Citation:
Zhang, Q. (2018, June 16). Using BCBCIs to compute 95% bootstrap confidence intervals using bootstrap estimates. The tencent courses website. Retrieved June 16, 2018, from http://bfzldh.ke.qq.com/
1.引言
对PROCESS 2.16.3 (Hayes, 2007)和PROCESS 3.0(Hayes, 2017)来说,我们可以基于PROCESS保存的bootstrap系数估计值进行其他的统计检验,此时我们需要计算百分位bootstrap置信区间(percentile bootstrap confidence intervals,boot CIs)和偏差校正的bootstrap置信区间(Bias-Corrected bootstrap Confidence Intervals,BC boot CIs)。另外,PROCESS 3.0仅输出boot CIs,不再输出BC boot CIs,此时我们也需要自行计算BC boot CIs。本文根据BC boot CIs的公式(MacKinnon, Lockwood, & Williams, 2004),编辑了BCBCIs macro以便于计算boot CIs和BC boot CIs。
BCBCIs.psd是一个对话框,可从附件下载。研究者只需点击鼠标、输入相应的数据即可完成计算。使用方法如下:
Step1:打开PROCESS生成的包含有bootstrap系数估计值的文件;
Step2:通过Transform-Compute计算出我们需要的变量,这里我计算出了中介效应ind;
Step3:依次选择Analyze-Regression-“Bias-Corrected Bootstrap CIs”,可见如下界面,我们需要将要检验的变量ind选入Target Variables窗口,在Original Estimate窗口输入通过原始样本计算得到的ind的原始估计值,精度越高越好,这里我输入了.046053547960。Bias-Corrected Lower Percentile和Bias-Corrected Upper Percentile可以输入校正后的置信区间的下限和上限所对应的百分位,目前我们还不知道这两个值,BCBCIs首先默认其为2.5和97.5(即这一步没有对置信区间进行校正)。
图1 step3
图1