[爆卦]調節中介模型是什麼?優點缺點精華區懶人包

為什麼這篇調節中介模型鄉民發文收入到精華區:因為在調節中介模型這個討論話題中,有許多相關的文章在討論,這篇最有參考價值!作者winchin (撼動宇宙的第一小步)看板Statistics標題Re: [問題] 中介或調節效...


自曝其短,先說說我對中介和調節的理解
看是不是有錯誤
這樣才比較知道問題點在哪裡XDD

我的理解是:
1.中介(Me)
(a)
X ..........> Y

(b) (c)
X ........> Me.......> Y
.....................>
(c')

檢證步驟:
(1) X和Y的關係顯著(a)
(2) X和Me的關係顯著(b)
(3) Me和Y的關係顯著(c)
(4) X和Me對Y的關係顯著,c'值小於a

目前有的學者認為即使(a)不顯著,X和Y也可能存在中介效應
有可能是因為(b)(c)的方向與(a)相反,才讓(a)不顯著

有些人甚至認為,只要X....>Me Me......>Y這兩段有顯著
中介效果就可以成立

2.調節(干擾)(Mo)
(a)
X ............> Y

(b)
Mo............> Y

(c)
X*Mo..........> Y

當(c)顯著時,表示有調節效果存在
調節的意思就是,Mo會改變X與Y的關係,讓強度和方向出現轉變

我的研究設計是:

(自變項)病情嚴重程度(連續)(X)
(依變項)體重是否變瘦(二分,變瘦1/沒瘦0) (Y)

用Logistic迴歸分析後
現在知道:X和Y的直接相關性不顯著
(-2LL=13.938 Cox and Snell R平方=.043 Nagelkerke R平方=.059
卡方1.729(.189) B= -.087(.492)(不顯著) Wals=.472 ExpB=.916)

之後又參考理論,找出另一個可能影響的因素:吃東西的量(連續)(M)

檢測之後,X和M有顯著的負相關
(R=.364 R平方=.132 adjR平方=.112 F=6.550*
B= -.222* SE=.087 Beta= -.364)

M和Y有顯著的負相關
(-2LL=51.876 Cox and Snell R平方=.159 Nagelkerke R平方=.216
卡方=7.791** B= -.295* Wals=6.011 ExpB=.745)

所以現在知道,X.....>M, M......>Y這兩段關係顯著

X................>Y不顯著

但我不確定「吃東西的量」到底屬於 中介變項(Me)或調節變項(Mo)?
所以兩種檢證方式都有用spss跑

1.如果是 中介(Me)

我使用二元Logistic迴歸分析,把X和M一起放入共變量欄位
方法用 Enter法

跑出來的結果和單獨只放X的來比:

(1) 自變數只放 X
-2LL=13.938 Cox and Snell R平方=.043 Nagelkerke R平方=.059
卡方1.729(.189)(不顯著)

X的 B= -.087(.492)(不顯著) Wals=.472 ExpB=.916

(2) 自變數放入 X和M
-2LL=43.398 Cox and Snell R^2=.303 Nagelkerke R^2=.413
卡方=16.269***

X的 B= -.173* Wals=6.379 ExpB=.841
M的 B= -.502** Wals=9.103 ExpB=.605

可以發現:
X的顯著程度提高,從 不顯著 變成 顯著
X的B值增加,從-.087變成-.173
M的B值大於X(-.502)
R^2值變大

這樣我可以說M是中介變項嗎??
(可是X的B值增加,而不是減少)

另外,如果它是中介變數,那要怎麼詮釋?
(1)因為X....>M(負相關),M.......>Y(負相關)
表示:病情越嚴重,吃的東西越少,進而會讓體重變瘦
病情嚴重程度和體重變瘦成 正相關

(2)但把X和M一起放進去時,X...>Y 卻呈現負相關
代表 病情嚴重程度 和 體重變瘦與否成 負相關

應該用哪一部分來做解釋?因為(1)和(2)似乎是相反的

2. 如果是 調節

使用 二元Logistic回歸
先放入 X,其次是M,第三是X*M
使用Enter法

跑出的結果是:
-2LL=30,256 Cox and Snell R^2=.480 Nagelkerke R^2=.653
卡方=13.142***

Hosmer與Lemeshow檢定:卡方=21.046**
(似乎表示模型不佳)

X的 B= -.689** Wals=8.530 ExpB= .502
M的 B= -1.730** Wals=7.224 ExpB= .177
X*M的 B= .108** Wals=6.915 ExpB=1.115

交互作用也有顯著,這樣表示M是調節變項??
那要怎麼詮釋 X*M的B值是正的,X和M的B值是負的?

