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2012-09-16
请教如何做中介效应中的“显著减少”这个问题
l连老师您好,我在做一个中介效应的文章,用的是Baron 和 Kenny(1986)的三步法:
按照回归步骤--
第一步,自变量到因变量,系数显著;
第二步,自变量到中介变量,系数显著;
第三步,将自变量与中介变量一起放入方程,这时,中介变量系数显著,自变量系数如果变为不显著,则说明是完全中介,如果自变量系数仍然显著,但比第一步的效果要显著的减小了,则说明是部分中介。

现在遇到一个问题:

在第一步获得的x与y 的回归系数是0.11(p值为0.000),第二步也成立;但到了第三步,同时放入中介变量m,与自变量x之后,
m是显著的回归系数为0.18(p值为0.000),而x的回归系数为0.008(p值为0.000)。这里x的回归系数相比第一步
是减少了,但是仍然是显著的。

请教如何来看x的回归系数在加入中介变量前后是 “显著”减少了?

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2012-9-18 10:09:59
中介变量是什么意思?
可以考虑加入 m 和 x 的交乘项。
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2012-9-20 10:46:00
就是管理学中想表达的一个观点,X对Y 的影响是通过M进行的。
M与X的乘积项的做法主要用于本学科的调节效应,中介效应这样做可能和学科里通常做法不一致。
或者我单纯问回归的问题:
如果两个方程
第一个方程是 :Y=x+其他控制变量+干扰项
x与y 的回归系数是0.11(p值为0.000)
第二个方程是: Y=x+m+其他控制变量+干扰项
x的回归系数为0.008(p值为0.000)。
那么在stata里,特别是在面板数据下,使用什么命令可以检验两个方程中x对Y 的影响是否存在显著差异?
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2012-9-20 22:00:58
可以采用 Bootstrap。
参见 B9_BS_MC 第 1263-1293 行中的例子。

*-- 组间系数差异显著性检验
*-------------------------

  *- 问题的来源:
  *
  *  模型:  y_i = x_i*b1 + e_i  (group1: i=1,2,...,N1)
  *          y_i = x_i*b2 + e_i  (group2: i=1,2,...,N2)
  *  
  *  Ho: b1 = b2  如何检验?
  *
  * 传统方法:Chow检验,F 检验,
  *           都需要对样本进行混合,生成虚拟变量;
  *           需要较强的假设条件。
  
  * Bootstrap 法:
  *    在 Ho 成立的情况下,
  *    将 N1 和 N2 个样本混合后得到的估计系数 b 与 b1(=b2)
  *    应该不存在显著差异。
  *   
  * 步骤:参见 Efron(1993,Chp16,p.221)
  *
  * 1. 混合两个子样本组的观察值,得到一个样本数为 N1+N2 的“混合样本”;
  * 2. 从“混合样本”中可重复地抽取(N1+N2)个观察值,
  *    将前   N1 个观察值定义为 group1,
  *    剩下的 N2 个观察值定义为 group2;
  * 3. 分别针对两个样本组进行估计,得到
  *    Diff(bs_j) = b1 - b2, (j=1,2,...,1000)
  * 4. 计算“实证P值”:
  *      P_bs = #{Diff(bs_j) >= Diff(0)} / 1000
  *      即,BS得到的系数差异大于真实系数差异的次数占抽样次数的比例。
  *    其中,Diff(0)=b1-b2,即两组系数的真实差异。

参考文献:
连玉君和程建, 2007, 《投资-现金流敏感性:融资约束还是代理成本?》, 《财经研究》, 第02期36-45页.
连玉君、彭方平和苏治, 2010, 《融资约束与流动性管理行为》, 《金融研究》, 第10期158-171页.
Cleary, S., 1999, “The Relationship between Firm Investment and Financial Status”, Journal of Finance, 54 (2), pp. 673-692.
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2012-12-7 06:24:45
楼主的问题涉及到社会学中常用的通径分析。需要从这个角度来正面回答。
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2012-12-7 06:27:16
lijian1981112 发表于 2012-9-20 10:46
就是管理学中想表达的一个观点,X对Y 的影响是通过M进行的。
M与X的乘积项的做法主要用于本学科的调节效应 ...
这两个模型属于嵌套结构,可以用相应的嵌套方法来检验,但忘记具体的命令了。连老师讲的回归应该是具有相同的模型设定,但采用不同数据的情形。
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