什么！看调节效应图能看出回归系数？Q群答疑20200329

时间 20200329 15:00-16:00
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1.将人口特征变量和自变量、因变量做卡方与方差分析，能否作为控制变量选取的依据？

答：可以。一般来说，我们将某些变量作为控制变量的理由不外乎是理论上有关或者数据分析上有关，而数据分析中，如果变量Var与我们的主要变量在独立样本t检验、方差分析、卡方分析（意味着因变量是分类变量）或者皮尔森相关等分析中显著，则可以此为理由，将其纳入模型。

2.由于借鉴别人参与维度量表（含两个一阶），老师要求说明为什么要做二阶处理，所以能否将两个维度相关性高达0.91而判断其适合二阶呢？

答：别人原量表里会有量表的使用说明，如果别人用了二阶分析，那么在论文里会有说明，只需将这些话转述给你的导师即可。两个维度相关很高，是做二阶的数据依据，却不是理论依据，能不能做二阶还是要看理论解释。另外，两个维度之间相关过高，可能存在共线性，并不一定能做出结果；而且仅有两个潜变量也不一定能做出二阶的结果，就如同一阶潜变量一样，对应的指标应该尽量在3个及3个以上。

3.验证性因子分析后AVE和CR值不理想怎么办？

答：如果是心理学上的量表，大部分不做AVE（Average Variance
Extracted，平均方差萃取量），因为心理学上大部分为长量表，做因子分析时因子载荷都不是很高，所以研究者们都避免了对自己不利的指标。当然，这个指标表示我们对题项信息的利用程度，AVE一般使用0.5的标准，表示我们提取了题项一半的信息，这个门槛其实是应该的。另外，营销和管理领域做问卷调查比较喜欢AVE指标，这些领域的问卷维度经常是参考他人而编制，并删除较多质量差的题项，最后留下质量高的题项，因此AVE就容易达标。

4.同源误差（Common Method Variance, CMV）超过40%有方法能处理吗？

答：如果是未收集数据前，应该做好整个流程设计避免这个问题，还可以设置标记变量（Marker
variable）等。如果数据已经收集来了，而在EFA的检测中首个因子解释率超过40%，可以简单的更换方法，例如采用CFA单因子检测。如果原本做的是潜变量分析，也进行多个因子的CFA，则可以使用添加了方法因子的CFA以检测同源误差。具体可以见我在B站视频的第15个。如果这些方法都解决不了问题，则应该考虑考虑Williams的论文里提供的方法，相关文献来源在视频课件中都有提供。但是，一旦存在较严重的CMV，则不太适合继续分析，所以Williams的论文里尽管提出了许多处理方法，却很少被使用。

5.如何从简单斜率（图）看调节效应是否存在呢？如果调节项显著，在调节变量M±1SD的时候，简单斜率都显著，这种情况下也是存在调节效应吗？

答：如果简单斜率里，一条显著，一条不显著，则调节效应的结果更直观，也更方便解释。但是，调节效应是否存在，只需要看调节项是否显著，无需其他判断。对于现成的调节效应图我们也可以直接看出主效应和调节效应。在下图中，两个红点为A在不同条件下对C的效应，因为低A的时候C值更高，而高A的时候C值更低，所以A对C的主效应是负的，主效应的数值等于两个红点的差值。同样道理，两个蓝色点也说明了B对C的主效应，这里显示主效应是正的。至于调节，则是看两条直线的斜率变化，低B的时候，斜率更平缓，效应低；高B的时候斜率较倾斜，效应高；而且直线为左上右下，说明是负的；因此，调节项斜率为负。

6.使用成熟量表，进行了些许变动，比如修改或删除几个题项，仍想使用原来的维度，是否做单个维度的探索性因子分析？我用了别人的量表，进行了一些删改。

答：首先，我们引用他人量表时可以只引用其中几个维度。其次，在我们引用时，可能会遇到几种删、改题的情况，且都是合理的。第一种，在数据分析过程中题项质量较差，可以直接根据某些标准删题，例如α、EFA、CFA分析时的相关标准。第二种，比如A开发了《微信满意度问卷》，而我们现在想用它来调查QQ的满意度，则只需将其中所有表述为“微信”的内容更换为“QQ”即可。第三种，比如B开发了《贴吧功能问卷》，而我们现在还是用它来调查QQ，由于两者差异较大，所以某些贴吧功能是QQ所没有的，这个时候，我们可以只选择符合QQ的题项。这种方法在期刊里也是经常见到的，但这样子做毕竟相当于“新编”了一个量表，所以尽量避免这种操作。第四种，某些维度可能删题后剩余题项数量较少，且与其他维度存在较高相关，则可能会选择合并两个维度。

