Der Bootstrap-Mediationstest bewertet den Mediationseffekt durch mehrmaliges erneutes Abtasten der Daten: Konfidenzintervall für indirekte Effekte: Gibt den geschätzten Bereich des Mediationseffekts an. Wenn das Intervall nicht Null enthält, ist der Effekt signifikant. p-Wert: Bewertet die Wahrscheinlichkeit, dass das Konfidenzintervall nicht Null enthält, wobei Werte unter 0,05 auf Signifikanz hinweisen. Stichprobengröße: Die Anzahl der für die Analyse verwendeten Datenproben. Bootstrap-Unterabtastzeiten: die Anzahl der wiederholten Abtastungen (500–2000 Mal). Wenn das Konfidenzintervall nicht Null enthält und der p-Wert kleiner als 0,05 ist, ist der Mediationseffekt signifikant, was darauf hinweist, dass die vermittelnde Variable die Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen erklärt.
Interpretation der Ergebnisse des Bootstrap-Mediationstests
Der Bootstrap-Mediationstest ist eine statistische Methode zur Bewertung der Signifikanz des Mediationseffekts in einem Mediationsmodell. Durch mehrfaches erneutes Abtasten der Originaldaten und Berechnen von Mediationseffekten kann diese Methode einen aussagekräftigeren Signifikanztest ermöglichen.
Interpretation der Ergebnisse
Die Ausgabe des Bootstrap-Mediationstests enthält die folgenden Schlüsselinformationen:
1. Konfidenzintervall für den indirekten Effekt:
Dies ist der Bereich der Schätzungen des Mediationseffekts, dargestellt durch die Ober- und Untergrenze des Konfidenzintervalls. Wenn das Konfidenzintervall nicht Null umfasst, ist der Mediationseffekt statistisch signifikant.
2. p-Wert:
Dies ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Konfidenzintervall nicht Null enthält. Im Allgemeinen gilt ein p-Wert von weniger als 0,05 als statistisch signifikant.
3. Stichprobengröße:
Dies ist die Anzahl der Datenproben, die für die Bootstrap-Analyse verwendet werden.
4. Bootstrap-Unterabtastzeiten:
Dies ist die Anzahl der wiederholten Abtastungen, normalerweise zwischen 500 und 2000 Mal.
Schlussfolgerung
Wenn das Konfidenzintervall des Mediationseffekts nicht Null umfasst und der p-Wert kleiner als 0,05 ist, dann ist der Mediationseffekt statistisch signifikant. Dies bedeutet, dass die vermittelnde Variable eine Rolle bei der Erklärung der Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen spielt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo lesen Sie die Ergebnisse des Bootstrap-Mediation-Tests. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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