So lesen Sie die Ergebnisse des Bootstrap-Mediation-Effekt-Tests in Stata

Interpretationsschritte des Bootstrap-Mediationseffekttests in Stata: Überprüfen Sie das Vorzeichen des Koeffizienten: Bestimmen Sie die positive und negative Richtung des Mediationseffekts. Test-p-Wert: weniger als 0,05 zeigt an, dass der vermittelnde Effekt signifikant ist. Überprüfen Sie das Konfidenzintervall: Wenn es nicht Null enthält, bedeutet dies, dass der Mediationseffekt signifikant ist. Ein Vergleich des mittleren p-Werts: weniger als 0,05 untermauert die Bedeutung des Mediationseffekts zusätzlich.

Interpretation der Ergebnisse des Bootstrap-Mediationseffekttests in Stata

Der Bootstrap-Mediationseffekttest ist eine statistische Methode zur Bewertung der Rolle einer vermittelnden Variablen in der Beziehung zwischen zwei Variablen. In Stata können Sie den Befehl medtest verwenden, um Bootstrap-Mediationseffekttests durchzuführen.

Interpretation der Testergebnisse

Die Testergebnisse enthalten die folgenden Informationen:

• Koeffizient: Die Größe des vermittelnden Effekts, d. h. der Einfluss der vermittelnden Variablen auf die abhängige Variable.
• Standardfehler: Die Standardabweichung der Schätzung des Koeffizienten.
• t-Wert: Die Signifikanzteststatistik des Koeffizienten.
• p-Wert: Die Wahrscheinlichkeit, dass der -Koeffizient Null ist.
• Konfidenzintervall: Der geschätzte Bereich des Koeffizienten.
• Bias-korrigiertes Konfidenzintervall: Der Schätzbereich ist nach der Bias-Korrektur schmal.
• Median p-Wert: Median der Stichprobenverteilung der Signifikanz des Bootstrap-Mediationseffekts.

Interpretationsschritte

1. Überprüfen Sie das Vorzeichen des Koeffizienten: Das Vorzeichen des Koeffizienten gibt an, ob der Mediationseffekt positiv oder negativ ist.
2. Test-p-Wert: p-Wert unter 0,05 zeigt an, dass der Mediationseffekt statistisch signifikant ist.
3. Überprüfen Sie das Konfidenzintervall: Wenn das Konfidenzintervall nicht Null enthält, weist dies darauf hin, dass der Mediationseffekt signifikant ist.
4. Vergleichen Sie die mittleren p-Werte: Mittlere p-Werte unter 0,05 untermauern die Bedeutung des Mediationseffekts zusätzlich.

Hinweise

• Der Bootstrap-Mediationseffekttest ist nur ein statistischer Test und liefert keinen Beweis für die Kausalität.
• Testergebnisse hängen empfindlich von der Stichprobengröße und der Datenverteilung ab.
• Ergebnisse sollten in Verbindung mit anderen Methoden interpretiert werden (z. B. Baron-Hallem-Test mit teilweisen Mediationseffekten).

Beispielinterpretation

<code>medtest y x m, vce(bootstrap, reps(1000))</code>

Ausgabe:

Koeffizient	Standardfehler	t-Wert	p-Wert	95 %-Konfidenzintervall
0,42	0,10	4,20	0,001	(0,21, 0,63)

In diesem Beispiel beträgt der Mediationseffekt 0,42 und der p-Wert 0,001, was darauf hinweist, dass der Mediationseffekt statistisch signifikant ist. Die Konfidenzintervalle umfassen nicht Null, was diesen Befund weiter bestätigt. Der mittlere p-Wert beträgt 0,002 und liegt damit unter 0,05, was zusätzliche Belege liefert.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo lesen Sie die Ergebnisse des Bootstrap-Mediation-Effekt-Tests in Stata. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!