间接效应值大于1是正常的吗？Q群答疑20200405

时间 20200405 16:00-17:00

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1.这样的结构方程模型怎么用多因子模型比较的方检验区分效度？

答：使用这种方法，首选应该进行验证性因子分析（CFA），并在CFA基础上将某些因子进行合并，如下图。具体可见我在B站上的第15个视频（https://www.bilibili.com/video/BV1mE411Z7cp）。

2.结果是负向的影响，p值为0.0394(显著性水平小于5%，说明影响较为显著）f2为0.002（说明影响程度很小？）这种怎么分析啊？感觉很矛盾。

答：显著性与影响的大小、以及样本量有关。影响越大越显著，样本量越多也越显著。所以，结果显著，并不意味着影响很大，两个数据指标之间并不矛盾。

3.自变量有4个，中介变量有2个，1个结果变量，可以只用SPSS吗？还是需要amos 进行假设检验，下载了24.0 的版本，也可以看别的版本的教学视频吗？

答：SPSS和AMOS只是一个工具，都可以做中介模型的检验，主要区别在于，AMOS可以做潜变量，SPSS不行。如果你的变量要做成潜变量，则需要使用AMOS。如果你对变量采取相加取平均值（或者总分）的方法，则SPSS和AMOS都可以处理。SPSS的版本存在变动，不同版本之间的核心功能基本一致，教学视频可以混看，但是某些新功能只在较新版本上才有（这些大都不是核心功能）。

4.如果调节中介分析中我的自变量有两个（A1和B1），是不是先把A1放入自变量B1放入控制变量进行分析后，再把A1B1交换位置再分析一次？

答：如果A1和B1在模型中与其他变量的关系是完全一致的，那是可以的。比如，在你的模型中自变量如果都影响中介，并且进一步影响因变量，那是可以的。如果你的变量在模型里与其他变量关系不相同，那需要自己根据模型图判断。比如，A1影响M1、影响Y1，而A2只影响Y1，这个时候就不能用你说的方法进行分析。加上调节以后需要注意的是，在PROCESS中，调节变量不会调节控制变量与其他变量的关系，如果你放在控制变量位置上的东西与其他变量之间存在调节效应，需要手动做出调节项。

5.关于分层回归的预测变量的操作。①我的这个预测变量是社会经济地位（高、中、低），我已经转化为虚拟变量了，就是0，1的编码。之前有大佬给我回复了是可以不转化为虚拟变量的。②所以我直接把社会经济地位的1、2、3放进去做分层回归的第一层对嘛？

答：按照你的描述，社会经济地位是有序的分类变量，对于这种变量，有的人会将它近似于连续变量直接做分析，有的人会对其虚拟化后进行分析，根据你的领域，看看哪种更能被人接受。一般来说，虚拟化的操作更好一些。虚拟化以后，原分类有N类，需要选择哪个类作为基准的组，并将其他组（N-1个）放入后，进行分析即可。控制变量一般放在第一层，第二层开始放自变量，根据需要改变变量的顺序。

6.我的量表就是三个关于心理品质的问卷，然后用SPSS算出因子分之后，可以直接用SPSS做中介效应检验吗？这三个心理品质算是潜变量吗？

答：计算出因子分以后，可以进行后续分析，但需要注意，如果计算因子分，得使用斜交方法得到的因子分。在心理学上，基本不会计算因子分，而是直接对原量表进行加总或者取平均值来表示这个维度。这三个变量可以是观察变量也可以是潜变量，关键看自己的选择，在SPSS中只能进行观察变量的分析，如果需要进行潜变量的分析，则需使用Mplus、AMOS或者PLS之类的软件进行。

7.通过访谈得到三个自变量，但是在分析中发现自变量共线性，怎么解决？

答：如果三个自变量在概念上很接近，或许可以将三个自变量以某种方式合并，或者只用其中一个变量。如果是使用结构方程模型软件进行分析，并且产生了不合理的估计，可以考虑将三个自变量的回归系数设置成一样。依据可以参考《Why Multicollinearity Matters: A Reexamination of Relations Between Self-Efficacy, Self-Concept, and Achievement》。其他操作和解释可以见视频（https://www.bilibili.com/video/BV1SE411872w）。

