Bootstrap方法是一种非参数的统计推断方法,用于检验中介效应的显著性和估计其置信区间。以下是使用Bootstrap方法检验中介效应的步骤和要点: 一、Bootstrap方法检验中介效应的步骤 数据准备与模型设定 明确变量:确定自变量(X)、中介变量(M)和因变量(Y)。 数据标准化:对变量进行中心...
第一步:X对Y做回归,回归系数c必须显著(条件1),否则停止中介效应分析。 第二步:进行X对M的回归,回归系数a必须显著(条件2),即自变量对中介变量有影响。 第三步:将X、M同时纳入回归,一同检验对Y的回归分析。如果X对Y的显著性大于0.05,且M对Y依然显著,则是M对Y的完全中介效应。如果X对Y的显著性小于0.05,且...
以下是Bootstrap中介效果检验方法的步骤: 1.确定自变量、中介变量和因变量。 2.估计中介效应的系数。这可以通过回归分析完成,其中自变量预测中介变量,中介变量预测因变量。 3.使用Bootstrap方法生成一系列样本。这可以通过重复抽样和重新分配样本来实现。 4.在每个样本上估计中介效应的系数。这可以通过在每个样本上运行回...
以下是对Bootstrap方法检验中介效应的分点回答,同时尽可能包含相关代码片段(以R语言为例): 1. 理解Bootstrap方法的基本原理 Bootstrap方法是一种通过重复抽样来估计统计量分布的非参数方法。它不需要对数据的分布做假设,而是直接从原始数据中抽样来生成一系列“新”的样本,进而估计所需的统计量(如置信区间)。 2. ...
三步法当前还是有很多论文期刊都在用的,Bootstrap抽样法当前使用广泛。遮掩效应是一种现象,在数理角度上表现为间接效应 ab 的系数符号,与直接效应 c´的系数符号相反,在实际研究中要结合自身专业知识进行阐述。, 视频播放量 2533、弹幕量 0、点赞数 51、投硬币枚数 37
中介效应bootstrap法是一种用于估计中介效应和其置信区间的统计方法。本文将介绍中介效应bootstrap法的基本原理、步骤和应用。 中介效应bootstrap法的基本原理是基于自助法(bootstrap method)的思想。自助法是一种用于估计参数统计量的非参数方法,它通过从原始样本中重复有放回地抽取样本,构建多个重复样本,并基于这些重复...
采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代),该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计,如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著,如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。 此外对中介效果量的计算结果表明,4 种效果量的置信区间都不包括0,因此心理弹性在自尊与应对方式...
② Bootstrap抽样法 Bootstrap法能适用于中、小样本和各种中介效应模型，当前SPSSAU【问卷研究】--【中介作用】也使用Bootstrap抽样法进行检验。并且支持一次性放置多个自变量X、中介变量M及控制变量等。检验方法：Bootstrap抽样法检验是指回归系数a和回归系数b的乘积项（a*b）的95%置信区间是否包括数字0；如果95%置信...
采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。此外对中介效果量的计算结果表明，4 种效果量的置信区间都不包括0，因此心理弹性在...
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...