运用SPSS及AMOS进行中介效应分析(2)

Clogg等提出的检验公式中，为N-3，

的下标N-3表示t检验的自由度

为X对Y的间接效

为自变量与中介变量的相关系数，

应估计值的标准误；同理见Freedman检验公式。

评价：这两个公式在a=0且b=0时有较好的检验效果，第一类错误率接近0.05，但当a=0且b≠0时，第一类错误率就非常高有其是Clogg等提出的检验公式在这种情况下第一类错误率达到100%，因此要谨慎对待。

4.温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序，如下图：

这个程序实际上只采用了依次检验和sobel检验，同时使第一类错误率和第二类错误率都控制在较小的概率，同时还能检验部分中介效应和完全中介效应，值得推荐。 三 中介效应操作在统计软件上的实现

根据我对国内国外一些文献的检索、分析和研究，发现目前已经有专门分析soble检验的工具软件脚本，可下挂在SPSS当中；然而

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在AMOS中只能通过手工计算，但好处在于能够方便地处理复杂中介模型，分析间接效应；根据温忠麟介绍，LISREAL也有对应的SOBEL检验分析命令和输出结果，有鉴于此，本文拟通过对在SPSS、AMOS中如何分析中介效应进行操作演示，相关SOBEL检验脚本及临界值表（非正态SOBEL检验临界表）请看附件。 1.如何在SPSS中实现中介效应分析

这个部分我主要讲下如何在spss中实现中介效应分析（无脚本，数据见附件spss中介分析数据，自变量为工作不被认同，中介变量为焦虑，因变量为工作绩效）。

第一步：将自变量（X）、中介变量(M)、因变量(Y)对应的潜变量的项目得分合并取均值并中心化，见下图

在这个图中，自变量（X）为工作不被认同，包含3个观测指标，即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中介变量（M）焦虑包含3个观测指标即心跳、紧张、坐立不安；因变量（Y）包含2个观测指标即效率低和效率下降。

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Descriptive Statistics N Mean

工作不被认同 489 2.0821 焦虑 489 2.0859 工作绩效 489 2.2807 Valid N (listwise) 489

上面三个图表示合并均值及中心化处理过程，生成3个对应的变量并中心化（项目均值后取离均差）得到中心化X、M、Y。

第二步：按温忠麟中介检验程序进行第一步检验即检验方程y=cx+e中的c是否显著，检验结果如下表：

Model Summary

Change Statistics Adjusted R Model 1 R .678(a)

a Predictors: (Constant), 不被认同（中心化）

R Square .460 Square .459 Std. Error of the Estimate .70570 R Square Change .460 F Change 414.265 df1 1 df2 487 Sig. F Change .000 CoefficientsaUnstandardizedCoefficientsBStd. Error.002.032.804.040StandardizedCoefficientsBeta.678Model1t.05120.354(Constant)不被认同（中心化）Sig..959.000a. Dependent Variable: 工作绩效（中心化） 由上表可知，方程y=cx+e的回归效应显著，c值.678显著性为p<.000,可以进行方程m=ax+e和方程y=c’x+bm+e的显著性检验；

第三步：按温忠麟第二步检验程序分别检验a和b的显著性，如果都显

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著，则急需检验部分中介效应和完全中介效应；如果都不显著，则停止检验；如果a或b其中只有一个较显著，则进行sobel检验，检验结果见下表：

Model SummaryChange StatisticsModel1R.533aR Square.284AdjustedR Square.283Std. Error ofthe Estimate.76763R SquareChange.284F Change193.247df11df2487Sig. F Change.000a. Predictors: (Constant), 不被认同（中心化） CoefficientsaUnstandardizedCoefficientsBStd. Error.001.035.597.043StandardizedCoefficientsBeta.533Model1t.03413.901(Constant)不被认同（中心化）Sig..973.000a. Dependent Variable: 焦虑（中心化） 由上面两个表格结果分析可知，方程m=ax+e中，a值0.533显著性p<.000，继续进行方程y=c’x+bm+e的检验，结果如下表：

Model SummaryChange StatisticsModel1R.702aR Square.492AdjustedR Square.490Std. Error ofthe Estimate.68485R SquareChange.492F Change235.490df12df2486Sig. F Change.000a. Predictors: (Constant), 焦虑（中心化）, 不被认同（中心化） CoefficientsaUnstandardizedCoefficientsBStd. Error.001.031.670.045.225.040StandardizedCoefficientsBeta.564.213Model1t.04414.7735.577(Constant)不被认同（中心化）焦虑（中心化）Sig..965.000.000a. Dependent Variable: 工作绩效（中心化） 由上面两个表的结果分析可知，方程y=c’x+bm+e中，b值为0.213显

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著性为p<.000,因此综合两个方程m=ax+e和y=c’x+bm+e的检验结果，a和b都非常显著，接下来检验中介效应的到底是部分中介还是完全中介；

第四步:检验部分中介与完全中介即检验c’的显著性:

由上表可知，c’值为.564其p值<.000,因此是部分中介效应，自变量对因变量的中介效应不完全通过中介变量焦虑的中介来达到其影响，工作不被认同对工作绩效有直接效应，中介效应占总效应的比值为： effectm=ab/c=0.533×0.213/0.678=0.167,中介效应解释了因变量的方差变异为sqrt(0.490-0.459)=0.176（17.6%）

小结 在本例中，中介效应根据温忠麟的检验程序最后发现自变量和因变量之间存在不完全中介效应，中介效应占总效应比值为0.167,中介效应解释了因变量17.6%的方差变异。 2.在spss中运用spssmaro脚本来分析中介效应

下面我们采用Preacher(2004)设计的spssmaro脚本来进行中介效应分析，该脚本是美国俄亥俄和州立大学Preacher和Hayes于2004年开发的在spss中计算间接效应、直接效应和总效应的脚本，对间接效应的计算采用了sobel检验，并给出了显著性检验结果，这个脚本可在如下网址下载：www.comm.ohio-state.edu/ahayes/sobel.htm。 脚本文件名为sobel_spss，关于如何在spss使用该脚本请看附件(附件为pdf文件，文件名为runningscripts)。在运行了脚本后，在打开的窗口中分别输入自变量、中介变量和调节变量，在选项框中可以选择bootstrap（自抽样）次数，设置好后，点击ok，运行结果如下：

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