Mplus—并行中介模型

最新推荐文章于 2024-02-21 19:33:38 发布
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显变量模型语法

潜变量模型语法

Mplus语句

中介效应检验

Mplus语句

结果解读

1. 模型拟合

2. 路径系数值及显著性

3. 中介效应值及显著性

其他

除了链式中介模型，具有两个中介变量的、常见的模型之一是并行中介模型。在该模型中，假设两个中介变量在时间上不存在先后顺序关系。如下图所示。

显变量并行中介模型

显变量模型语法

以上图为例，显变量模型语法为：

TITLE: MEDIATION MODEL;

DATA: FILE IS 12.dat; ! 数据来源

VARIABLE: NAME ARE X M1 M2 Y; ! 变量名称

                   MISSING=ALL(99); ! 定义缺失值

                   USEVARIABLE ARE X M1 M2 Y; ! 使用的变量

ANALYSIS: ESTIMATOR=MLR; ! 估计方法，根据自己的数据特点，可选择其他方法，例如ML

MODEL: Y M1 M2 ON X; ! X指向M1、M2、Y的路径

               Y ON M1 M2; ! M1、M2指向Y的路径

OUTPUT: SAMPSTAT STDYX MOD CINTERVAL; ! 输出样本统计量、标准化值、修正系数、置信区间

潜变量模型语法

Mplus语句

TITLE: MEDIATION MODEL;

DATA: FILE IS 12.dat; ! 数据来源

VARIABLE: NAME ARE X1-X4 A1-A4 B1-B4 Y1-Y4; ! 变量名称

                   MISSING=ALL(99); ! 定义缺失值

                   USEVARIABLE ARE X1-X4 A1-A4 B1-B4 Y1-Y4; ! 使用的变量

ANALYSIS: ESTIMATOR=MLR; ! 估计方法，根据自己的数据特点，可选择其他方法，例如ML

MODEL: A BY X1-X4;

              B BY A1-A4;

              C BY B1-B4;

              D BY Y1-Y4; ! 通过BY，创建四个潜变量

              D B C ON A; ! A指向B、C、D的路径

              D ON B C; ! B、C指向D的路径

OUTPUT: SAMPSTAT STDYX MOD CINTERVAL; ! 输出样本统计量、标准化值、修正系数、置信区间

中介效应检验

以显变量模型为例，采用Bootstrap进行中介效应检验的语法为：

潜变量模型同理，在ANALYSIS中采用BOOTSTRAP法，通过MODEL INDIRECT写出要检验的中介路径。

Mplus语句

TITLE: MEDIATION MODEL;

DATA: FILE IS 12.dat; ! 数据来源

VARIABLE: NAME ARE X M1 M2 Y; ! 变量名称

                   MISSING=ALL(99); ! 定义缺失值

                   USEVARIABLE ARE X M1 M2 Y; ! 使用的变量

ANALYSIS: BOOTSTRAP=2000; ! 采用Bootstrap法进行中介效应检验，抽样次数1000/2000/5000，有文献依据即可

MODEL: Y M1 M2 ON X; ! X指向M1、M2、Y的路径

               Y ON M1 M2; ! M1、M2指向Y的路径

MODEL INDIRECT: Y IND M1 X; ! X->M1->Y的中介效应

                                Y IND M2 X; ! X->M2->Y的中介效应

OUTPUT: SAMPSTAT STDYX MOD CINTERVAL; ! 输出样本统计量、标准化值、修正系数、置信区间

结果解读

以显变量模型为例，关注三方面的结果。

1. 模型拟合

可根据文献选取模型拟合指标及标准，对模型的拟合情况进行判断。

模型拟合情况

2. 路径系数值及显著性

显变量模型非标准化结果与标准化结果

由下图可知：显变量模型中，所有路径均显著。

非标准化结果

标准化结果

模型图

3. 中介效应值及显著性

由下图可知：M1在X和Y之间的中介作用显著，M2在X和Y之间的中介作用显著。总间接效应也显著。

中介效应检验结果

其他

1. 潜变量指标太多的话，可以通过项目打包的方式，简化模型和提高模型的拟合度。

2. Bootstrap和MLR估计方法不能同时使用。

3. 路径系数差异检验可通过Model Constraint和Model Test实现，详情可点击链接查看。

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