在我的硕士论文中,我提出了一些假设。我已经用线性回归回答了所有问题。在这些线性回归中,我考虑了控制变量。
我的问题是:我必须进行中介分析吗?或者是否也可以分别报告所有关系的回归(例如:X -> Y、X -> M、M -> Y 和 A -> Y)?
这是我的模型的样子:
我的主要假设是关于 X 和 Y 之间的关系。我希望我的问题很清楚。
先感谢您!
在我的硕士论文中,我提出了一些假设。我已经用线性回归回答了所有问题。在这些线性回归中,我考虑了控制变量。
我的问题是:我必须进行中介分析吗?或者是否也可以分别报告所有关系的回归(例如:X -> Y、X -> M、M -> Y 和 A -> Y)?
这是我的模型的样子:
我的主要假设是关于 X 和 Y 之间的关系。我希望我的问题很清楚。
先感谢您!
如果您遵循 Baron-Kenny 方法,您可以单独运行回归模型。据我所知,有两种测试中介的通用方法:(1) 路径模型(当然还有 SEM)和 (2) Baron-and-Kenny 方法(见 (a) 项)。我使用 Mplus 运行我的中介模型,这非常方便(+ 引导标准错误)。
不幸的是,您没有告诉我们您使用什么软件包进行分析。你有几个选择:
(a) 您可能对D Kenny 的调解网站感兴趣。他非常清楚地描述了如何进行以测试中介效应(参见“Baron and Kenny Steps”)。
(b) 如果您碰巧使用 Stata 或 R 进行分析,您可以查看 ATA 网站上的Stata 常见问题(搜索“中介”)或R 包中介。如果您使用 SPSS,您会喜欢这个网站。Kenny 的网站还提供了一些针对不同软件包的技巧,例如如何在 SPSS 或 SAS 中获取自举标准错误。
您是否控制 A 取决于您要完成的任务。在模型中包含 A 会增加您的 R 平方。
但是,如果 A 与 X 或 M 不相关(如您的图表所示),则包含/不包含 A 不会影响X 或 M 的系数或p值。