另外,一個變項可以同時是 中介+調節嗎?

我可以說:病情的嚴重程度(X)可能會讓 體重變瘦(Y)
但必須視吃東西的多寡(Mo)而定

病越重,吃很多,體重不會瘦
越健康,吃很少,體重會變瘦......可以這樣詮釋嗎??

或是說:M的加入可以讓X和Y之間關係強度增強,使其出現顯著?

又是落落長一篇
希望版友們能有耐心看完

萬分感謝大家的回覆!!


※ 引述《winchin (撼動宇宙的第一小步)》之銘言:
: 最近遇到一個問題,翻了許多資料後還是沒啥頭緒
: 所以上來請教有經驗的板友
: 我的問題和中介效果、調節效果有關
: 內容有點長,裡面的故事也都是另外舉例的,還望大家能有耐心看完..
: 首先,簡單說明一下我的主題
: 一開始我想檢驗「身體的健康程度」(X)和「體重是否變瘦」(Y)兩者間的相關性
: X是連續變數,0非常健康-------->20病情嚴重,病越重,分數越高
: Y是二分的變數(變瘦1/沒變瘦0)
: 傳統論點認為:健康越不佳,體重就會變瘦
: 所以檢證的假設是:X和Y之間是 正相關
: 但跑了Logistic迴歸之後卻發現,X和Y之間的相關性 不顯著 且是 負相關
: 所以接下來我就想找看看有無其他的因素會影響X和Y間的關係
: 從過去理論文獻當中
: 學者們提到「吃進去的食物性質與數量」(M)會影響「體重變瘦與否」(Y)
: 因此我就列出三種食物(澱粉類M1、水果類M2、茶類M3)(連續變數)
: 檢驗他們的相關性
: 結果呈現出:
: 一,「健康程度」(X)和 澱粉類M1、水果類M2、茶類M3 都有顯著的 負相關
: (病越重,吃得越少)
: 二,只有 澱粉類M1 和 「體重變瘦」(Y) 之間有顯著的 負相關
: 至於M2 M3都未顯著
: (澱粉類的熱量高,吃越少,越會變瘦;吃越多,越會發胖)
: 所以我就知道 澱粉類M1 可能會影響X和Y的關係
: 為了確定M1確實有影響
: 因此我把 M1當成 控制變數,和X一起再跑一次 Logistic迴歸
: 結果顯示:
: X對Y的關聯程度提升,而且負相關達到顯著水準
: 我現在的問題點是:
: 一,請問我把M1當成控制變數的做法
: 能不能用來判定 M1的確有著中介或調節的效果?
: (我不需要知道效果的強度,或完全中介與部分中介
: 只需要知道是不是有中介效果即可)
: 二,我查到的資料在進行中介或調解效果分析時
: 依變項(Y)都是連續變項,或者分成三份以上的變項(用虛擬變項去跑)
: 但我的依變項卻是二分,0和1的變項
: 好像沒辦法用這種方式去檢驗?那有沒有其他合適的方法?
: 三,大家常說的中介效果成立都是符合:
: (a) X------->Y 顯著
: (b) X------->M1 顯著
: (c) X*M1---->Y
: 但我的情況是:
: (a)X------->Y 就已經不顯著
: 但是
: (b)X------->M1 顯著
: (c)M1------>Y 顯著
: 那這樣 X----> M1-----> Y 之間還有中介或調節的關係嗎?
: 四,在這樣的情況之下,該怎麼替 M1 定名?
: 它是 中介變數?調節變數(干擾變數)?還是......?
: 五,該怎麼詮釋統計結果比較妥當?
: 目前比較確定的是:
: 1. X和Y沒有顯著的直接相關(身體的健康程度不會直接讓體重變瘦)
: 2. M1和Y有顯著的負相關(澱粉類吃越多,體重越胖0
: 吃越少,體重越瘦1)
: 3. X和M1有顯著的負相關(病得越重,吃東西的量越少)
: 4. 把M1當成控制變項後,X和Y之間出現 顯著負相關
: (病得越重,體重越胖0,身體越健康,體重越瘦1)
: 如果只就2和3(X--->M1,M1---->Y)這兩段來解釋,是合乎理論預期
: (病得越重,澱粉類吃越少,澱粉類吃越少,則體重越瘦
: 所以病情越重 與 體重變瘦 之間有著正相關)
: 但M1的角色是甚麼?可以把它稱為中介變項嗎?
: 另外,要怎麼解讀 4 這一點?
: 它雖然凸顯出M1的影響力,可是卻和理論預期相反
: 而且也和結合2,3兩段後的解釋相反
: 在控制M1以後,X和Y呈現出顯著的負相關
: (病越重,體重越胖???)
: 我目前的解釋方法是:
: 病情的嚴重程度(X)在某種情況之下的確可能使得 體重變瘦(Y)
: 但體重變瘦與否 必須視 澱粉類M1 吃的數量多寡而定
: M1是很重要的干擾或中介變項
: 倘若病情很嚴重,同時澱粉類吃很多,那麼體重變瘦的機率會增加
: 如果病情嚴重,但澱粉類吃很少,則變瘦的機率會下降
: 如果身體很健康,但澱粉類吃很多,會提高變胖的機會
: 如果很健康,但澱粉吃很少,會降低變胖的機會
: 請問這樣的解釋妥當嗎??
: 懇請版友們提供建議,萬分感謝!!