7.硕士毕业论文，中介效应分析只用了process插件做的，存在中介效应，并未用结构方程模型（原因是拟合指数较差），可以选择不做吗？谢谢老师

答：可以不做，毕竟期刊上许多论文也只用process进行分析，没有什么理由可以阻止我们这样子。如果结构方程模型中拟合较差，也可以看看模型数据是否正态，需不需要更换分析方法以提高拟合。同时也需要注意，看看拟合差的原因是什么，是否某些残差存在较高相关，这可能暗示我们还有未纳入分析的自变量，模型不够完整。

8.调节中介模型，相乘项加入后，调节项的系数发生改变，这种如果审稿人问了该怎么解释？

答：在医学上，单独吃A药效果好，单独吃B药效果也很好，但是两种药一起吃，可能发生中毒，这个是医学上的交互效应，这种效应的解读也适合我们的调节分析，类似于题目表述的情况。例如原来调节变量Mo的主效应为正，加入调节项以后，Mo的主效应变成负数，有可能是交互效应较强。

9.是链式中介直接效应不显著，间接总效应占百分之80，我可以说这是个完全中介效应么？

答：一般来说，我们不谈“部分中介”与“完全中介”，这已经是很落伍的提法了。此外，间接效应的占比也不是重要指标，有的学者将其作为效果量（Effect size）指标，实则没有必要，因为只要我们报告了间接效应数值与直接效应数值就够了，想计算百分比，读者可以自行计算，而且在两者的绝对数值都较小的情况下（例如直接效应0.01，间接效应0.09），即使间接效应占比很高（90%），整个模型意义也不大。所以，我们只需要在数据分析中报告直接效应与间接效应，晓得哪个更大，并在后续中进行讨论即可。

10.这个模型设置5个X1个Y，但是在做模型验证性分析运行完以后XX形式，运行不出来，如果是把Y放在X的位置进行验证就可以运行，就是各指标表示拟合效果不好。是我的模型设置有问题还是操作有问题？

答：尽管我见过很多将面板数据或者其他什么数据进行潜变量建模的，但是他们大都失败了。我是问卷调查领域，不怎么存在这个问题，也不清楚经济领域是否可以这样做，所以推荐看看阳义南老师是否有相关课程讲述这些问题。阳义南老师的微信公众号为“结构方程模型Stata”。也可以关注连玉君老师，他也做经济类数据处理，也用Stata，可能与你的领域更加接近，公众号为“连享会”。

11.用Process检验有调节的中介模型，所需要的最小样本量怎么确定呢

答：这个问题之前有回答过。可翻微信公众号文章，或者直接在微信内搜“Q群答疑20200323”。

12.（本科论文问题）在论文班课程当中的验证性因子分析那一节课的笔记里面关于心理学长量表的这句话有没有权威出处呀？我也是使用了心理学的长量表，并且是只选择了其中的几题，导致最后AVE值只在0.45左右，我用那句话解释，然后导师问我有没权威出处，我找了一下没找到。

答：这句话不需要出处，只需要多看几篇心理学期刊上做量表开发的文章即可知道，心理学领域没有什么人做这件事。

13.在做基因环境交互作用时，在回归中发现交互作用是显著的，但是在做进一步的简单斜率分析时，却发现分组后，对因变量的预测作用都不显著了。或者反过来用另一个变量做调节变量并检验简单斜率，却发现简单斜率都是显著的，这种现象怎么解释呢？

答：调节分析是否显著只看调节项，调节项不显著的话，后续简单斜率检验就没有意义了，只需要看X的回归系数与Mo的回归系数即可（即两者的主效应）。如果事前指定了哪个变量为调节变量，只需用其做后续的简单斜率检验即可。两条简单斜率可能都是显著的，只要X的回归系数较大，且交互项回归系数小，就会出现这种情况。

14.典型相关分析时，两组变量可以一组是分类资料（二分），一组是计量资料吗？

答：我对典型相关了解并不多，尽管我也学过并保留了一些语法。可能我无法在这个问题上给你什么有用的建议，不过，咱们一般也将二分变量与连续变量一起做相关分析，所以，如果仅仅是二分变量或许是可以直接做的（个人猜测）？

