小男孩‘自慰网亚洲一区二区,亚洲一级在线播放毛片,亚洲中文字幕av每天更新,黄aⅴ永久免费无码,91成人午夜在线精品,色网站免费在线观看,亚洲欧洲wwwww在线观看

分享

調(diào)節(jié)變量與中介變量介紹

 湖經(jīng)松哥 2023-05-01 發(fā)布于湖北

作者:趙雨鑫 (吉林大學(xué))
郵箱:2471814525@qq.com

溫馨提示: 文中鏈接在微信中無法生效。請(qǐng)點(diǎn)擊底部「閱讀原文」?;蛑苯娱L(zhǎng)按/掃描如下二維碼,直達(dá)原文:


目錄

  • 1. 調(diào)節(jié)變量

    • 1.1 調(diào)節(jié)變量的意義

    • 1.2 調(diào)節(jié)變量的原理

    • 1.3 檢驗(yàn)調(diào)節(jié)的方法

    • 1.4 調(diào)節(jié)效應(yīng)的現(xiàn)狀

    • 1.5 調(diào)節(jié)效應(yīng)的建議

  • 2. 中介變量

    • 2.1 中介變量的意義

    • 2.2 中介變量的原理

    • 2.3 檢驗(yàn)中介的方法

    • 2.4 中介效應(yīng)的現(xiàn)狀

    • 2.5 中介效應(yīng)的建議

  • 3. 結(jié)語

  • 4. 相關(guān)推文


1. 調(diào)節(jié)變量

1.1 調(diào)節(jié)變量的意義

調(diào)節(jié)變量所解釋的不是關(guān)系內(nèi)部的機(jī)制,而是一個(gè)關(guān)系在不同的條件下是否會(huì)有所變化。調(diào)節(jié)變量的一個(gè)主要作用是為現(xiàn)有的理論劃出限制條件和適用范圍。因此,在研究調(diào)節(jié)變量時(shí),我們正是通過研究一組關(guān)系在不同條件下的變化及其背后的原因,來豐富原有的理論。

1.2 調(diào)節(jié)變量的原理

什么是調(diào)節(jié)變量?簡(jiǎn)單來說,如果變量 與變量 有關(guān)系,但是 的關(guān)系受第三個(gè)變量 的影響,那么變量 就是調(diào)節(jié)變量。調(diào)節(jié)變量所起的作用稱為調(diào)節(jié)作用。

例如,當(dāng)研究工作與家庭的沖突對(duì)職業(yè)滿意度的影響時(shí),普遍認(rèn)為工作與家庭沖突越大,職業(yè)滿意度應(yīng)該是越差的。Martins 等 (2002) 在這個(gè)基礎(chǔ)上考慮了性別,結(jié)果發(fā)現(xiàn):對(duì)于女性來說,這個(gè)關(guān)系在任何年齡段都顯著;但是對(duì)于男性來說,這個(gè)關(guān)系僅在職業(yè)生涯后期才成立,也就是男性年輕的時(shí)候,工作與家庭的沖突對(duì)職業(yè)滿意度不會(huì)有影響。

在這個(gè)研究中,性別就是一個(gè)調(diào)節(jié)變量,因?yàn)閷?duì)于不同性別的群體 (調(diào)節(jié)變量) ,工作與家庭的沖突 (自變量) 和職業(yè)滿意度 (因變量) 之間的關(guān)系也不同。

好的調(diào)節(jié)變量本身應(yīng)該比較穩(wěn)定,或者其變動(dòng)是外生的,不受 的影響。

當(dāng)研究中有調(diào)節(jié)變量時(shí),在研究假設(shè)中一定要說清楚,到底這個(gè)調(diào)節(jié)變量的作用是什么、具體如何影響變量的關(guān)系。研究假設(shè)的提出應(yīng)該盡量準(zhǔn)確,我們不應(yīng)該籠統(tǒng)地假設(shè)“ 的關(guān)系中起到了調(diào)節(jié)作用”,應(yīng)該具體說明 是如何調(diào)節(jié) 的關(guān)系的。例如“當(dāng) 高的時(shí)候, 對(duì) 會(huì)有正面的影響;當(dāng) 低的時(shí)候, 會(huì)對(duì) 有負(fù)面的影響”。