8.不显著的变量要删掉嘛？

答：删掉和不删掉都可以。删掉的理由是，不显著的变量基本都是对因变量影响很小的，即使删掉，对整个模型影响也不大。不删掉的理由是，样本量的多少会影响结果显著性，可能我们的样本为50个时，即使标准化回归系数为0.2也不显著，但是我们要保留这个结果，同时报告①系数大小、②显著性P值、③样本量，提供信息给读者。

9.在共同方法偏差时，EFA单因子检验中，首个因子的方差解释率超过46%，怎么办？如果在SEM中使用CFA单因子检验，感觉我的题目有二三十题，太多了？

答：第一种，在理论上描述自己的数据不存在共同方法偏差。有一部分学者会描述自己使用不同的方法收集数据，例如流程上的标准化、工具上的处理、不同的收集渠道等等。第二种，则是更换方法进行检验，例如可以试试SEM中的单个因子检验，或者其他方法。在CFA单因子检验时，题目越多，大体上模型拟合更差，这恰恰说明不存在共同方法偏差（心理学上，八九十道题目也是经常有的事）。

10.我写的是生鲜电商方面的，用的是sor模型，我的自变量是产品XX、参照XX、服务XX和便利性，我不太知道是不是潜变量。我spss和amos都刚要学，请问我要尝试着做一篇实证论文，哪个相对容易些？

答：单纯从难度上来说，SPSS肯定更简单，而且学AMOS的话最好是有SPSS基础，有很多分析需要在SPSS里面进行。如果说是做论文，则建议应该先查阅自己领域的期刊大都使用什么方法，随波逐流。我无法给出使用什么软件进行分析的建议，毕竟学科不同，习惯也不同。但是，在软件学习上，肯定是建议先学习SPSS，再学习AMOS。

11.区分效度的P怎么计算呢

答：对于两个嵌套模型可以使用卡方差异检验，只需要计算出两个模型的卡方值差异，以及自由度差异，拥有这两个数据之后，查表即可得到显著性。我在视频中配套的Excel工具（公众号左下角里下载《问卷数据分析工具
V3.5》）里已经设置好了在Excel中进行卡方检验的方法，只需要填入数字即会自动输出p值。

12.请问下如果指标1对指标2的P值为0.6几是什么意思呢？

答：粗浅地说，如果是相关，则表明不相关；如果是回归，则表明不存在显著影响等。如果需要严谨的数据分析上的解释，可以看看假设检验的相关理论知识。

13.我的模型是一个有调节的中介，调节中介的后半段，我用分层回归是验证他的调节效应的时候，构建了中介和调节乘积项。第一层放控制变量，第二层我放了自变量，中介，调节，第三层是中介和调节的乘积项。我想问的是调节后半段，放的时候是需要放进去自变量吗？还是只放中介和调节？放的话是可以第二层把他们都放里，还是一层一层来，一层放一个？

答：调节中介模型一般没有必要可以做分层回归，只需用Process一次性就可以做完。如果一定要做分层回归，第一层：控制变量、第二层：所有的自变量（包括自变量X和中介Me）、第三层：调节变量、第四层：交乘项。也可以只做两层，第一层放上除了交乘项的所有变量，第二层放上交乘项。

14.为什么SPSS与process结果不一样？

答：SPSS与Process的结果是完全一样的，只要两者的数据是一样的。如果模型上两者完全一致，但是结果不同，则应该考虑是否存在缺失数据，因为process在处理模型时会将模型变量中存在缺失的个案全部剔除。

15.老师自变量和中介变量需要显著相关吗，中介变量和因变量呢？

答：在一元回归里，A和B的相关系数=A→B或者B→A的标准化回归系数，这个是相关与回归系数的关系（通过相关矩阵也可以直接计算出多元回归里各个变量的回归系数），所以许多人会认为需要相关显著才能做回归。但是在中介里，只需要间接效应的Bootstrap检验显著就行，不需要间接路径上的系数显著。案例可参考下图（来自《大学生安全感对手机成瘾的影响：回避现实社交的中介作用》）。

