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关于bootstrap法的中介效应检验结果
疏疏清影
2019-4-4 09:15:30
ind eff是检验a*b是否显著的，置信区间不包含0时显著
dir eff是检验c'是否显著的，置信区间不包含0时显著
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馨雨初缘
2019-4-12 10:39:08
哈密瓜啊啊啊 发表于 2018-8-31 19:49
bs1是直接效应的结果，上下限不包括0则证明存在中介效应，同理bs2是直接效应的结果。
p表示置信区间
BC是 ...
楼主您好，中介检验结果是看置信区间p还是以偏差矫正后的置信区间为准，我做出的结果这两者不一样，我看有文献提到偏差矫正的弥补了原始的置信区间的一些缺陷。
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哈密瓜啊啊啊
2019-4-16 09:57:47
馨雨初缘 发表于 2019-4-12 10:39
楼主您好，中介检验结果是看置信区间p还是以偏差矫正后的置信区间为准，我做出的结果这两者不一样，我看有 ...
如果实在不能保持一致的话，个人认为采用偏差矫正后的即可
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lns666
2019-5-17 18:25:30
哈密瓜啊啊啊 发表于 2018-8-31 19:49
bs1是直接效应的结果，上下限不包括0则证明存在中介效应，同理bs2是直接效应的结果。
p表示置信区间
BC是 ...
您好，请问这里的意思是不是bs1是直接效应的结果，bs2是间接效应的结果。是要bs1和bs2都不包括0才说明存在中介效应吗？
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哈密瓜啊啊啊
2019-5-22 14:21:56
lns666 发表于 2019-5-17 18:25
您好，请问这里的意思是不是bs1是直接效应的结果，bs2是间接效应的结果。是要bs1和bs2都不包括0才说明存在 ...
bs1是中介效应，BS1不包括零就可以了。但是，很多人都认为存在主效应才能进一步检验中介效应。个人认为现有的中介效应检验方法比较低级，只是简单的OLS回归。还不如交叉项来的实在。如果应付一般的论文可以，但如果想发表好的期刊，还是需要斟酌
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薰衣草Ge
2019-5-26 08:52:13
哈密瓜啊啊啊 发表于 2019-5-22 14:21
bs1是中介效应，BS1不包括零就可以了。但是，很多人都认为存在主效应才能进一步检验中介效应。个人认为现 ...
sgmediation 其实用的就是普通的ols吧?
然后bootstrap：sgmediation ， 出来其实也是用的ols吧?
只不过sgmediation 是在ab正态分布的假设下检验的h0:ab=0，
然后bootstrap：sgmediation 是不需要正态分布，用bootstrap对Sa和Sb进行抽样计算，再来验证h0:ab=0的？
这么说对不对呀 最近看的有点昏了。
还有sem结构方程到底是用的什么回归方法呢?
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哈密瓜啊啊啊
2019-5-28 09:24:46
薰衣草Ge 发表于 2019-5-26 08:52
sgmediation 其实用的就是普通的ols吧?
然后bootstrap：sgmediation ， 出来其实也是用的ols吧?
只不过 ...
只是OLS而已
bootstrap只是一种通过抽样构造置信区间的方法，没什么特别之处
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sy丶
2019-5-31 10:43:46
咕噜咕噜嘻嘻 发表于 2018-8-2 11:13
请问楼主，你解决了吗？我现在遇到同样的问题，还请帮帮忙
我将自己的变量按类别进行更换，结果显示如下： ...
你解决了吗 我也同问
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薰衣草Ge
2019-6-3 05:43:53
哈密瓜啊啊啊 发表于 2019-5-28 09:24
只是OLS而已
bootstrap只是一种通过抽样构造置信区间的方法，没什么特别之处
谢谢你啦！
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咕噜咕噜嘻嘻
2019-6-10 15:27:12
sy丶 发表于 2019-5-31 10:43
你解决了吗 我也同问
还没有啊，后来就换成学者温忠麟在2004年的方法
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咕噜咕噜嘻嘻
2019-6-10 15:27:28
sy丶 发表于 2019-5-31 10:43
你解决了吗 我也同问
还没有啊，后来就换成学者温忠麟在2004年的方法
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小开呵呵呵
2019-7-12 21:42:04
哈密瓜啊啊啊 发表于 2018-12-6 23:32
bootstrap  r(ind_eff) r(dir_eff), reps(1000) : sgmediation  dv, mv() iv() cv()
estat bootstrap,pe ...
您好，我想问一下我输入resboot_mediation, dv() mv() iv() cv() reps(1000)这个命令之后出现command resboot_mediation is unrecognized
r(199);是因为我没有安装什么插件吗？谢谢
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哈密瓜啊啊啊
2019-7-13 09:47:22
小开呵呵呵 发表于 2019-7-12 21:42
您好，我想问一下我输入resboot_mediation, dv() mv() iv() cv() reps(1000)这个命令之后出现command res ...
前面的步骤都没问题，就这个指令有问题？
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小开呵呵呵
2019-7-13 12:00:44
哈密瓜啊啊啊 发表于 2019-7-13 09:47
前面的步骤都没问题，就这个指令有问题？
是的是的，然后我在输入findit resboot_mediation的时候也找不到下载的地点，百度也没有提到这个在哪里下载的，想问一下您那边是否有安装这个命令呢？
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哈密瓜啊啊啊
2019-7-14 09:12:32
小开呵呵呵 发表于 2019-7-13 12:00
是的是的，然后我在输入findit resboot_mediation的时候也找不到下载的地点，百度也没有提到这个在哪里下 ...
我没有安装，是直接可以用的，我是stata15，不知道跟软件有没有关系
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小开呵呵呵
2019-7-14 11:02:06
哈密瓜啊啊啊 发表于 2019-7-14 09:12
我没有安装，是直接可以用的，我是stata15，不知道跟软件有没有关系
噢噢，好滴好滴，谢谢了，我的是stata14，刚刚真的不好意思，不小心按到了踩，没办法按赞那边了，真的对不起，刚用这个论坛
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15996229676
2019-7-22 20:41:24
您好 请问出现'r(ind_eff)' evaluated to missing in full sample 是什么意思呢？
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15996229676
2019-7-23 15:46:34
我的X Y M都是分类变量，请问可以用bootstrap做吗？我做出来的结果如下，请问这是可以的吗？
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15996229676
2019-7-23 15:47:29
15996229676 发表于 2019-7-23 15:46
我的X Y M都是分类变量，请问可以用bootstrap做吗？我做出来的结果如下，请问这是可以的吗？
Bootstrap results                               Number of obs     =      5,894
                                                Replications      =      1,000

