ブートストラップメディエーション効果を確認する方法

媒介効果を評価するブートストラップ法には次のものが含まれます: 1. 回帰分析を実行して直接効果と間接効果を記録する; 2. サンプリングを分割し、媒介効果を繰り返し計算して信頼区間を構築する; 3. 結果を比較する信頼区間を使用して、間接的な効果が有意であるかどうかを判断し、それが全体の効果をどの程度説明できるかを評価します。

#ブートストラップ仲介効果評価手法

ブートストラップ手法は、統計的推論手法であり、仲介効果。媒介効果とは、独立変数が媒介変数に影響を与えることによって、従属変数に間接的に影響を与えることを意味します。

ステップ:

1. 回帰分析の実行

ブートストラップを使用して、独立変数 X と媒介変数 M 従属変数 Y 間の関係について回帰分析を実行します。
• X の Y に対する直接効果 (c') と間接効果 (a*b) を記録します。

2. 分割サンプリング

元のサンプルから複数のサブサンプル (たとえば、1000 個のサブサンプル) をランダムに選択します。
• 各サブサンプルに対して、次の手順を繰り返します:

3. メディエーション効果の計算

各サブサンプルのメディエーションを計算します。 subsample 効果、つまり: 間接効果 = a*b
• 直接効果、間接効果、および合計効果の信頼区間を計算します。

4. 信頼区間の比較

直接効果と間接効果の信頼区間を比較します。間接効果の信頼区間にゼロが含まれない場合、媒介効果が存在すると考えられます。
• 間接効果と合計効果の信頼区間を比較します。間接効果の信頼区間が全体効果の信頼区間に比べて小さい場合、媒介効果が Y に対する X の効果を部分的に説明していることを示します。

例:

独立変数 (性別) と従属変数 (給与) の関係を研究し、媒介変数 (教育) を考慮するとします。レベル） 。

回帰分析の結果、賃金に対する性別の直接的な影響は 0.2、95% 信頼区間は [0.1, 0.3] であることが示されています。
• 間接効果は 0.1、95% 信頼区間は [0.05, 0.15] です。
• 合計効果は 0.3、95% 信頼区間は [0.2, 0.4] です。

信頼区間によると、間接効果は有意でありゼロではなく、教育レベルが賃金に対する性別の影響において仲介的な役割を果たしていることが示されています。さらに、間接効果の信頼区間は全体効果の信頼区間の約 3 分の 1 であり、教育レベルが賃金に対する性別の影響を部分的に説明できることを意味します。

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