1.3 檢驗(yàn)調(diào)節(jié)的方法

檢驗(yàn)調(diào)節(jié)變量最普遍的方法是多元調(diào)節(jié)回歸分析 (moderated multiple regression,MMR),具體步驟如下:

1.3.1 用虛擬變量代表類別變量

如果自變量或調(diào)節(jié)變量中有一個(gè)是類別變量,那么第一步首先是將類別變量轉(zhuǎn)換為虛擬變量。所需的虛擬變量的數(shù)目等于類別變量的水平個(gè)數(shù)減 1。研究者可以根據(jù)不同的研究問題選擇不同的編碼方法。

1.3.2 對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行中心化或標(biāo)準(zhǔn)化

用回歸的方法檢驗(yàn)調(diào)節(jié)變量的一個(gè)重要步驟就是把自變量和調(diào)節(jié)變量中的連續(xù)變量進(jìn)行整理。一些統(tǒng)計(jì)學(xué)家建議把這些變量進(jìn)行中心化,即用這個(gè)變量中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)減去均值,使得新得到的數(shù)據(jù)樣本均值為 0。

這是因?yàn)轭A(yù)測(cè)變量和調(diào)節(jié)變量往往與他們的乘積項(xiàng)高度相關(guān)。中心化的目的是減小回歸方程中變量間多重共線性的問題。當(dāng)然,也可以對(duì)連續(xù)型的自變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化 (如使用 Z 分?jǐn)?shù)),作用基本相同。

1.3.3 構(gòu)造乘積項(xiàng)

構(gòu)造乘積變量時(shí),只需要把經(jīng)過編碼或中心化 (或標(biāo)準(zhǔn)化) 處理以后的自變量和調(diào)節(jié)變量相乘即可。

注: 表示經(jīng)過中心化處理后的變量。

如果使用了虛擬變量,那么每一個(gè)虛擬變量都應(yīng)該有一個(gè)相應(yīng)的乘積變量。比如,如果用一個(gè)虛擬變量表示包含兩個(gè)水平的一個(gè)類別變量,那么就有一個(gè)乘積項(xiàng);如果用兩個(gè)虛擬變量表示包含三個(gè)水平的一個(gè)類別變量,那么就有兩個(gè)乘積項(xiàng))。

1.3.4 構(gòu)造方程

構(gòu)造出乘積項(xiàng)后,把自變量、因變量 (這里要使用未中心化的自變量和因變量) 和乘積項(xiàng)都放到多元回歸方程中就可以檢驗(yàn)交互作用了。這時(shí),我們最關(guān)注的是乘積項(xiàng)的系數(shù)是否顯著。如果顯著,就可以說明調(diào)節(jié)作用的存在了。

需要指出的是,既然檢驗(yàn)調(diào)節(jié)作用的時(shí)候,只需要看乘積項(xiàng)就可以了,那么為何回歸方程中還要有前面“主效應(yīng)”的項(xiàng)目呢?主要原因是在回歸方程中凡是有二階變量的話,所有的一階變量都應(yīng)該被包括。

1.4 調(diào)節(jié)效應(yīng)的現(xiàn)狀

調(diào)節(jié)效應(yīng)分析的使用比較普遍,調(diào)節(jié)效應(yīng)分析幾乎成為國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)驗(yàn)研究的必要步驟。但是江艇 (2022) 對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域一些權(quán)威期刊最近幾年所刊發(fā)論文進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),這一研究實(shí)踐尚存在如下幾個(gè)問題:

  • 大多數(shù)文章沒有把調(diào)節(jié)效應(yīng)分析,或者說機(jī)制檢驗(yàn),提高到強(qiáng)化因果關(guān)系論證的高度。
  • 沒有明確分析當(dāng)前的研究方法仍受制于何種因果識(shí)別的威脅,而特定的機(jī)制檢驗(yàn)在何種意義上能夠緩解這一威脅。
  • 很多文章同時(shí)包含機(jī)制檢驗(yàn)和異質(zhì)性分析兩部分,此時(shí)異質(zhì)性分析的目的并不明確,很多時(shí)候只是為做而做,而沒有進(jìn)一步分析這種異質(zhì)性出現(xiàn)的原因。即使稍有著墨,也往往是用現(xiàn)象解釋現(xiàn)象,更談不上討論這種異質(zhì)性如何服務(wù)于因果識(shí)別。甚至?xí)霈F(xiàn)兩組異質(zhì)性結(jié)果的理論解釋互相沖突,無法自洽。
  • 有一些調(diào)節(jié)變量存在明顯的內(nèi)生性問題,受到 的直接影響,此時(shí)不但難以解釋調(diào)節(jié)效應(yīng),而且存在估計(jì)偏誤。

