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基于结构方程模型的多重中介效应分析

方杰  温忠麟  张敏强  孙配贞  
【摘要】:多重中介模型是指存在多个中介变量的模型。多重中介模型可以分析特定中介效应、总的中介效应和对比中介效应。相比将一个多重中介模型拆解为多个简单中介(即只含一个中介变量)模型,相继进行多个简单中介分析而言,建立结构方程模型进行多重中介分析有许多优势。首先,可以在控制其他中介变量的前提下,研究某个中介变量的特定中介效应。其次,可以得到总的中介效应,即模型中所有特定中介效应之和。第三,可以得到对比中介效应,即模型中两个或多个特定中介效应之差。对比中介效应分析使得研究者能判断多个特定中介效应的相对强度,进而判断多个中介变量理论中,哪个中介变量理论更有意义。目前,基于结构方程模型进行的多重中介效应分析存在至少三个不足。首先,多重中介效应分析不完整。实际上大多数都只分析了总的中介效应,极少分析对比中介效应。其次,各大结构方程软件都默认使用Sobel检验进行多重中介分析,Sobel检验进行多重中介分析存在诸多不足。例如需要正态假设、需要大样本。第三,Sobel检验统计量公式的分母是中介效应估计值的标准误,而这个标准误的计算公式十分复杂,且需要手工计算,使用不便。针对上述多重中介效应分析中已存在的各种问题,我们总结出一套能一举解决全部三个存在问题的方法,此方法即适用于显变量,又适用于潜变量。第一步,确定多重中介模型。第二步,设置相应的辅助变量。当结构方程软件无法直接给出完整的多重中介分析结果时,辅助变量的加入能帮助实现完整的多重中介效应分析。第三步,对要检验的中介效应(如特定中介效应),使用偏差校正的百分位Bootstrap方法进行中介效应的显著性检验。Bootstrap方法既不需要正态假设,也不需要大样本,操作方便,进行中介效应区间(如果区间不包括0,表示中介效应显著)估计时更无需标准误。另外,除了Bootstrap方法,贝叶斯方法也是替代Sobel检验法的较好选择。

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