単純なメディエーションモデルで完全なメディエーションと部分的なメディエーションをどのように確立しますか?


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私は最近、この質問を学生から受け取りました:

単純なメディエーションモデルで、間接的な影響(ab)が有意であり、直接的な影響(c ')が小さくて取るに足らないことがわかった場合、それは完全なメディエーションまたは部分的なメディエーションがあることを意味しますか?

ここに画像の説明を入力してください


私が何かを逃していない限り、これは正確に完全な(または完全な)調停です。例:en.wikipedia.org/wiki/…またはdavidakenny.net/cm/mediate.htm#WIM
BR

@BR問題は、パラメータがゼロに近いだけでなくゼロであることをどのように証明するかだと思いますか?c
Jeromy Anglim 2011

は「重要ではない」という意味だと私は信じています。これは、バロンとケニーの手順のステップ4です(davidakenny.net/cm/mediate.htm#BK)。きっとあなたの質問を誤解していると思います。c
BR

同等性テストのようなものに潜在的な役割を持つ帰無仮説を証明する問題だと思います。
Jeromy Anglim 2011

ああ、わかりました、私はそれを理解できます。
BR

回答:


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定義

ここに示すように、単純なメディエーションに共通する表記を使用します。仲介される肯定的な効果(つまり、)があり、根本的な因果関係の引数が満たされていると仮定します。a,b,c,cc>0

  • 部分調停は場合に発生し。0<c<c
  • 場合、完全な調停が発生し。c=0

理論的な関心は、これらのパラメーターのサンプル推定ではなく、基礎となるパラメーターに関係します。

部分調停のテスト

有意性テストは、部分的な調停のテストに適用できます。有意性検定は、がゼロより大幅に大きい、またはがより大幅に小さいなどの推論をサポートでき。abcc

完全な調停のテスト

有意性テストは、完全な調停のテストには簡単に適用できません。が重要であり、が重要ではないという事実は、完全な調停を証明するには不十分です。まず、有意と非有意の違いは必ずしも重要ではありません。第二に、還元が重要であっても、非有意の値があることを証明しないゼロです。cccc

文献では、完全な調停をテストするためのこのアプローチについての議論があると思いますが、いくつかの選択肢が思い浮かびます:

  • 等価テスト:あなたが帰無仮説そのテストすることができ、ここで、および十分ゼロに近いか、十分未満であると判断されること帰無仮説の棄却は、完全な調停がもっともらしいことの議論と見なされます。c<c^0<c^<cc^c
  • 信頼区間:信頼区間を取得できます。c
  • ベイジアンアプローチ:ベイジアンアプローチを使用して事後密度を取得できます。95%の信頼区間が十分に小さければ、メディエーションはほぼ完了していると主張できます。簡単な検索でこの記事が明らかになりました(ベイジアン調停分析)。c

調停分析の報告に関する一般的な考え

調停の度合いを定量化するときよりも私らしいのですが、からへの減少率と間接効果の大きさの両方が興味深いです。部分的および完全な調停という用語は、おそらく社会科学研究アプリケーションではほとんど真実ではないバイナリの区別を示唆しています。むしろ、調停分析の報告では、調停の程度をパーセンテージと間接的な影響の大きさの両方で定量化することに焦点を当てるべきです。また、これらの推定値の不確実性を定量化する必要もあります。cc

デビッドケニーのポイントのレビュー

追加ポイントとして、デビッドA.ケニーが彼のWebページでの調停の有意性テストに関連する問題を認めていることは注目に値します。ここで主要な箇所を引用します。

これらのステップは、Baron and Kenny(1986)のように、統計的有意性ではなく、ゼロおよび非ゼロの係数で示されていることに注意してください。サンプルサイズが大きい場合、自明に小さい係数は統計的に有意である可能性があり、サンプルサイズが小さい場合、非常に大きい係数は有意ではない可能性があるため、統計的有意性の観点からステップを定義しないでください。統計的有意性は有益ですが、他の情報は統計的意思決定の一部である必要があります。たとえば、パスaが大きく、bがゼロの場合を考えます。この場合、c = c 'です。c 'の統計的検定は有意ではない(XとM間の共線性のため)可能性がありますが、cは統計的に有意です。


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男爵とケニーのアプローチはやや時代遅れです-今日では、調停をテストするためにブートストラップアプローチを使用することが推奨されています(Preacher&Hayes、2004)。B&Kアプローチの1つの問題は、大幅な変化からの変化を観察できることです。XY 重要ではないパス XY 係数の絶対サイズの変化が非常に小さいパス。

調停のより直接的なテストは、の違いをテストすることです cc (これは、ほとんどの場合、間接効果のテストと同等です ab)。ブートストラップアプローチは、統計的検出力がはるかに高く、多変量正規性の仮定(いずれにせよ間接的な影響に違反している)に依存していません。

質問に直接回答するには:

Q:単純なメディエーションモデルで、間接的な影響(ab)が有意であり、直接的な影響(c ')が小さくて取るに足らないことがわかった場合、完全なメディエーションまたは部分的なメディエーションがあることを意味しますか?

A:B&Kによると、完全な調停です。P&Hによると、必ずしも完全な調停ではありません。


Preacher、KJ、&Hayes、AF(2004)。単純なメディエーションモデルの間接的な影響を推定するためのSPSSおよびSAS手順。Behavior Research Methods、Instruments、&Computers、36、717-731。土井:10.3758 / BF03206553


フェリックス、私は質問が実際に「それを確立する方法 c=0単に重要ではないのとは対照的に(したがって、コメントに「同等性テスト」の記載がある)
BR

精度によっては、c`がゼロになることは決してないと思います。サンプルサイズを十分に大きくすると、最小偏差はゼロから大幅に逸脱します。それゆえ、ジェロミーも彼の答えで指摘しているように、それは効果の大きさと直接効果と間接効果の相対寄与で議論されるべきです。
Felix S
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