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 112.105.52.213
※ 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1397730001.A.8DE.html
※ 編輯: winchin (112.105.52.213), 04/17/2014 20:14:11
andrew43:好問題。 04/17 23:17
andrew43:我不是專家。不過看到X*M是顯著的,直覺M是調節因子。 04/17 23:18
andrew43:至於怎麼解釋交互作用,你可以想像成: 04/17 23:31
andrew43:當m由小變大時,x對y的斜率會越來越大。 04/17 23:32
andrew43:所以,單看X和M本身的斜率是沒有意義的。 04/17 23:32
andrew43:所以在解釋上似乎是:吃得少的人,病越重越易瘦; 04/17 23:36
andrew43:吃得多的人,病越重越易瘦的趨勢變弱(甚至呈相反趨勢) 04/17 23:38
andrew43:我會建議你畫張圖。把M按大小分5級,再按這5級畫5條迴歸 04/17 23:40
andrew43:線出來一起比對看看。這會有助於你了解模型的結果。 04/17 23:41
evilove:中介要做Sobel test 04/18 00:23
BugEater:是mediation還是moderation是不能單看統計結果的 04/18 13:12
BugEater:最重要的還是你的theory。如果其中一種theory是正確的, 04/18 13:13
BugEater:你很可能做moderation和mediation都會有signifiant的結果 04/18 13:13
BugEater:不要將統計結果作為唯一的根據,很多時候都是會誤導的。 04/18 13:15
BugEater:至于前面有大大提到mediation的檢定,請勿再用Sobel test 04/18 13:16
BugEater:現在一般已經不接受sobel test的結果,多用bootstraping 04/18 13:17
BugEater:最后很抱歉,你的文章太長我沒有仔細看,因為哪種理論 04/18 13:18
BugEater:更正確,只有你或者你的老師同事才更知道,別人的看法 04/18 13:19
BugEater:可能只是直覺的判斷。 04/18 13:19
winchin:感謝各位版大的回覆,我稍微有點想法了,等我思考之後再上 04/20 15:26
winchin:來報告XDDD 04/20 15:27

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