1.5 調(diào)節(jié)效應(yīng)的建議

關(guān)于調(diào)節(jié)效應(yīng)分析,江艇 (2022) 提出了一些建議:

  • 將因果關(guān)系的作用機(jī)制檢驗(yàn)視為因果識(shí)別的重要手段,盡量正式地討論其如何有助于強(qiáng)化對(duì)文章主題 (從 的因果關(guān)系)的論證;
  • 在研究設(shè)計(jì)部分詳細(xì)闡述調(diào)節(jié)變量與調(diào)節(jié)效應(yīng)的理論依據(jù),而不是等到報(bào)告實(shí)證結(jié)果時(shí)再附會(huì)解釋。
  • 直觀地展示調(diào)節(jié)效應(yīng),討論其數(shù)值大小在經(jīng)濟(jì)上的重要性。

2. 中介變量

2.1 中介變量的意義

一般來說,當(dāng)一個(gè)變量能夠解釋自變量和因變量之間的關(guān)系時(shí),我們就認(rèn)為它起到了中介作用。因此,研究中介作用的目的是在我們已知某些關(guān)系的基礎(chǔ)上,探索這個(gè)關(guān)系產(chǎn)生的內(nèi)部作用機(jī)制。中介變量在理論上至少有以下兩個(gè)重要的意義:

  • 中介變量整合已有的理論或研究;
  • 中介變量解釋關(guān)系背后的作用機(jī)制。

2.2 中介變量的原理

簡(jiǎn)單地說,凡是 影響 ,并且 是通過一個(gè)中間的變量 對(duì) 產(chǎn)生影響的, 就是中介變量。中介變量可以用來解釋現(xiàn)象,在研究中起著非常重要的角色。中介變量可以分為兩類:

  • 完全中介 (full mediation);
  • 部分中介 (partial mediation)。

完全中介就是 對(duì) 的影響完全通過 ,即沒有 的作用, 就不會(huì)影響 ;部分中介就是 對(duì) 的影響部分是直接的,部分是透過 的??梢杂萌缦陆Y(jié)構(gòu)模型來刻畫:

其中,(3) 式表示 對(duì) 有因果影響;(5) 式表示 對(duì) 有因果影響;(4) 式一方面表示 對(duì) 有因果影響,從而建立起 的因果鏈條,另一方面表示在 之外, 還可能獨(dú)立影響 。

2.3 檢驗(yàn)中介的方法

從上面介紹的中介作用的概念中,我們可以看到兩個(gè)關(guān)鍵:

  • 之間存在因果關(guān)系;
  • 是這個(gè)因果關(guān)系中間的媒介, 受到 的影響后,再影響 ,因此傳遞了 的作用。

這個(gè)過程并不復(fù)雜,我們現(xiàn)有的檢驗(yàn)中介作用的方法正是通過驗(yàn)證這幾個(gè)因果關(guān)系來實(shí)現(xiàn)的。最常用也是最傳統(tǒng)的檢驗(yàn)中介變量的方法,是 Baron 和 Kenny (1986) 的方法,如果僅僅簡(jiǎn)單從數(shù)據(jù)關(guān)系上來講是三部曲:

  • 自變量影響因變量;
  • 自變量影響中介變量;
  • 控制中介變量后,自變量對(duì)因變量的作用消失了,或是明顯地減小了。

具體表現(xiàn)為,如果一個(gè)變量滿足以下條件,我們就說它起到了中介變量的作用:

  • 自變量的變化能夠顯著地解釋因變量的變化;
  • 自變量的變化能顯著地解釋中介變量的變化;
  • 控制中介變量后,自變量對(duì)因變量的影響應(yīng)等于零,或者顯著降低,同時(shí)中介變量顯著影響因變量。