15.有调节的中介效应，运行Model 14，调节变量不同水平上的中介效应可以在论文报告下面这个表格嘛？讨论里成对比较要怎么解读？还是不解读也行？

答：如果只有一个中介，那这样的表格可以了。至于成对比较，检验方法同中介一样，只要Bootstrap的95%置信区间不包含0，则说明“差异显著”，就说明哪种水平下，中介效应更强。这个可以解读也可以不解读，因为调节项的系数基本就告诉我们答案了。

16.看到这样的文献，对子维度打包作为指标，进行潜变量建模，而不同子维度之间的因子载荷符号有正有负，这样子可以吗？

答：这是可以的，但是有需要注意的地方。因子载荷有正有负，意味着指标之间的概念有一部分相反，例如图上的孤独是负向的概念，而主观活力是正向概念。这种时候，我们需要注意，潜变量建模时一般会在某条路径上设置固定的因子载荷（通常是1），如果我们设置在“主观活力”上，就表示“心理适应”与主观活力同向，心理适应分数越高，则心理越健康。但是，如果我们将固定因子载荷设置在“抑郁”上，则这个时候的潜变量应该改成“心理不适应”。换句话说，指标里有正有负的时候，潜变量的分数含义与设置固定因子载荷的题项一致。如果不想有正有负，可以将某一类的题项全部反向。

17.对于问卷的有效率，就是去掉无效问卷之后的有效问卷/全部回收问卷，这个数据有要求吗？

答：这个没有具体要求，但肯定是越高越好。如果是要求很低，为了应付毕业或者别的，那即使收了1000份数据，有效问卷只有500份，你也可以对外宣称你只发了550份。如果是真的在做研究，而数据有效率过低，可能说明了某些问题，例如某一类人全部故意乱填，导致问卷作废，这就造成了取样偏差。所以，对于真正做研究的人来说，数据最好是不缺失的有效数据，如果无效数据过多，要么缩小结论的辐射人群范围，要么重新收集数据。

18.在回归方程中调节项和自变量都是正向的，但是自变量和调节项系数是负的（假设是正向调节），结果全部都显著。这种情况是我的调节变量没选好吗？

答：不一定。例如，对于某些内向的人来说，使用社交媒体可以增加他的心理健康，因为社交媒体扩大了他的社交范围；而对于另外一部分人来说，使用社交媒体会降低心理健康，因为这部分不节制使用，甚至有些病态了。所以，我们发现，X对Y回归是正的，和X对Y回归是负的，这种情况可能同时出现。在一个研究里，如果我们的结果与假设完全相反，有可能是我们文献综述没做好，做了错误假设（要敢于承认自己不是全知全能的）；也有可能是我们刚好收集了某部分特殊人群作为样本；还有可能是问卷工具的问题等等。

19.为什么我对两个一阶因子（相关0.91）建立二阶模型，却做不出结果呢？

答：这与模型识别规则有关，每个潜变量应该至少对应三个指标，如果潜变量是二阶的，则应该对应三个一阶潜变量，才能正确识别。尽管我也知道这个规则，但是一开始在群里面还提供了另外的可能性（现在看来是不正确的），觉得有可能是因子之间共线性太高。在一阶潜变量里，如果一个潜变量对应两个题项，则单独进行CFA是无法识别的，这种规则也对应于二阶；另一方面，一阶时，只有两个题项的潜变量如果与其他潜变量一起分析，则能出结果，这同样适用于二阶。我事后又试了一下上述模型，AMOS给出下述提示

因此，面对这种模型时，如果一定要对两个一阶因子建立二阶潜变量，则可以考虑将二阶对一阶的因子载荷全部设定为1，表示二阶潜变量对一阶的影响相同（多了一个假设），即可正常运行模型。

20.有调节的中介模型，总效应和直接效应均不显著，间接效应显著，从统计上要怎么看待这个现象呢（我先验证了中介模型再做的调节中介）？能不能用间接效应和直接效应大小相近、方向相反来解释？

的中介模型，总效应和直接效应均不显著，间接效应显著，从统计上要怎么看待这个现象呢（我先验证了中介模型再做的调节中介）？能不能用间接效应和直接效应大小相近、方向相反来解释？

答：较少有人在做了调节中介模型时，还在计算总效应（这意味着要使用软件编写语法来计算），通常是在中介模型阶段才谈及总效应问题。如果中介效应检验时，总效应和直接效应都不显著，间接效应却显示，表示出现了遮掩效应现象，即X对Y的关系，在不同路径上，效应符号相反。比如，可能X通过M对Y产生正向影响，而X对Y的直接影响却是负的。这种情况下间接效应也是成立的，只不过需要讨论产生遮掩效应的原因。具体可见视频06中对此部分的讨论。

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