
在中介效应、调节效应的分析过程中,主要有两种思路,一种是显变量,另一种是潜变量结构方程模型。对应的软件也分为两类,一类是基于显变量路径分析模型的SPSS、SAS等软件,一类是基于潜变量模型的、lisrel、Amos、Mplus等结构方程模型软件。由于SPSS操作更为简单,因此,如何用SPSS进行中介效应、调节效应模型的分析成为很多学者的兴趣,主要就是用Process插件或者bootstrap来做中介分析。

相关推荐:《bootstrap入门教程》
本文档主要讲述的是用Apache Spark进行大数据处理——第一部分:入门介绍;Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一。 在这个Apache Spark文章系列的第一部分中,我们将了解到什么是Spark,它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助;感
0
SPSS就是用依次回归法检验中介效应。
先检验X——Y的回归,分析总效应;
然后检验X——M(中介变量)的回归,检验a参数(即X的回归系数);
最后检验X,M——Y的回归,检验b参数(M的回归系数)和c'参数(X的回归系数)。
若a和b均显著,则中介效应存在。
用bootstrap的话就是在回归分析里面选择bootstrap选项即可,你可以自己设置抽样次数,通常抽样至少要1000次,这时候你分析a和b参数的显著性就不看原来的显著性检验结果(sig)了,而是看bootstrap的置信区间,如果置信区间没有覆盖0,就是显著的。
bootstrap抽样功能需要比较新的spss版本才可以。
以上就是spss中怎么用bootstrap做中介分析的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号