จะเป็นอย่างไรถ้าเส้นทาง c ไม่สำคัญ แต่เส้นทาง a และ b เป็นอย่างไร ผลทางอ้อมในการไกล่เกลี่ย

ในโมเดลสื่อกลางแบบคลาสสิคเรามีเส้นทางที่แสดงในแผนภาพด้านล่าง

,

ซึ่งในขั้นตอนแรกของการทดสอบผลการไกล่เกลี่ยของ M ระหว่าง X และ Y คือ X นั้นมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับ Y (ดังแสดงในแผง A ในรูป)

แต่ผมชนเข้ากับสถานการณ์ที่เส้นทางและเส้นทางขมีความสำคัญอย่างยิ่ง แต่ไม่เส้นทาง C เมื่อเปรียบเทียบกับ Path c เส้นทาง Path c 'ไม่มีนัยสำคัญ แต่ค่าสัมประสิทธิ์ลดลง

ในกรณีนี้มันยังคงมีค่าที่จะพูดคุยเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง X, Y และ M หรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้นวิธีที่ดีที่สุดในการจัดการความสัมพันธ์นี้ในบทความคืออะไร? เราสามารถอ้างได้ว่า X มีผลทางอ้อม แต่ไม่ใช่ผลกระทบโดยตรงกับ Y หรือไม่?

ฉันกำลังทดสอบรูปแบบเส้นทางเดียวกันกับสามตัวอย่าง166$n_1 = 124, n_2 = 49, n_3 = 166$

วิธีการทดสอบสื่อกลางของคุณดูเหมือนจะสอดคล้องกับ "ขั้นตอนสาเหตุเชิงสาเหตุ" ที่อธิบายไว้ในบทความวิธีการแบบคลาสสิกโดย Baron & Kenny (1986) วิธีการไกล่เกลี่ยนี้ใช้ขั้นตอนต่อไปนี้:

1. ทดสอบว่าXและYมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ ( เส้นทางค ); หากไม่ใช่ให้หยุดการวิเคราะห์ ถ้าพวกเขา ...
2. ทดสอบว่าXและMมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ (คนเส้นทาง); หากไม่ใช่ให้หยุดการวิเคราะห์ ถ้าพวกเขา ...
3. ทดสอบว่าMและYเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญหลังจากการควบคุมX ( เส้นทางb ) หรือไม่ หากไม่ใช่ให้หยุดการวิเคราะห์ ถ้าพวกเขา ...
4. เปรียบเทียบโดยตรงของเอฟเฟกต์ของX ( เส้นทางของ c - การทำนายYจากXหลังจากควบคุมสำหรับM ) กับผลรวมของX ( พา ธcจากขั้นตอนที่ 1) หากc 'ใกล้ศูนย์มากกว่าcและไม่สำคัญการวิจัยสรุปว่าMเป็นสื่อกลางความสัมพันธ์ระหว่างXและYอย่างสมบูรณ์ แต่ถ้าc 'ยังคงสำคัญผู้วิจัยสรุปว่าMเป็นเพียงสื่อกลาง "บางส่วน" ที่มีอิทธิพลต่อXY

ฉันเน้นความแตกต่างระหว่าง direct ( c ' ) และผลรวม ( c ) เพราะแม้ว่าคุณจะเขียน ...

เราสามารถอ้างได้ว่า X มีผลทางอ้อม แต่ไม่ใช่ผลกระทบโดยตรงกับ Y หรือไม่?

ผมคิดว่าสิ่งที่คุณมีความกังวลเกี่ยวกับการเป็นจริงถูกต้องของการอ้างว่าXมีทางอ้อม แต่ไม่รวมผลกระทบต่อY

คำตอบสั้น ๆ

ใช่มันถูกต้องตามกฎหมายที่จะสรุปว่าMไกล่เกลี่ยความสัมพันธ์ระหว่างXและYแม้ว่าผลรวม ( c ) ไม่สำคัญ ขั้นตอนเชิงสาเหตุได้รับความนิยมในอดีตแม้ว่าจะถูกแทนที่อย่างกว้างขวางด้วยวิธีการทดสอบการไกล่เกลี่ยที่มีพลังทางสถิติมากกว่าทำให้สมมติฐานน้อยลงและมีความเชื่อมโยงกันอย่างมีเหตุผลมากกว่า เฮย์ส (2013) มีคำอธิบายที่สามารถเข้าถึงได้อย่างมหัศจรรย์และละเอียดถี่ถ้วนเกี่ยวกับข้อ จำกัด มากมายของขั้นตอนเชิงสาเหตุในหนังสือของเขา

