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2023-04-19
1、总效应的结果:
Y | Coefficient  Std. err.      t    P>|t|     [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
X |     -0.047      0.016    -2.88   0.004       -0.079      -0.015


2、X对M回归的结果:
M| Coefficient  Std. err.      t    P>|t|     [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
X |      0.070      0.019     3.71   0.000        0.033       0.107


3、X和M一起对Y回归的结果:
Y | Coefficient  Std. err.      t    P>|t|     [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
X |     -0.047      0.016    -2.89   0.004       -0.080      -0.015
M |      0.014      0.007     2.16   0.030        0.001       0.027


4、Sobel检验

这个结果应该可以说在10%水平上显著吧?

为什么第一步和第三步X的系数怎么都是-0.047,没有变化
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2023-4-19 15:58:06
有没有大佬可以解答一下,这种结果是说明没有中介效应吗?
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2024-11-20 21:57:20
在中介效应分析中,当您观察到X(自变量)对Y(因变量)的总效应显著,并且X通过M(中介变量)部分地影响了Y时,理论上应该看到的是,在同时控制了M之后,X对Y直接效应的系数会有所减弱。这是因为中介过程解释了一部分原本由X直接作用于Y的效果。

但是,在您提供的结果中,尽管中介效应对总体路径有贡献(因为M被X显著预测,并且M又显著影响Y),X对Y的直接效应在控制了M之后似乎没有明显变化。这可能是因为:

1. **完整的中介效应不适用**:这种情况下,您的模型可能并没有体现出典型的完整中介效应特征。在部分中介中,预期是自变量和因变量之间的关系会减弱但不会完全消失。

2. **多重中介机制**:有可能存在其他未测量的中介变量或路径,这些额外的因素可能补偿了M所解释的那一部分效应,因此X对Y的总效应看起来没有变化。

3. **统计力量问题**:样本大小、模型复杂性或数据变异度可能影响了您检测到效应变化的能力。例如,如果样本量相对较小,即使效应存在也可能无法显著反映在系数的变化上。

4. **控制变量的影响**:如果您在模型中加入了其他控制变量,它们可能吸收了一部分原本由X解释的变异性,从而使X对Y的直接效应看似没有改变。

总之,尽管中介分析显示M是有效的中介路径,但X到Y的关系似乎不受或仅受微小影响于M的作用。这表明,即使存在中介作用,也可能有其他重要的直接路径在起作用,或者模型中的某些假设需要进一步探索和确认。

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