刘红云 袁克海 甘凯宇

    有中介的调节模型的拓展及其效应量

    刘红云袁克海甘凯宇

    (北京师范大学心理学部;北京师范大学心理学部应用实验心理北京市重点实验室, 北京 100875) (南京邮电大学理学院, 南京 210023) (美国圣母大学心理系, 印第安纳州 46556, 美国)

    传统的有中介的调节(mediated moderation, meMO)模型关于误差方差齐性的假设经常被违背, 应用研究中也缺乏测量meMO效应大小的指标。对于单层数据, 本文借助于两层建模的思想, 提出了一种可用于处理方差非齐性的两层有中介的调节(2meMO)模型; 给出了用于测量meMO分析中总调节效应、直接调节效应和有中介调节效应大小的效应量。通过Monte Carlo模拟研究, 比较了meMO和2meMO模型在参数和效应量估计上的表现。并通过实际案例解释了2meMO模型的应用以及效应量的计算和解释。

    有中介的调节, 方差齐性, 效应量, 贝叶斯估计

    1 引言

    在很多领域的实际研究中, 中介(mediation)效应分析和调节(moderation)效应分析是探讨自变量和因变量之间复杂关系常用的两类方法。随着研究问题的深入, 在更系统的理论框架下, 将中介效应与调节效应结合, 探讨变量之间更为复杂关系的研究方法越来越受到重视( Kwan & Chan, 2018; 叶宝娟, 温忠麟, 2013)。其中, 有中介的调节(mediated moderation, 简称meMO)模型在探讨调节变量作用机制方面, 提供了强有力的分析方法。

    meMO模型分析的重点是探讨调节变量对自变量()与因变量()之间关系的作用机制, 如果对和之间关系的调节通过中介的调节变量()(mediating moderator)起作用, 则称通过对和之间关系间接的调节为有中介的调节(meMO)。基于不同理论的假设, meMO模型近年来在心理学研究中得到了广泛的应用(如, Baron & Kenny, 1986; Liu et al., 2012; Muller et al., 2005; 王玲晓等, 2019; 杨文圣等, 2019; 杨逸群等, 2020)。在方法研究领域, 也有许多研究者就meMO模型的分析步骤和检验方法进行了较为详尽的介绍和总结(Hayes, 2018; Kwan & Chan, 2018; Ng et al., 2019; 叶宝娟, 温忠麟, 2013)。然而, 在实际应用中meMO模型仍至少面临以下三个方面的问题 ......