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楼主: 好好写论文1111

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[经济分析入门] U型中介效应的sobel与bootstrap检验 [推广有奖]

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楼主

好好写论文1111 发表于 2024-1-3 17:04:38 |AI写论文

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参考论文的以下方法对U型关系进行中介效应检验，分步检验是显著的，现在需要进行sobel与bootstrap检验。但是由于中介变量也生成了二次项，不知道sobel与bootstrap检验的stata代码该怎么写，是在iv和mv中分别加入自变量和中介变量的二次项，然后把一次项都放入控制变量里吗？求大神解答一下

目前是在iv和mv中分别加入自变量和中介变量的二次项，sobel检验显著，但bootstrap检验不显著，bootstrap检验只有在iv和mv中分别加入自变量和中介变量的一次项才会显著，这是为什么呢？

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关键词：Bootstrap Bootstra boots sobel Trap

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沙发

att006 发表于 2024-1-5 13:32:34

在中介效应检验中，当涉及到U型关系（即倒U型或正U型关系），我们通常会对自变量和/或中介变量考虑其二次项。在这种情况下，使用Sobel检验和Bootstrap检验确实可以进一步验证中介效应的存在性。不过，这两种检验在处理非线性关系时可能需要一些额外的注意。
Sobel与Bootstrap检验的代码编写
在Stata中，你可以使用sobel命令来进行Sobel检验。不过，该命令可能不支持直接对含有二次项的模型进行检验。一个变通的方法是，你可以手动计算中介效应的估计值和其标准误，然后使用这些值来计算z统计量和p值。
对于Bootstrap检验，你可以使用bootstrap命令结合_b（估计的系数）和_se（标准误）来进行。Bootstrap方法可以更容易地处理非线性关系，因为它基于样本的重复抽样。
关于二次项的处理
在模型中加入二次项时，通常是将自变量和中介变量的一次项和二次项都作为解释变量放入模型中。这样，模型就可以捕捉到潜在的U型关系。
在进行中介效应检验时，你需要确保在估计中介效应的每个步骤中都正确地包含了这些项。
Sobel显著但Bootstrap不显著的原因Sobel检验和Bootstrap检验在统计推断上有所不同。Sobel检验基于正态分布假设，并通过公式直接计算z统计量；而Bootstrap检验则是通过重复抽样来模拟样本分布，从而得到更稳健的推断。
当数据不符合正态分布假设或样本量较小时，Sobel检验可能会出现误导。相比之下，Bootstrap检验通常更为稳健，特别是在处理非线性关系和小样本数据时。
如果在加入二次项后，Sobel检验显著但Bootstrap检验不显著，这可能表明中介效应的存在性不够稳健，或者数据存在一些其他问题（如异方差性、多重共线性等）。

藤椅

好好写论文1111 发表于 2024-1-5 14:07:45

att006 发表于 2024-1-5 13:32
在中介效应检验中，当涉及到U型关系（即倒U型或正U型关系），我们通常会对自变量和/或中介变量考虑其二次项 ...

感谢

板凳

郑佩琰 发表于 2024-3-6 09:12:47

请问楼主如何在bootstrap中实现“在iv和mv中分别加入自变量和中介变量的二次项”，我的语句为“ bootstrap r(dir_eff) r(ind_eff) , reps(1000) :sgmediation 因变量, mv(中介变量) iv(x x^2) cv(控制变量)”，提醒出错“iv(): too many variables specified“。