1.中介效应

即迂回地影响、间接地影响。

case1:一个中介的简单模型

在estimates-indirect effect查看结果:

(1)估计值

(2)信赖区间与显著性

判断方法是lower和upper是否跨过了0,如果跨过了就是不显著,比如上图为显著,P值为0.03

case2:两个中介

总中介效应=中介1+中介2;一般也是通过各单个中介在总中介效应中的占比来评估其强度

结果:

这里值得注意的是amos只能检验单个中介效应,和case1的方法一致,检测结果是总的中介效应,对于显著性,都不显著还好判断,若显著则表明至少有一个显著,但无法判断是哪一个,所以要为amos写代码,具体做法:

step1:右键左下角,选择Define new estimands

step2:写入code,并保存为case2

当左下角变成了文件名就说明成功运用了

这样就可以输出结果啦,并且我们想要的中介都出现在了User-defined estimands里:

(1)估计值

(2)标准误

(3)信赖区间和显著性

①Bias-corrected

②Percentile method

判断方法是lower和upper是否跨过了0,如果跨过了就是不显著,比如上图就是不显著。就说明这个model不存在中介,可能更直接的是直接效应。

case3:远程中介

远程中介其实就是讲在case2的基础上两个中介之间还有逻辑关系,如下图:

这时模型中就存在着三条中介路线

(1)path1:物流服务质量-中介1-X

(2)path2:物流服务质量-中介2-X

(3)path3:物流服务质量-中介1-中介2-X

与case2类似,通过改变code为其命名为case3:

在运行以后在“user-defined estimands”里可以得到结果:

在Estimates/Bootstrap里面可以看到标准误和信赖区间:

标准误(SE)

信赖区间和显著性

同样也是两种,这里只放其中一种

以上就是本次的全部内容啦~~调节效应会在之后进行更新~

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