ดูวิธีการที่เข้มงวดยิ่งขึ้นอื่น ๆ รวมถึงวิธีการบูตสแตรป (MacKinnon et al., 2004) และ Monte Carlo (Preacher & Selig, 2012) ทั้งสองวิธีประมาณช่วงความเชื่อมั่นของผลกระทบทางอ้อมเอง ( เส้นทางab ) - วิธีที่พวกเขาทำนั้นแตกต่างกันระหว่างวิธีการ - จากนั้นคุณตรวจสอบช่วงความมั่นใจเพื่อดูว่า 0 เป็นค่าที่เป็นไปได้หรือไม่ พวกเขาทั้งคู่ค่อนข้างง่ายที่จะนำไปใช้ในการวิจัยของคุณเองไม่ว่าคุณจะใช้ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ทางสถิติใด

คำตอบอีกต่อไป

ใช่มันถูกต้องตามกฎหมายที่จะสรุปว่าMไกล่เกลี่ยความสัมพันธ์ระหว่างXและYแม้ว่าผลรวม ( c ) ไม่สำคัญ ในความเป็นจริงมีความเห็นที่ค่อนข้างใหญ่ในหมู่นักสถิติว่าผลรวม ( c ) ไม่ควรใช้เป็น 'ผู้รักษาประตู' สำหรับการทดสอบการไกล่เกลี่ย (เช่น Hayes, 2009; Shrout & Bolger, 2002) ด้วยเหตุผลบางประการ:

1. วิธีการขั้นตอนเชิงสาเหตุพยายามที่จะประเมินการปรากฏตัวของการไกล่เกลี่ยทางสถิติโดยไม่เคยประเมินผลกระทบทางอ้อมโดยตรง ( เส้นทางabหรือc-c 'หากคุณต้องการ) ดูเหมือนว่าไร้เหตุผลโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากมีวิธีง่าย ๆ มากมายในการประเมิน / ทดสอบผลกระทบทางอ้อมโดยตรง
2. แนวทางขั้นตอนเชิงสาเหตุนั้นขึ้นอยู่กับการทดสอบที่มีนัยสำคัญหลายอย่าง บางครั้งการทดสอบที่มีนัยสำคัญทำงานได้ตามที่ควรทำ แต่สามารถหยุดชะงักได้เมื่อข้อสันนิษฐานของการทดสอบเชิงอนุมานไม่ตรงและ / หรือเมื่อการทดสอบเชิงอนุมานต่ำกว่าที่ควร (ฉันคิดว่านี่เป็นสิ่งที่จอห์นแสดงความคิดเห็นในคำถามของคุณ) ดังนั้นการไกล่เกลี่ยอาจเกิดขึ้นจริงในรูปแบบที่กำหนด แต่ผลรวม ( c ) อาจไม่สำคัญเพียงเพราะขนาดของกลุ่มตัวอย่างมีขนาดเล็กหรือสมมติฐานสำหรับการทดสอบของผลรวมยังไม่ได้พบ และเนื่องจากแนวทางขั้นตอนเชิงสาเหตุนั้นขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของการทดสอบความสำคัญอื่น ๆ อีกสองครั้งทำให้ขั้นตอนเชิงสาเหตุเข้าใกล้หนึ่งในการทดสอบการไกล่เกลี่ยที่ทรงพลังที่สุดอย่างหนึ่ง (Preacher & Selig, 2008)
3. ผลรวม ( c ) ถูกเข้าใจว่าเป็นผลรวมของผลกระทบโดยตรง ( c ' ) และผลกระทบทางอ้อมทั้งหมด ( ab (1) , ab (2) ... ) แกล้งอิทธิพลของXในYเป็นสื่อกลางอย่างเต็มที่ (เช่นc'คือ 0) สองตัวแปรM1และM2 แต่แสร้งทำต่อไปว่าผลกระทบทางอ้อมของXต่อYถึงM1นั้นเป็นบวกในขณะที่ผลกระทบทางอ้อมผ่านM2นั้นเป็นลบและผลกระทบทางอ้อมทั้งสองนั้นมีขนาดใกล้เคียงกัน การรวมเอฟเฟกต์ทางอ้อมทั้งสองนี้เข้าด้วยกันจะทำให้คุณมีเอฟเฟกต์ทั้งหมด ( c) จากศูนย์และหากคุณใช้วิธีการตามขั้นตอนเชิงสาเหตุคุณจะไม่เพียงแค่คิดถึงการไกล่เกลี่ย "ของจริง" แต่อย่างใดอย่างหนึ่ง