2.4 中介效應(yīng)的現(xiàn)狀

在經(jīng)濟(jì)學(xué)因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中使用中介效應(yīng)檢驗(yàn)是國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界一種獨(dú)特的現(xiàn)象。關(guān)于中介變量的驗(yàn)證,存在很多爭(zhēng)議。無論用什么方法檢驗(yàn)中介變量,都存在一個(gè)同樣的問題,即一個(gè)同樣的統(tǒng)計(jì)結(jié)果背后存在著很多個(gè)可能的模型。因?yàn)榇嬖诘韧P?,所以假如僅僅從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系上就推導(dǎo)出中介作用的模型,我們很容易會(huì)被數(shù)據(jù)蒙騙。建立變量之間的因果關(guān)系是排除其他等同模型的唯一方法。

溫忠麟等 (2004) 明確指出,在中介效應(yīng)檢驗(yàn)中,因變量和自變量之間的關(guān)系不一定是因果關(guān)系,而可能只是相關(guān)關(guān)系。中介效應(yīng)檢驗(yàn)不能驗(yàn)證因果關(guān)系,中介效應(yīng)模型的因果關(guān)系都要有理有據(jù)。在研究中需要依賴以下方法來驗(yàn)證因果關(guān)系:

  • 首先就一定要有理論基礎(chǔ),成熟理論的作用是幫助我們建立可信的因果關(guān)系,這比根據(jù)邏輯推演隨意建立的因果關(guān)系要更為可靠;
  • 其次才是用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法看數(shù)據(jù)是否與我們的假設(shè)模型相匹配,這樣才能減少我們犯錯(cuò)誤的可能性。

所以,研究中不能從統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果推到理論,而要先有理論,然后用統(tǒng)計(jì)工具來檢驗(yàn)理論。統(tǒng)計(jì)方法只能用來檢驗(yàn)所假設(shè)的模型,不能用來反推模型。

但是國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)驗(yàn)研究中進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)時(shí),多數(shù)似乎并沒有聽從這樣的忠告。通過對(duì)國(guó)內(nèi)某權(quán)威期刊近兩年發(fā)表的文章統(tǒng)計(jì),江艇 (2022) 指出:

  • 近半數(shù)的文章沒有進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn),只是分別估計(jì)了 (3) 和 (5) 式;
  • 超過半數(shù)的文章或多或少地進(jìn)行了中介效應(yīng)檢驗(yàn);
  • 絕大多數(shù)文章使用 Baron 和 Kenny (1986) 逐步法進(jìn)行分析,有的文章運(yùn)用有誤,所有文章都沒有討論中介變量 在 (4) 式中可能存在的內(nèi)生性問題。

2.5 中介效應(yīng)的建議

關(guān)于中介效應(yīng)分析,江艇 (2022) 提出了一些操作建議:

  • 一是停止使用中介效應(yīng)的逐步法檢驗(yàn),把研究的重心重新聚焦到如何提高 對(duì) 的因果關(guān)系的識(shí)別可信度。
  • 二是根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,提出一個(gè)或幾個(gè)能夠反映 對(duì) 的作用渠道的中介變量 , 對(duì) 的影響應(yīng)該是直接而顯然的,采用和第一條中同樣的方法識(shí)別 對(duì) 的因果關(guān)系。
  • 三是盡量避免提出與 的因果關(guān)系不明顯、因果鏈條過長(zhǎng)或者明顯受到 反向影響的中介變量 。
  • 四是在絕大多數(shù)時(shí)候,做好前兩條就足夠了。如果要考察 對(duì) 的效應(yīng)在多大程度上可以被 這一作用渠道所捕捉,可以嘗試在 對(duì) 的回歸中控制 ,但必須先弄清楚這種考察對(duì)理解 對(duì) 的因果關(guān)系有何幫助,并審慎解釋回歸結(jié)果。如有可能,盡量論證這一結(jié)果受到 的潛在內(nèi)生性的影響是有限的。當(dāng)存在多個(gè) 時(shí),尤其要謹(jǐn)慎采用這種做法。

