Der Bootstrap-Test verwendet Resampling-Technologie, um die Zuverlässigkeit des statistischen Tests zu bewerten und wird verwendet, um die Signifikanz des Mediationseffekts zu beweisen: Berechnen Sie zunächst das Konfidenzintervall des direkten Effekts, des indirekten Effekts und des Mediationseffekts Geben Sie die Signifikanz nach der Methode von Baron und Kenny oder Sobel ein und schätzen Sie schließlich das Konfidenzintervall für den natürlichen indirekten Effekt.
Mit Bootstrap den Mediationseffekt testen
Was ist der Bootstrap-Test?
Bootstrap ist eine Resampling-Technik, mit der die Stichprobenverteilung einer Statistik geschätzt wird. Durch die zufällige Ziehung mehrerer Teilstichproben aus den Originaldaten können wir die Robustheit und Zuverlässigkeit eines statistischen Tests bewerten.
Wie teste ich mit Bootstrap den Mediationseffekt?
Beim Testen auf Mediationseffekte wird getestet, ob die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen (X) und der abhängigen Variablen (Y) teilweise oder vollständig durch die vermittelnde Variable (M) vermittelt wird. Der Bootstrap-Test kann verwendet werden, um:
1. Die Signifikanz des Mediationseffekts zu testen.
- Verwenden Sie die Originaldaten, um den direkten Effekt (X-Y) und den indirekten Effekt (X-M-Y) zu berechnen.
- Verwenden Sie Bootstrap, um mehrere Teilstichproben zu generieren und direkte und indirekte Effekte in jeder Teilstichprobe zu berechnen.
- Berechnen Sie das Bootstrap-Konfidenzintervall (CI) des Mediationseffekts (indirekter Effekt – direkter Effekt).
- Wenn das KI nicht 0 enthält, bedeutet dies, dass der Mediationseffekt statistisch signifikant ist.
2. Testen Sie die Signifikanz des Mediationstyps.
- Verwenden Sie die Methode von Baron und Kenny (1986) oder den Sobel-Test, um die Signifikanz des Mediationstyps zu berechnen.
- Berechnen Sie den Bootstrap-CI der Baron-und-Kenny-Statistik oder der Sobel-Statistik basierend auf den Schritten der Bootstrap-Stichprobe.
- Wenn das CI nicht 0 enthält, bedeutet dies, dass der Mediationstyp statistisch signifikant ist.
3. Schätzung des natürlichen indirekten Effekts
- Verwenden Sie Bootstrap, um den CI des natürlichen indirekten Effekts abzuschätzen. Der natürliche indirekte Effekt stellt den indirekten Effekt der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable dar, wenn die Moderatorvariable festgelegt ist.
- Berechnen Sie den CI für den natürlichen indirekten Effekt, indem Sie die vermittelnde Variable in jeder Bootstrap-Unterstichprobe festlegen und den indirekten Effekt berechnen.
Vorteile:
- ist nicht durch die Normalverteilungsannahme eingeschränkt.
- Bietet eine stabilere Effektschätzung.
- Ermöglicht nichtparametrische Tests.
Hinweis:
- Erfordert eine große Anzahl von Datenproben, um genaue Ergebnisse zu erhalten.
- Rechenintensiv, insbesondere für komplexe Mediationsmodelle.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Bootstrap, um den Mediationseffekt zu testen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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