ทางเลือกอื่นที่ฉันอยากจะแนะนำเกี่ยวกับขั้นตอนเชิงสาเหตุในการทดสอบการไกล่เกลี่ยรวมถึงวิธีการ bootstrapping (MacKinnon et al., 2004) และ Monte Carlo (Preacher & Selig, 2012) วิธีการร่วมมือที่เกี่ยวข้องกับการเป็นจำนวนมากเผิน ๆ ของกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มด้วยการเปลี่ยน (เช่น 5000) ขนาดตัวอย่างเดียวกันจากข้อมูลของคุณเอง, การประเมินผลกระทบทางอ้อม (คนABเส้นทาง) ในแต่ละตัวอย่างเรียงลำดับการประมาณการเหล่านี้จากต่ำสุดไปหาสูงสุดแล้วกำหนดช่วงความมั่นใจสำหรับผลกระทบทางอ้อมที่บูตสแตรปไว้เช่นเดียวกับภายในช่วงของเปอร์เซนต์ไทล์ (เช่น 2.5 และ 97.5 สำหรับช่วงความมั่นใจ 95%) มาโครทำการบูตสำหรับเอฟเฟกต์ทางอ้อมนั้นมีให้สำหรับซอฟต์แวร์การวิเคราะห์เชิงสถิติเช่น SPSS และ SAS แพ็คเกจนี้มีให้สำหรับ R และโปรแกรมอื่น ๆ (เช่น Mplus) มีความสามารถในการบูตแล้วในตัว

วิธีการมอนติคาร์โลเป็นทางเลือกที่ดีเมื่อคุณไม่มีข้อมูลดั้งเดิมหรือในกรณีที่ไม่สามารถทำการบูตเครื่องได้ ทั้งหมดที่คุณต้องมีค่าประมาณพารามิเตอร์สำหรับและขเส้นทางแปรปรวนเส้นทางของแต่ละคนและความแปรปรวนร่วมระหว่างสองเส้นทางที่ (มักจะ แต่ไม่เสมอ 0) ด้วยค่าสถิติเหล่านี้คุณสามารถจำลองการกระจายขนาดใหญ่สุดยอด (เช่น 20,000) ของค่าabและเช่นเดียวกับวิธีการบูตสแตรปการเรียงลำดับจากต่ำสุดไปหาสูงสุดและกำหนดช่วงความมั่นใจ แม้ว่าคุณสามารถตั้งโปรแกรมคำนวณการไกล่เกลี่ย Monte Carlo ของคุณเอง Kris Preacher มีเครื่องมือที่ดีที่สามารถใช้ได้อย่างอิสระบนเว็บไซต์ของเขา (ดู Preacher & Selig, 2012, สำหรับเอกสารประกอบ)

สำหรับทั้งสองวิธีคุณจะตรวจสอบช่วงความมั่นใจเพื่อดูว่ามันมีค่า 0 หรือไม่ ถ้าไม่คุณสามารถสรุปได้ว่าคุณมีผลกระทบทางอ้อมอย่างมีนัยสำคัญ

อ้างอิง

บารอน, RM, & Kenny, DA (1986) ความแตกต่างของตัวแปรผู้ไกล่เกลี่ยในการวิจัยทางจิตวิทยาสังคม: การพิจารณาแนวคิดกลยุทธ์และสถิติ วารสารบุคลิกภาพและจิตวิทยาสังคม , 51 , 1173-1182

Hayes, AF (2013) รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการไกล่เกลี่ยการกลั่นกรองและการวิเคราะห์กระบวนการตามเงื่อนไข: วิธีการที่ใช้การถดถอย New York, NY: Guilford

Hayes, AF (2009) นอกเหนือจากบารอนและเคนนี: การวิเคราะห์การไกล่เกลี่ยทางสถิติในสหัสวรรษใหม่ เอกสารการสื่อสาร , 76 408-420

MacKinnon, DP, Lockwood, CM, & Williams, J. (2004) ข้อ จำกัด ของความเชื่อมั่นสำหรับผลกระทบทางอ้อม: การกระจายตัวของผลิตภัณฑ์และวิธีการสุ่มตัวอย่างใหม่ การวิจัยพฤติกรรมหลายตัวแปร , 39 , 99-128

นักเทศน์, KJ, & Selig, JP (2012) ข้อดีของ Monte Carlo ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับผลกระทบทางอ้อม วิธีการและมาตรการสื่อสาร , 6 , 77-98

Shrout, PE, & Bolger, N. (2002) การไกล่เกลี่ยในการศึกษาเชิงทดลองและไม่เจาะจง: ขั้นตอนและคำแนะนำใหม่ วิธีการทางจิตวิทยา , 7 , 422-445