3. 結(jié)語

管理理論日趨復(fù)雜,過往的管理知識(shí)往往是自變量與因變量的單一關(guān)系,現(xiàn)在很多管理的模型都包括中介變量和調(diào)節(jié)變量。中介效應(yīng)分析和調(diào)節(jié)效應(yīng)分析作為社會(huì)科學(xué)工作者積極探索和深入理解因果關(guān)系的重要研究手段,本就是應(yīng)規(guī)范性要求而生的,但由于社會(huì)科學(xué)的因果問題特別復(fù)雜,研究實(shí)踐的初衷和最終呈現(xiàn)效果之間難免存在一定的錯(cuò)位。

中介效應(yīng)分析的問題在于方法使用過度,研究者需要充分認(rèn)識(shí)中介效應(yīng)逐步法檢驗(yàn)的局限性,小心從事因果識(shí)別。調(diào)節(jié)效應(yīng)分析的問題在于方法發(fā)揮不足,研究者需要充分認(rèn)識(shí)調(diào)節(jié)效應(yīng)分析對(duì)于夯實(shí)因果識(shí)別的重要意義,大膽進(jìn)行因果論證。

我們希望強(qiáng)調(diào)的是,統(tǒng)計(jì)工具日新月異,研究人員必須堅(jiān)持所用的統(tǒng)計(jì)方法都只是我們的工具。更重要的是理論的基礎(chǔ)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度。這樣才可以好好地利用這些工具來幫助我們發(fā)展嶄新的、實(shí)用的管理科學(xué)模型。

4. 相關(guān)推文

Note:產(chǎn)生如下推文列表的 Stata 命令為:
? lianxh 中介 調(diào)節(jié), m
安裝最新版 lianxh 命令:
? ssc install lianxh, replace

  • 專題:回歸分析
    • 中介效應(yīng)分析:三段式中介效應(yīng)模型真的適用于經(jīng)濟(jì)學(xué)研究嗎?
    • 調(diào)節(jié)效應(yīng)是否需要考慮對(duì)控制變量交乘?
  • 專題:IV-GMM
    • Stata:基于IV的因果中介分析-ivmediate
  • 專題:內(nèi)生性-因果推斷
    • Stata:非線性模型的中介效應(yīng)檢驗(yàn)-khb
    • Stata:一般化的因果中介分析
  • 專題:交乘項(xiàng)-調(diào)節(jié)-中介
    • 中介效應(yīng):有序因果中介分析的半?yún)?shù)估計(jì)B-實(shí)操
    • 中介效應(yīng):有序因果中介分析的半?yún)?shù)估計(jì)A-理論
    • Stata:中介效應(yīng)分析新命令-sgmediation2
    • medsem-中介效應(yīng):基于結(jié)構(gòu)方程模型SEM的中介效應(yīng)分析-T331
    • Stata:因果中介分析大比拼-T323
    • med4way:中介效應(yīng)和交互效應(yīng)分析
    • interactplot:圖示交乘項(xiàng)-交互項(xiàng)-調(diào)節(jié)效應(yīng)
    • Stata:圖示交互效應(yīng)-調(diào)節(jié)效應(yīng)
    • Stata:調(diào)節(jié)中介效應(yīng)檢驗(yàn).md
    • Stata+R:一文讀懂中介效應(yīng)
    • 離散型調(diào)節(jié)變量——該如何設(shè)定模型?
圖片

New! Stata 搜索神器:lianxhsongbl  GIF 動(dòng)圖介紹
搜: 推文、數(shù)據(jù)分享、期刊論文、重現(xiàn)代碼 ……
?? 安裝:
? . ssc install lianxh
? . ssc install songbl
??  使用:
? . lianxh DID 倍分法
? . songbl all

圖片

圖片

    本站是提供個(gè)人知識(shí)管理的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)空間,所有內(nèi)容均由用戶發(fā)布,不代表本站觀點(diǎn)。請(qǐng)注意甄別內(nèi)容中的聯(lián)系方式、誘導(dǎo)購買等信息,謹(jǐn)防詐騙。如發(fā)現(xiàn)有害或侵權(quán)內(nèi)容,請(qǐng)點(diǎn)擊一鍵舉報(bào)。
    轉(zhuǎn)藏 分享 獻(xiàn)花(0

    0條評(píng)論

    發(fā)表

    請(qǐng)遵守用戶 評(píng)論公約

    類似文章 更多