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在验证的时候,我们会用一个「相乘项」来验证调节变量。用数学公式表现,就是:
y = b0 + b1 X + b2 M + b3 (X*M) + e
如果b3是显著的话,我们就说M调节了X与Y的关系。
但是这个验证方法在结构方程模型里却有一点困难。我们记得结构方程模型有两个部分:「结构模型」和「测量模型」。我们在建立「结构模型」的时候很简单,就用上面的公式建立一个(X*M)项就可以了。但是这个新做出来的「相乘项」的测量模型是什么呢?比如X有两个测量项目x1和x2。同样,Y与M都有两个测量项目y1 、y2和m1 、m2。X 与Y的测量模型是清楚的,但是(X*M)这个变量的测量模型是什么呢?
Cortina & Dunlap (2001) 在 Organizational Research Methods. 4(4), p.324-360中提了六种不同的方法来解决这个问题。因为这些方法都牵涉比较复杂的统计和数学,我只选了其中最简单的一个来讨论,是由刊登于Ping, R. (1995). A parsimonious estimating technique for interaction and quadratic latent variables.Journal of Marketing Research, 32(3), 336-347。关于其他的方法,有兴趣的读者请自己看Cortina & Dunlap 这篇文章,或者是xinxin建议的: Moulder, B.C., & Algina, J. (2002). Comparison of methods for estimating and testing latent variable interactions. Structural Equation Modeling, 9, 1-19.
Robert Ping (1995) 的结构方程建模中调节测验 Ping (1995)建议我们首先把所有X和M的测量项目做一个验证性的因子分析。从这个因子分析中我们就知道每一个X和M的测量项目的权数和随机误差方差。然后,我们把X和M的测量项目,再加上一个(X*M)的潜变量做结构方程建模。这个(X*M)的测量项目是「所有X的测量项目的和」与「所有X的测量项目的和」的成积。(X*M)这个潜变量只有一个测量项目(即是“单一指标”)。这个单一指标的权数是「把X所有的测量项目的权数加起来,与M所有的测量项目的权数相加的成积」。这个单一指标的误差方差是(i)X和M的项目权数,(ii)X和M的潜变量方差,和(iii)X和M的项目的随机误差方差,这三者的一个函数。
下面给出Robert A. Ping 专门书籍《INTERACTIONS AND QUADRATICSIN SURVEY DATA A SOURCE BOOK FOR THEORETICAL MODEL TESTING》以及专门的EXCEL 计算模板,可以很便捷计算交互作用/调节效应和二次效应。
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本文标题:经典Robert A. Ping关于潜变量间交互作用及二次效应的专门书籍
本文链接网址:https://bbs.pinggu.org/jg/kaoyankaobo_kaoyan_1409611_1.html
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