Kiểm Tra Mediation và Suppression Effects của Các Biến Tiềm Ẩn

Organizational Research Methods - Tập 11 Số 2 - Trang 296-325 - 2008
Gordon W. Cheung1, Rebecca S. Lau2
1Department of Management, Chinese University of Hong Kong, Shatin, Hong Kong
2Department of Management, Pamplin College of Business, Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, VA, US

Tóm tắt

Do tầm quan trọng của các nghiên cứu trung gian, các nhà nghiên cứu đã liên tục tìm kiếm phương pháp thống kê tốt nhất cho hiệu ứng trung gian. Các phương pháp thường được sử dụng bao gồm phân tích tương quan bậc không (zero-order correlation) và tương quan từng phần (partial correlation), các mô hình hồi quy phân cấp (hierarchical regression models), và mô hình phương trình cấu trúc (SEM). Nghiên cứu này mở rộng các công trình của MacKinnon và các đồng nghiệp (MacKinnon, Lockwood, Hoffmann, West, & Sheets, 2002; MacKinnon, Lockwood, & Williams, 2004; MacKinnon, Warsi, & Dwyer, 1995) thông qua việc tiến hành một mô phỏng để kiểm tra sự phân bố của các hiệu ứng trung gian và ức chế (suppression) của các biến tiềm ẩn với SEM, và các đặc tính của khoảng tin cậy phát triển từ tám phương pháp khác nhau. Kết quả cho thấy SEM cung cấp các ước lượng không thiên lệch cho các hiệu ứng trung gian và ức chế, và khoảng tin cậy bootstrap được điều chỉnh thiên vị cho hiệu quả nhất trong việc kiểm tra các hiệu ứng trung gian và ức chế. Các bước để thực hiện các quy trình được khuyến nghị với Amos được trình bày.

Từ khóa

#hiệu ứng trung gian #biến tiềm ẩn #mô hình phương trình cấu trúc #khoảng tin cậy bootstrap #phân tích hồi quy

Tài liệu tham khảo

Alwin, D.F. & Jackson, D.J. (1979). Measurement models for response errors in surveys: Issues and applications. In K. F. Schuessler (Ed.), Sociological methodology (pp. 68-119). San Francisco: Jossey-Bass.

Arbuckle, J.L., 1999, Amos 4.0 user's guide

10.1214/aoms/1177730442

10.1037/0022-3514.51.6.1173

10.1002/9781118619179

10.2307/271084

10.1111/j.2044-8317.1978.tb00581.x

10.1037/0021-9010.86.5.1043

Burton, J.P., 2002, Journal of Managerial Issues, 14, 181

10.2307/3069440

10.1037/0021-9010.65.4.467

Cohen, J., 1983, Applied multiple regression/Correlation analysis for the behavioral sciences, 2

10.1177/001316447403400105

10.1007/978-1-4899-4541-9

Gleser, L.J., 1996, J. DiCiccio and B. Efron. Statistical Science, 11, 219

10.1080/01621459.1960.10483369

10.1037/0021-9010.70.3.577

10.1037/0022-006X.65.4.599

10.1037/0022-006X.62.3.429

Joöreskog K., 1996, LISREL 8: User's reference guide

10.1177/0193841X8100500502

10.1002/job.4030160304

Kenny, D.A., Kashy, D.A. & Bolger, N. (1998). Data analysis in social psychology. In D. Gilbert, S. Fiske , & G. Lindzey (Eds.), The Handbook of Social Psychology (Vol. 1, 4th ed., pp. 233-265). Boston, MA: McGraw-Hill.

10.1002/smj.206

10.5465/3069351

10.1177/0049124101030002004

10.1177/0193841X9301700202

10.1037/1082-989X.7.1.83

10.1207/s15327906mbr3901_4

10.1207/s15327906mbr3001_3

10.4135/9781412983532

10.1037/0021-9010.84.4.585

10.2307/3069428

10.1111/j.1744-6570.2001.tb00234.x

10.2307/3069452

10.2307/270723

10.1007/BF02295291

10.1037/0033-2909.109.3.524

10.1177/001316447803800415

Whitener, E.M., 2001, Journal of Management, 27, 515

10.1037/0021-9010.87.6.1068