剛剛又查了一些資料， 因為在統計版獲益良多（沒事爬爬文也可學一些的）， 所以想說把自己查到的東西貼上來， 希望可以引發一些討論，也可以提供後續有需要的版友的參考。 但因為不是統計相關科系，敘述的方式或許不夠嚴謹， 而且以下的這些了解都是從零開始的， 還希望若有錯誤的部分版上強者能多多指教。　（也讓我可以多學一些 XD 【Sobel test vs. bootstrapping】 Sobel test 因為計算方便，所以一度廣為使用， （線上sobel test計算網頁：http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm） 但Sobel test在某些情況下不太robust，例如樣本若為偏態、樣本數太小都有影響。 此外Sobel test通常是在數據符合Baron & Kenny的四個假設後被拿來使用， 但Baron & Kenny假設的重要性近來也被拿來討論， 亦有學者提出其實c和c'是否顯著並不是中介必要的條件， 且這樣的限制其實阻礙了科學的發展， 所以Bootstrapping才會慢慢風行起來。 （相關文獻：http://quantpsy.org/pubs/preacher_kelley_2011.pdf） 【Complete / Partial mediation】 其實完全中介在實務上的應用（尤其是心理、社會等討論人類行為的學科）是有限的， 因為complete mediation的意思是指「獨變項完全透過中介變項在影響依變項」， 這個說法的另一個意涵也暗示著「沒有別的中介變項了」， 但這樣的情況在現實世界中很難出現； 而且完全／部分中介的說法也容易給人「部分中介沒有完全中介來的好」的錯誤印象， 所以有部分學者認為應該廢除這樣的分類方式，而改看mediator的效果量。 （參考文獻：http://quantpsy.org/pubs/rucker_preacher_tormala_petty_2011.pdf） 然而中介效果量的計算方法目前似乎還沒有很統一， ab/c、ab/c'、ab/ab_max都是常見的方式（而且計算方便）， 但以上的效果量計算都有其缺點， 目前最常用的應該是R-sq_med，但好像還是有些缺陷存在。 （參考文獻：http://quantpsy.org/pubs/preacher_kelley_2011.pdf） 有需要計算中介效果量的話可以下載PROCESS（SPSS的macro）來使用， 這個macro提供很多種效果量的運算，很強大！ SAS或是R好像也都有可以計算的方法，但因為不是我熟悉的軟體所以就沒有鑽研了， 網頁還有提供很多其他好用的或簡易版的macro。 （PROCESS macro：http://tinyurl.com/834n94y） （回到我自己原本的問題， 　我想我的做法應該是使用bootstrapping並報告效果量即可。） 以上，謝謝各位版友的閱讀，也謝謝統計版！　:D ※ 引述《CasterBailey (凱特貝莉)》之銘言： : 各位版友好： : 據我的理解， : Sobel test的檢定是在符合Baron & Kenny的四個假設後， : 再來檢驗其中介效果是否顯著， : 而通常在檢驗Baron & Kenny的四個假設時，會使用迴歸來看各路徑是否顯著； : 但Bootstrapping應用在中介分析時， : 是使用從樣本中大量隨機抽樣的方式， : 估計每個bootstrap出的中介效果量來建立信賴區間， : 但如果間接效果存在，Beta值就必須再使用迴歸來獲得（以spss的操作而言）。 : 我的問題是，今天如果我是使用bootstrapping的方式來看中介， : 還需要先符合Baron & Kenny的所有假設嗎？ : 我原本的作法是當Bootstrpping成立之後， : 再run一次獨變項對依變項的迴歸（相當於Baron & Kenny的假設一）， : 和（獨變項＋中介變項）對依變項的多元迴歸（相當於Baron & Kenny的假設四）， : 目的是想要看獨變項在預測力上的改變， : 來決定我的中介路徑是部分中介還是完全中介。 : 但在交稿後被質疑為什麼沒有先驗證Baron & Kenny的所有假設； : 請問是我的理解有哪裡錯誤嗎？ : 感謝貴版提供的許多討論與回覆，收穫良多！ : 如果是跟統計軟體有關請重發文章。 : 如果跟論文有關也煩請您重發文章。 : 請詳述問題內容，以利板友幫忙解答，過短文章依板規處置，請注意。 --

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