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2023-10-25
请问各位大神,控制了SES和年龄之后,自变量与因变量的偏相关系数是- 0.216,控制了SES和年龄之后用process model 6跑出来自变量对因变量的总效应是-0.261,如果控制额外变量,相关系数和总效应数值是相等的,控制了之后总效应比偏相关更大,不知道这是合理的吗?
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2023-10-26 11:08:29
给自己顶顶,求教啊!
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2023-10-27 12:13:26
如果自变量和因变量之间没有被第三变量的中介或干扰效应,那么偏回归系数和偏相关系数数值基本相等。
如果存在正的中介效应,那么偏回归系数数值会大于偏相关系数。
如果存在负的中介效应,那么偏回归系数数值会小于偏相关系数。
如果存在正的干扰效应,那么偏回归系数数值会小于偏相关系数。
如果存在负的干扰效应,那么偏回归系数数值会大于偏相关系数。

从你的描述来看,控制了第三变量后,偏回归系数(-0.261)大于偏相关系数(-0.216),这符合情况2,也就是存在正向的中介效应,是合理的。

但具体情况还需要进一步检验中介效应的显著性,比如通过Sobel检验来确定第三变量的中介作用。
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2023-10-28 18:34:43
现在比较主流的方法是参考江艇(2020)中国工业经济的文章,直接利用 核心解释变量对中介变量X-M回归,然后M-Y的影响应该是显然易见的,无需利用计量模型来验证,文字说明即可。
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