楼主: 南南数据
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[问答] 分组SEM调节效应只看卡方差异量显著性吗? [推广有奖]

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      在进行调节效应或交互效应分析时,有一种方法就是分组进行结构方程模型分析。例如将样本划分为高分组和低分组,之后设置某个需要调节的路径系数在两组之间相等(约束模型),进而比较约束模型与无约束模型的卡方差异量是否达到显著性水平。这种方法在温忠麟的相关论文中提到,一些学者也采用这个方法。

最后一列是模型差异量检验


       问题是:难道设置某一条路径高低组相等的约束后,约束模型与无约束模型的卡方差异量显著就能说明这条路径的差异显著吗?比如第一行,这个路径的恒等模型比无约束模型卡方值改变量为5.7,p值显著,就能说明路径改变显著以及调节效应显著?


    请问高手:是不是单独看卡方差异量p值不行啊,还需要看其他增值适配度指标呢,也就是整个模型是否拟合呢?


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关键词:调节效应 SEM 结构方程模型 结构方程 交互效应 论文 模型 样本

细心学统计,潜心做学问。
沙发
boss_maomao 发表于 2015-2-11 01:34:23 |只看作者 |坛友微信交流群
嗨,朋友。我看了你的问题,并且我也看过这篇论文。正好我目前也在学习分组SEM,我就我的感觉说下一下吧,不一定对,因为我也是云里雾里的。希望对你有所启发:你说的关于SEM研究调节效应的基本思路是对的,即将调节变量分成高低组,然后看原有模型的某一条路径系数的变化及显著性,由此来判断是否具有调节性。但你说的方法这块儿,按照我的理解,有点儿不对。经过我看吴明隆那本书,以及《结构方程模型原理及AMOS应用》,林嵩,华中师范大学出版社,这两本书。我认为方法有两种:(1)吴明隆那本书,做完分组的路径图以后,点击multiple-group-analysis,会自动生成最多7个约束条件的嵌套模型,然后你找到路径系数相等的这个模型,看卡方值的变化,以及显著性,如果显著,及两个模型有明显不同;反之亦然,你说的这篇论文应该用的是这个方法。(2)林嵩那本书,简单的分组SEM,只定义某一特定路径相等,然后比较卡方值的变化及其显著性,来判断是否某一特定路径产生了调节效应。比如说你说的表3中,高低两组中,你设置感知易用到感知有用的路径系数在两组中相等,然后跑一下Amos,看卡方值的变化及显著性,如果显著,说明,两组间路径系数是有差异的,反之亦然。我现在纠结的是哪种方法更好;其次更纠结的是在吴明隆提及的嵌套模型的方法中,哪一个究竟是路径系数相等的模型,我认为是Structural weights这个模型;再次,我更更纠结的是我不知道我理解的嵌套SEM算这个的思路对不对;最后,最让我头疼的是有时候用两种方法算出来的结果是不一致的。。。希望对你有所启发,也希望懂的人能指导一下我,帖子千万不要沉啊!
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藤椅
南南数据 发表于 2015-2-11 09:26:28 |只看作者 |坛友微信交流群
boss_maomao 发表于 2015-2-11 01:34
嗨,朋友。我看了你的问题,并且我也看过这篇论文。正好我目前也在学习分组SEM,我就我的感觉说下一下吧,不 ...
非常感谢您的解释,让我有更多领悟。您说的两种方法,第一种是测量恒等性的多群组分析,第二种是只约束某个特定路径的多群组分析,二者仅仅是约束内容的量的区别。我的问题是,如果高分组和低分组的卡方值变化是显著的,但其他模型拟合指数显示两个模型是拟合的,这种情况下是否可以判断调节效应显著?

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板凳
boss_maomao 发表于 2015-2-11 10:21:55 |只看作者 |坛友微信交流群
南南数据 发表于 2015-2-11 09:26
非常感谢您的解释,让我有更多领悟。您说的两种方法,第一种是测量恒等性的多群组分析,第二种是只约束某 ...
你能把其它指标说的具体点儿吗?另外,我纠结的问题是,利用两种方法算出来的结果,有时候会自相矛盾,时而显著,时而不显著。

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报纸
辛勤工作 发表于 2015-2-11 10:28:42 |只看作者 |坛友微信交流群
boss_maomao 发表于 2015-2-11 01:34
嗨,朋友。我看了你的问题,并且我也看过这篇论文。正好我目前也在学习分组SEM,我就我的感觉说下一下吧,不 ...
这两种方法都可以,但是都不常用。背后的区别,前者是固定所有,比较其一,后者是固定其一,比较所有,这只是思路不同罢了。在实际操作中,对于分组模型的处理,还有另外的处理方法。至少在我看过的文献中,这两种方法的应用都不多见,反而是简单回归比较多。另外,不同的统计方法之间的区别很常见,至于用哪一个。。。。我想你懂的——用那个支持你结论的。

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地板
boss_maomao 发表于 2015-2-11 10:52:07 |只看作者 |坛友微信交流群
辛勤工作 发表于 2015-2-11 10:28
这两种方法都可以,但是都不常用。背后的区别,前者是固定所有,比较其一,后者是固定其一,比较所有,这 ...
感谢解释,分组是可以在两个不同的组进行简单回归分析,然后比较,但是我觉得不够准确,指标都是分开比较的。而分组SEM是将两组数据放到一起比较的,在同一个前提下比较各种指标差值的变化,个人觉得更合理一些。另外,如果一个模型想要同时进行中介效应与调节效应的研究,仅仅进行分组后,利用简单的回归分析是不能实现的,但除了用分组SEM的方法,别的方法我也不知道了,希望大家能补充,启发思维,相互学习。

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7
辛勤工作 发表于 2015-2-11 11:37:59 |只看作者 |坛友微信交流群
boss_maomao 发表于 2015-2-11 10:52
感谢解释,分组是可以在两个不同的组进行简单回归分析,然后比较,但是我觉得不够准确,指标都是分开比较 ...
任何一种统计方法都有其power。至于准确不准确,这个倒还真不好说。分组SEM是放在一起比较,但是前提必须是吴明隆的那种才算。但是。。。。。我要说的是但是。。。。在实际比较中,比较结构模型的前提,需要是测量模型等同,这一条往往都不满足。。。。。

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8
南南数据 发表于 2015-2-11 12:28:58 |只看作者 |坛友微信交流群
感谢高手们指点,我用的是Mplus直接做潜变量交互效应分析。同时,我已电邮温老师,请求指导,如有回复,定会告知各位。

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9
辛勤工作 发表于 2015-2-11 15:30:59 |只看作者 |坛友微信交流群
南南数据 发表于 2015-2-11 12:28
感谢高手们指点,我用的是Mplus直接做潜变量交互效应分析。同时,我已电邮温老师,请求指导,如有回复,定会 ...
就算是mplus做的各种交互,以及温提出的几种潜交互模型,在本质上仍然是“近似”计算。

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10
南南数据 发表于 2015-2-11 16:11:18 |只看作者 |坛友微信交流群
辛勤工作 发表于 2015-2-11 15:30
就算是mplus做的各种交互,以及温提出的几种潜交互模型,在本质上仍然是“近似”计算。
赞同您的说法!

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