      command:  sgmediation frail_11_gr3, mv(activity) iv(lone_08_3) cv(trueage sex_08 resid_08 living_08 educ_08
                    wealth_08_gr3 smoke_08 alchol_08 exe_08)
        _bs_1:  r(ind_eff)
        _bs_2:  r(dir_eff)

------------------------------------------------------------------------------
             |   Observed   Bootstrap                         Normal-based
             |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       _bs_1 |   .0006728   .0007777     0.87   0.387    -.0008514    .0021971
       _bs_2 |   .0422285   .0108443     3.89   0.000      .020974     .063483
------------------------------------------------------------------------------

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15996229676
2019-7-23 15:47:34
15996229676 发表于 2019-7-23 15:46
我的X Y M都是分类变量，请问可以用bootstrap做吗？我做出来的结果如下，请问这是可以的吗？
Bootstrap results                               Number of obs     =      5,894
                                                Replications      =      1,000

      command:  sgmediation frail_11_gr3, mv(activity) iv(lone_08_3) cv(trueage sex_08 resid_08 living_08 educ_08
                    wealth_08_gr3 smoke_08 alchol_08 exe_08)
        _bs_1:  r(ind_eff)
        _bs_2:  r(dir_eff)

------------------------------------------------------------------------------
             |   Observed   Bootstrap                         Normal-based
             |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       _bs_1 |   .0006728   .0007777     0.87   0.387    -.0008514    .0021971
       _bs_2 |   .0422285   .0108443     3.89   0.000      .020974     .063483
------------------------------------------------------------------------------

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15996229676
2019-7-23 15:48:18
15996229676 发表于 2019-7-23 15:46
我的X Y M都是分类变量，请问可以用bootstrap做吗？我做出来的结果如下，请问这是可以的吗？
Bootstrap results                               Number of obs     =      5,894
                                                Replications      =      1,000

      command:  sgmediation frail_11_gr3, mv(activity) iv(lone_08_3) cv(trueage sex_08 resid_08 living_08 educ_08
                    wealth_08_gr3 smoke_08 alchol_08 exe_08)
        _bs_1:  r(ind_eff)
        _bs_2:  r(dir_eff)

