分类变量,
你可以使用分组比较的方法来证明调节变量的调节效应,
比如下面是我们今天用到的模型:

其中, 自变量是X, 因变量是Y, M是中介变量, Z是调节变量, 调节变量是二分类变量(1代表低分组, 2代表高分组)。

分组比较的参数

分组比较实际上是假定每个分组的数据都有自己独立的模型, 也就是路径系数在两个分组下是独立的, 看下面的示意图,
如果没有分组, 该模型只有三个参数, 如果使用了分组比较, 因为分组变量有两个分类, 所以总共有6个参数。

有约束和无约束模型

为了证明调节效应是成立的, 我们需要做两个模型:

  • 一个模型是有约束的, 也就是假定a1=a2, b1=b2, c1=c2
  • 一个是无约束模型, 也就是假定 1 != a2 , b1 != b2, c1 != c2

如果调节效应成立,模型1的你和指数就会比模型2的差, 因为模型1限定了两组参数相等,这会违背数据所暗示的变量关系;
如果调节效应不成立, 模型1和模型2的你和指标不会差别很大, 因为数据所推理得到的两组参数差别不大, 模型增加的限制条件不会对模型拟合有很大的“伤害”。

Mplus代码

有限制模型

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Title : MGA constrained
Data : FILE IS data.dat; !这里是你要分析数据在电脑里的路径,格式要csv或dat,首行变量名需要去掉

Variable :
NAMES ARE a1-a6 oc1-oc6 se1-se6 tz1-tz5 gender; !这里是数据中所有变量的名称,需要自己命名
USEVARIABLES = a1-a6 oc1-oc6 tz1-tz5 gender; !这里是本次分析需要用到的变量名称
GROUPING IS gender (1=man 2=woman);

ANALYSIS:
BOOTSTRAP = 100; ! 这里根据需要设置bootstrap的抽样数,数字越大,电脑运行计算时间越长

! 下面每条路径的命名一定要加上括号,我们按照上图来命名每条路径


MODEL:
! 设定潜变量
X by a1-a6(1-6); ! 自变量
M1 by oc1-oc6(7-12); ! 中介变量
Y by tz1-tz5(13-17); ! 因变量
Y ON X (a); ! X对Y的路径我们用c'命名
Y ON M1 (b); !M1对Y的路径命名为b1
M1 ON X (c); !x 对M1的路径命名为a1

! 计算具体间接效应和总间接效应

MODEL CONSTRAINT:

NEW(indrect total); !这里我们需要生成新的系数
indrect = b * a;
total = b * a + c;

OUTPUT:
STAND CINT(bcbootstrap);

无限制模型

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Title : MGA constrained
Data : FILE IS data.dat; !这里是你要分析数据在电脑里的路径,格式要csv或dat,首行变量名需要去掉

Variable :
NAMES ARE a1-a6 oc1-oc6 se1-se6 tz1-tz5 gender; !这里是数据中所有变量的名称,需要自己命名
USEVARIABLES = a1-a6 oc1-oc6 tz1-tz5 gender; !这里是本次分析需要用到的变量名称
GROUPING IS gender (1=man 2=woman);

ANALYSIS:
BOOTSTRAP = 100; ! 这里根据需要设置bootstrap的抽样数,数字越大,电脑运行计算时间越长



! 下面每条路径的命名一定要加上括号,我们按照上图来命名每条路径


MODEL:
! 设定潜变量
X by a1-a6(1-6); ! 自变量
M1 by oc1-oc6(7-12); ! 中介变量
Y by tz1-tz5(13-17); ! 因变量


Model man: ! 对于分组为man的模型设定
! 设定变量关系
Y ON X (mc); ! X对Y的路径我们用c命名
Y ON M1 (mb); !M1对Y的路径命名为b
M1 ON X (ma); !X对M1的路径命名为a

Model woman:! 对于分组为woman的模型设定
Y ON X (wc); ! X对Y的路径我们用c命名
Y ON M1 (wb); !M1对Y的路径命名为b1
M1 ON X (wa); !X对M1的路径命名为a1

! 计算具体间接效应和总间接效应

MODEL CONSTRAINT:

NEW( deltaa deltab deltac );
deltaa = ma-wa;
deltab = mb-wb;
deltac = mc-wc;

NEW( mindirect mtotal); !这里我们需要生成新的系数
mindirect = ma * mb;
mtotal = mc + ma * mb;

NEW( windirect wtotal); !这里我们需要生成新的系数
windirect = wa * wb;
wtotal = wc + wa * wb;

NEW(deltaind deltatotal );

deltaind = ma * mb - wa * wb;
deltatotal = mc + ma * mb - wc - wa * wb;


OUTPUT:
STAND CINT(bcbootstrap);

结果解读

比较卡方

  • 有限制模型的卡方值:
1
2
3
4
5
Chi-Square Test of Model Fit

Value 517.426
Degrees of Freedom 263
P-Value 0.0000
  • 无限制模型的卡方值:
1
2
3
4
5
Chi-Square Test of Model Fit

Value 483.139
Degrees of Freedom 254
P-Value 0.0000
  • 卡方差值显著性:

我们使用这个在线工具来计算卡方差值的显著性, 实际上这个工具没有做什么高深的魔法,
只是将卡方和自由度计算差值, 然后查表得到显著性。

查看路径系数的差异性

知道了无限制模型显著优于有限制模型, 就证明了调节效应是存在的,
也就是说调节变量是有意义的, 接下来我们要看到底哪个路径存在调节效应,
在无限制模型的结果中找到这里:

1
2
3
CONFIDENCE INTERVALS OF MODEL RESULTS

Lower .5% Lower 2.5% Lower 5% Estimate Upper 5% Upper 2.5% Upper .5%
1
2
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5
6
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9
10
New/Additional Parameters
DELTAA -0.408 -0.408 -0.408 -0.335 -0.308 -0.299 -0.259
DELTAB -0.057 -0.057 -0.057 0.003 0.039 0.039 0.050
DELTAC -0.068 -0.068 -0.068 -0.022 0.023 0.029 0.029
MINDIREC -0.011 -0.011 -0.011 -0.003 -0.001 -0.001 0.001
MTOTAL -0.098 -0.098 -0.098 -0.049 -0.019 -0.019 -0.001
WINDIREC -0.072 -0.072 -0.072 -0.050 -0.038 -0.037 -0.037
WTOTAL -0.129 -0.129 -0.121 -0.074 -0.028 -0.028 -0.028
DELTAIND 0.035 0.035 0.035 0.047 0.062 0.063 0.063
DELTATOT -0.028 -0.028 -0.028 0.025 0.082 0.085 0.085

视频教程和数据下载地址

视频教程以及数据下载: https://afdian.net/item?plan_id=bbf62a802d9f11edb09552540025c377

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