16.间接效应值大于1是正常的吗？

答：在全都是标准化数据，并且是连续数据的时候，间接效应大于1是不正常的，可能间接路径上的某一段路径标准化回归系数大于1，与其他变量存在共线性。如果因变量为二分变量、自变量是分类变量或者是非标准化数据，则间接效应大于1可以是正常的。

17.如果不报告VIF的话，在共线性上报告哪个值会比较好一些？

答：一般来说，我们根本不报告共线性，因为共线性严重的都会被软件自动排除。共线性不严重，还能估计的，我们也想看看估计结果，并进行解释。如果报告，基本是报告VIF。但是VIF其实也很容易超标，常用VIF＞3或者VIF＞5的标准。

18.有多个自变量，自变量之间有中介效应，可不可以拆开做呢？比如自变量ABCDEF,因变量G，A到DEF到G，B到DEF到G，C到DEF到G与7个变量坐到一起有什么区别吗？

答：如果说7个自变量都对Y存在影响，并且7个X之间还存在影响，这不会影响到7个X对Y的回归系数。如果是要检验间接（中介）效应，则应该对整个模型同时进行分析，采用Bootstrap进行检验。

19.这几个模型之间为什么有一些系数、甚至模型拟合度都不一样？三种模型的区别就是一次放入的变量多少的区别，同时放入的话意味着同时考虑这些条件吗？

答：这几个模型里的变量数量和变量关系并不一样。在结构方程模型里，对模型的一些小改动都会影响其他的回归系数和模型拟合度，所以，建议你选择①理论上解释得通的，②在前者基础上选择模型结果好，并且模型拟合好的。放入多少变量，就意味着同时考虑多少情况，未被纳入模型的变量意味着没有被考虑。

20.用《温忠麟等: 有调节的中介模型检验方法：竞争还是替补》检验有调节的中介，我想验证中介后半段的调节以及对整个中介的调节，如果用SPSS做多元回归应该如何放变量？只调节中介后半段，是不是意味着a2和a3为0？看论文里说，好像a1也要显著？

答：建议直接使用process进行分析。进行分层回归，一般是没有必要的（心理学一流期刊上也没几个人进行分层回归）。如果一定要进行分层回归，主要是中介后半段的模型，进行分层的多元回归可以按照以下方式：第一层-控制变量Cov、第二层-自变量X、第三层-中介变量Me、第四层-调节变量Mo、第五层-调节项Int。对中介的检验现在都采用Bootstrap，这是对模型的同时检验，所以应该要同时考虑中介的前后半段。在调节中介的检验中，同样是中介的一种，应该同时考虑中介前后半段。如果只是为了检验回归系数是否显著，那么要检验中介前半段就用图中的方程1，如果要检验中介的后半段就用方程2，但这没有意义。现代的调节中介分析中，并不要求中介前半段、后半段或者调节项的回归系数显著，重点是整个间接（中介）效应、或者条件间接（调节中介）效应是否显著，所以会出现即使中介路径上回归系数不显著，中介也成立的情况（见本篇的问题15）。

21.知觉行为控制对意愿的影响，P值是不显著的，是因为做错了吗？别的论文都写的影响最大。

答：p值不显著是数据分析结果，是不是做错，是理论上的讨论。我没有办法告诉你是不是做错了，数据分析结果和假设不同的原因有可能有①你数据质量不高，别人都是乱填的，②你的样本人群比较特殊，③你的理论有问题，④你的测量工具有问题（例如问卷质量不好）…………等等

22.请问这个模型是不是做错了呢？中介变量之间并不是给残差拉的相关？

答：这个模型并没有错。这个模型是作者自行绘制的模型图，因此省略了数据分析中的部分信息（例如残差），并提供了额外的信息（几个中介变量之间的相关）。

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