------------------------------------------------------------------------------
             |   Observed   Bootstrap                         Normal-based
             |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       _bs_1 |   .0006728   .0007777     0.87   0.387    -.0008514    .0021971
       _bs_2 |   .0422285   .0108443     3.89   0.000      .020974     .063483
------------------------------------------------------------------------------

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macc891207
2019-8-23 16:49:27
参见<中介效应分析:原理、程序、 Bootstrap方法及其应用>

    介效应检验之前,本文首先对 Bootstrap算法的  步骤和原理进行简要概述:第一,基于原有样本  (样本量为n)进行有放回的随机重复抽样,共抽  取n个样本(每个样本被抽到的概率为1/n,抽  取的n个样本中很可能存在重复样本);第二,  基于抽取的n个样本计算中介效应的估计值ab;  第三,重复上述步骤若干次(记为B,一般设定  B=5000),将B个中介效应估计值的均值作为  中介效应的点估计值,将B个中介效应估计值ab  按数值大小排序,得到序列C,用序列C的第在下文具体阐述运用 Bootstrap程序进行中2.5百分位数(LLC1)和第97.5百分位数  (ULCI)来估计95%的中介效应置信区间  (Preacher&. Hayes,2004; Hayes,2013)。上述  三步 Bootstrap中介检验法严格上被称为为非参  数百分位 Bootstrap法( percentile bootstrap CI  method),非参数百分位Bootstrap方法默认序  列C的中值等于原样本数据计算得到的中介效  应估计值ab,但是序列C的中值往往是接近原  样本数据求得的ab,并不一定等于ab  (Preacher and Hayes,2008)。有鉴于此,学者们  提出了偏差校正的非参数百分位 Bootstrap法  bias corrected percentile  method),该方法主要是通过调整序列C区间的  百分位点纠正上述问题(方杰和张敏强,2012;  Hayes,2013)。

在获得中介效应ab的点估计值及置信区间后，则通过判断置信区间是否包含0来判断中介效应是否显著异于0.
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田三
2019-8-23 20:59:36
哈密瓜啊啊啊 发表于 2018-8-31 19:49
bs1是直接效应的结果，上下限不包括0则证明存在中介效应，同理bs2是直接效应的结果。
p表示置信区间
BC是 ...
请问在检验的时候需不需要加入控制变量啊
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大鱼@wings
2019-10-23 14:43:12
哈密瓜啊啊啊 发表于 2018-12-6 23:32
bootstrap  r(ind_eff) r(dir_eff), reps(1000) : sgmediation  dv, mv() iv() cv()
estat bootstrap,pe ...
没有用 seed() 可以么???
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是77呀
2019-11-15 21:43:29
哈密瓜啊啊啊 发表于 2018-8-31 19:49
bs1是直接效应的结果，上下限不包括0则证明存在中介效应，同理bs2是直接效应的结果。
p表示置信区间
BC是 ...
Y=cX+e1      (1)
M=aX+e2      (2)
Y=c'X+bM+e3    (3)
中介效应等于系数ab
请问，如果(2)中a为负但不显著，但是bootstrap之后ab为正，简介效应存在，且c也为正显著，请问这个中介变量M该怎么解释，X正向促进M，M正向促进Y？这样对吗？可是(2)中的a为负不显著啊
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哈密瓜啊啊啊
2019-11-16 15:32:18
是77呀 发表于 2019-11-15 21:43
Y=cX+e1      (1)
M=aX+e2      (2)
Y=c'X+bM+e3    (3)
不能只看BOOTSTRAP结果，你这个结果明显就是不合理的，a需要正向显著
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是77呀
2019-11-27 20:24:09
哈密瓜啊啊啊 发表于 2019-11-16 15:32
不能只看BOOTSTRAP结果，你这个结果明显就是不合理的，a需要正向显著
谢谢！我又跑出正确结果了，请问在论文中bootatrap的结果该怎么解释？直接放stata中的结果吗？还有就是我的稳健性检验是替换被解释变量做的，可是稳健性检验中bootstrap做出来中介效应又不显著了，请问有什么好的办法吗
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是77呀
2019-11-27 21:03:43
哈密瓜啊啊啊 发表于 2018-12-6 23:32
bootstrap  r(ind_eff) r(dir_eff), reps(1000) : sgmediation  dv, mv() iv() cv()
estat bootstrap,pe ...
请问第三条命令是干嘛的？我为什么找不到这个resboot_mediation命令？
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guomankou
2019-12-11 15:04:29
请问dv代表什么？谢谢
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guomankou
2019-12-11 15:06:39
知道了，谢谢
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