โอเคฉันคิดว่าฉันอาจพบคำตอบที่ดี ผมเอามาดูที่ webinar เดวิดเคนนีซึ่งแนะนำกรณีนี้เป็นสื่อกลางที่ไม่สอดคล้องกัน สาเหตุที่เส้นทาง c ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจาก 0 คือผลิตภัณฑ์ของ a และ b มีเครื่องหมายที่แตกต่างจากของ c ' ในตัวอย่างที่เคนนีให้ความเครียดนำไปสู่การลดอารมณ์ (c 'เป็นลบ); ในขณะที่การออกกำลังกายเป็นสื่อกลางระหว่างความเครียดและอารมณ์มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับทั้งสอง (ab เป็นบวก) ตั้งแต่ c = c '+ ab เมื่อค่าสัมบูรณ์ของ c' และ ab ใกล้เคียง c อาจอยู่ใกล้กับ 0

Kenny กล่าวในการสัมมนาผ่านเว็บว่ามุมมองร่วมสมัยพิจารณาการทดสอบ c และ c 'ไม่จำเป็นเลย เอฟเฟกต์การไกล่เกลี่ยจะแสดงเป็นส่วนใหญ่ผ่านทาง ab

ฉันเห็นด้วยกับคำตอบของjsakalukและฉันต้องการเพิ่มข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติม

วิธีการทดสอบการไกล่เกลี่ยของบารอนและเคนนี (1986)ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวาง แต่มีเอกสารจำนวนมากที่พูดถึงข้อ จำกัด ที่รุนแรงของวิธีการนี้ซึ่งครอบคลุมในวงกว้าง ได้แก่ :

1) ไม่ทดสอบความสำคัญของผลกระทบทางอ้อมโดยตรง

2) พลังงานทางสถิติต่ำ

3) ไม่สามารถรองรับโมเดลที่มีการไกล่เกลี่ยที่ไม่สอดคล้องกัน

* หมายเหตุ: ดูภาพรวม Memon, Cheah, Ramayah, Ting และ Chuah (2018)

เมื่อพิจารณาถึงข้อ จำกัด เหล่านี้ประเภทของการไกล่เกลี่ยใหม่ได้รับการพัฒนาโดย Zhao, Lynch และ Chen (2010) ตั้งแต่ตุลาคม 2019 มีการอ้างอิงมากกว่า 5,000 รายการดังนั้นจึงได้รับความนิยมมากขึ้น

ในฐานะที่เป็นบทสรุปสั้น ๆและการใช้โมเดลเชิงสาเหตุสามตัวแปรเป็นตัวอย่างเจ้าประเภทการไกล่เกลี่ยที่มีอยู่

1. การไกล่เกลี่ยที่สมบูรณ์: เอฟเฟกต์ที่เป็นสื่อกลาง (axb) และเอฟเฟกต์โดยตรง (c) ทั้งคู่มีอยู่และชี้ไปที่ทิศทางเดียวกัน

2. การไกล่เกลี่ยการแข่งขัน: เอฟเฟ็กต์กลาง (axb) และเอฟเฟกต์โดยตรง (c) ทั้งคู่มีอยู่และชี้ไปในทิศทางตรงกันข้าม

3. การทำหน้าที่เป็นสื่อกลางทางอ้อมเท่านั้น: เอฟเฟ็กต์ที่ใช้สื่อกลาง (axb) มีอยู่ แต่ไม่มีผลกระทบโดยตรง (c)

นอกจากนี้ยังมีการเสนอประเภทที่ไม่ใช่สื่อกลางสองประเภท:

1. Direct-only ไม่ใช่การไกล่เกลี่ย: มีผลโดยตรง (c) แต่ไม่มีผลกระทบทางอ้อม

2. ไม่มีผลกระทบที่ไม่ใช่การไกล่เกลี่ย: ผลกระทบโดยตรงจากเนเธอร์แลนด์ (c) หรือไม่มีผลกระทบทางอ้อม

ดังนั้นกรณีของ OP จะถูกจัดประเภทเป็นสื่อกลางทางอ้อมเท่านั้นเนื่องจากมีสื่อกลางเกิดขึ้น แต่ผลกระทบโดยตรง (c ') ไม่สำคัญ

อ้างอิง

Memon, MA, Cheah, J. , Ramayah, T. , Ting, H. , & Chuah, F. (2018) ประเด็นการวิเคราะห์การไกล่เกลี่ยและข้อเสนอแนะ วารสารการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างประยุกต์ 2 (1), 1-9

Zhao, X. , Lynch Jr, JG, & Chen, Q. (2010) การพิจารณาใหม่บารอนและเคนนี: ตำนานและความจริงเกี่ยวกับการวิเคราะห์การไกล่เกลี่ย วารสารวิจัยผู้บริโภค, 37 (2), 197-206