怎么看用indirect分析的结果？spss

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Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV =   EST
IV =   CS
MEDS = JobExper
       WorkHour

Sample size
        286

IV to Mediators (a paths)
             Coeff        se         t         p
JobExper   -1.2677     .5830   -2.1746     .0305
WorkHour     .3784     .0957    3.9529     .0001

Direct Effects of Mediators on DV (b paths)
             Coeff        se         t         p
JobExper    -.0077     .0046   -1.6896     .0922
WorkHour    -.0390     .0278   -1.4027     .1618

Total Effect of IV on DV (c path)
       Coeff        se         t         p
CS     .2165     .0451    4.8021     .0000

Direct Effect of IV on DV (c-prime path)
       Coeff        se         t         p
CS     .2215     .0465    4.7668     .0000

Model Summary for DV Model
      R-sq  Adj R-sq         F       df1       df2         p
     .0910     .0813    9.4102    3.0000  282.0000     .0000

******************************************************************

           NORMAL THEORY TESTS FOR INDIRECT EFFECTS

Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
            Effect        se         Z         p
TOTAL       -.0050     .0134    -.3709     .7107
JobExper     .0098     .0073    1.3395     .1804
WorkHour    -.0148     .0111   -1.3285     .1840
C1           .0245     .0132    1.8645     .0623

*****************************************************************

           BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS

Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
              Data      boot      Bias        SE
TOTAL       -.0050    -.0056    -.0007     .0133
JobExper     .0098     .0095    -.0003     .0070
WorkHour    -.0148    -.0151    -.0004     .0114
C1           .0245     .0246     .0001     .0136

Bias Corrected Confidence Intervals
             Lower     Upper
TOTAL       -.0329     .0195
JobExper     .0000     .0288
WorkHour    -.0424     .0036
C1           .0011     .0553

*****************************************************************

Level of Confidence for Confidence Intervals:
  95

Number of Bootstrap Resamples:
  5000

*****************************************************************

  INDIRECT EFFECT contrast DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2


  contrast  IndEff_1  IndEff_2
  C1        JobExper  WorkHour

------ END MATRIX -----

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关键词：indirect Direct SPSS INDI IND

看到上面小括号里面的a paths 等没？就是a 路径等。这在中外文献中的含义都是一致的。知道了这一点，然后看这篇中文文献，就明白了：温忠麟,叶宝娟. 中介效应分析:方法和模型发展[J]. 心理科学进展,2014,05:731-745.

bfzldh 发表于 2015-6-14 10:46
看到上面小括号里面的a paths 等没？就是a 路径等。这在中外文献中的含义都是一致的。知道了这一点，然后看 ...

您好 老师，我想请问一下 链式中介有两个中介变量，按照文献中说的就应该有3个间接效应，但是我理论建构的时候只有两条间接效应，另外一条的间接效应路径，按照理论是不应该存在的，这样的理论模型是否也可以进行中介效应检验，并且是否也可以用PROCESS检验？？谢谢！

叶孤傲 发表于 2016-5-15 14:12
您好 老师，我想请问一下 链式中介有两个中介变量，按照文献中说的就应该有3个间接效应，但是我理论建构的 ...

可以进行中介效应检验，但不适合用process处理，因为process的模型是固化的、无法修正的。

bfzldh 发表于 2016-5-15 17:55
可以进行中介效应检验，但不适合用process处理，因为process的模型是固化的、无法修正的。

我看了hayes关于process插件的文章，里面模板都像您说的都是固定的，在每条路径上都会有检验的系数。现在我目前的二元链式中介模型，只要检验其中的两条路径，该用什么方法检验呢？如果是SPSS的传统逐步回归，检验power很低，谢谢！

bfzldh 发表于 2016-5-15 17:55
可以进行中介效应检验，但不适合用process处理，因为process的模型是固化的、无法修正的。

我看了hayes关于process插件的文章，里面模板都像您说的都是固定的，在每条路径上都会有检验的系数。现在我目前的二元链式中介模型，只要检验其中的两条路径，该用什么方法检验呢？如果是SPSS的传统逐步回归，检验power很低，谢谢！

叶孤傲 发表于 2016-5-16 14:44
我看了hayes关于process插件的文章，里面模板都像您说的都是固定的，在每条路径上都会有检验的系数。现在 ...

用AMOS或Mplus或R

bfzldh 发表于 2016-5-16 17:44
用AMOS或Mplus或R

如果用AMOS，在amos画模型图的时候，不需要的呢条路径  还需要画吗？如果用amos做中介效应检验对模型拟合有要求吗？

叶孤傲 发表于 2016-5-16 18:28
如果用AMOS，在amos画模型图的时候，不需要的呢条路径  还需要画吗？如果用amos做中介效应检验对模型拟合 ...

不需要的路径，如果经过检验发现其不显著，可以删除。如果用潜变量的话，最好是大样本（n>250）。

bfzldh 发表于 2016-5-16 20:40
不需要的路径，如果经过检验发现其不显著，可以删除。如果用潜变量的话，最好是大样本（n>250）。

经过检验之后 发现不需要的路径存在显著关系 这要怎么办？按照理论模型来说，不应该存在显著关系，但在数据统计检验上又存在显著关系，怎么办呢