SPSS中介效应分析,Process模型4简单案例演示

原创 数据小兵  2020-05-01 12:03  阅读 1,913 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到实践提高》

小兵现在想考察读者对微信公众号的【感知有用性】是否通过【感知趣味性】影响【总体满意度】,影响的路径模型图如下所示:

模型图的信息是显而易见的,假设感知有用性本身直接影响总体满意度,并且能通过感知趣味性对总体满意度产生影响,那我们的研究目标就很清晰了,我们希望考察感知趣味性在感知有用性和总体满意度间起到中介效应

接下来我们直接采用Process来完成此处任务,如果您对Process不了解,马上点击下方标题阅读文章。

什么是Process插件?有哪些优势和不足?如何下载与安装?

首先我们在Process的模型模板中确认一下是否有我们要做的模型图。如果您的研究很复杂,在Process中找不到一致的模型图,那么此时谨慎一下,除非您对Process和中介理论非常熟悉,能自由自定义,否则轻易不要尝试,尤其是像小兵这样刚开始学习中介效应的新手,尽可能套用成熟的模型图。

本案例这个模型图,是最简单典型的中介效应,在Process模型模板中的编号是模型4。如何确认呢,Process有一个pdf的模型模板文件,文件中有90多个模型图,翻一翻就可以确认。

什么是Process插件?有哪些优势和不足?如何下载与安装?,这篇文章里面可以下载Process和这个文件。

下载并安装Process后,打开SPSS数据文件,在【回归】菜单中,打开process插件的对话框。

(1)【Model number】中选择模型4
(2)依次拖拽自变量,因变量和中介变量
(3)【Options】参数设置

勾选【Show total effect】和【Effect size】两项,其他参数跳开不用设置。

返回主对话框,点【确定】执行。

中介效应结果解读

(1)X→M路径回归方程为:

M=1.3918+0.6025*X

该方程有统计学意义(P<0.01),回归系数a=0.6025,显著(P<0.01),95%CI(0.4224,0.7826)。

(2)X、M→Y路径回归方程为:

Y=1.6214+0.37*X+0.2813*M

该方程有统计学意义(P<0.01),偏回归系数b=0.2813,显著(P<0.01),95%CI(0.1388,0.4238),偏回归系数c'=0.37,显著(P<0.01),95%CI(0.2164,0.5236)。

此时已经对中介效应是否显著有了很乐观的认识(a和b均显著)。

(3)总效应、直接效应、间接效应

总效应=0.5395(P<0.01)
直接效应=0.3700(P<0.01)
间接效应=0.1695

它们之间的关系是:总效应=直接效应+间接效应

所以关系上有:0.5395=0.3700+0.1695

中间效应占比:间接效应/总效应(%)=0.1695/0.5395=31.4%

中间效应对总效应的贡献达到31%,那么在统计学上是否显著呢?Process的特点是依托Bootstrap法计算给出间接效应的置信区间。

【感知有用性】通过【感知趣味性】→【满意度】的间接效应0.1695,对效应贡献率31.4%,其bootstrap95%CI(0.0823,0.2487),区间内不包含0,因此认为中介效应的影响具有统计学意义。

一图顶千言,本次案例的模型图结果为:

OK,以上为小兵第一次撰写Process中介效应案例分析,请读者朋友多多阅读,欢迎讨论和指正。

全文完
文/图=数据小兵

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