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lianxh
命令发布了:
随时搜索推文、Stata 资源。安装命令如下:
. ssc install lianxh
详情参见帮助文件 (有惊喜):
. help lianxh
⛳ Stata 系列推文:
作者: 周依仿(复旦大学),展一帆 (复旦大学) 邮箱: simonzhanyf@163.com
Source: Mehmetoglu M. Medsem: A Stata package for statistical mediation analysis[J]. International Journal of Computational Economics and Econometrics, 2018, 8(1): 63-78. -Link-
目录
在分析变量
在连享会以往的推文中,我们介绍了分析中介效应的各种方法,主要以传统的回归分析为基础。但我们仍然需要一个能对包括可观察变量和潜变量在内的所有回归方程同时进行估计的包,即能在结构方程模型(structural equation modelling, SEM)框架下进行中介效应分析。
由于传统的回归分析 (regression) 估计中介效应时的标准误较大 (参数估计不准确),且回归分析框架下使用 Sobel 检验时需要假定
本文我们介绍 Mehmetoglu(2018)提供的 Stata 命令 medsem
,它有助于对非常复杂的模型进行适当而完整的中介效应分析。medsem
是在使用 Stata 命令 sem
估计结构方程模型(SEM)后,再进行使用的后估计命令(post estimation command)。本文将对这一命令进行介绍。
在介绍 SEM 方法估计中介效应前,我们首先需要了解社会科学家通常采用的进行中介效应分析的 Baron 和 Kenny (1986) 的方法 (后文简称 BK 方法) 。BK 方法包括 4 个步骤。下面首先对这些步骤予以说明,并相应地在 Figure 1 中给出图解。
部分中介意味着路径
其中:
Iacobucci et al. (2007) 通过一系列蒙特卡洛模拟证明,与使用结构方程模型 (SEM) 相比,使用回归分析 (REG) 有严重的缺陷,即回归分析得到的中介路径系数的标准误始终比 SEM 方法更大,因为 SEM 方法能对所有模型参数同时进行估计。SEM 方法的另一个优点是,它本身有助于中介效应分析,包括多项目量表 (multi-item scales) (也称为潜在变量)。因此 SEM 方法应是进行中介效应分析的标准框架。于是 Iacobucci et al. (2007)通过改进 BK 方法,提出了通过 SEM 进行中介效应分析的一系列步骤。
Step 1 : 通过 SEM 拟合模型 (Figure 1(d)) ,以同时估计直接效应和中介效应系数。
Step 2 : 计算 Sobel Z 值以检验中介效应相对于直接效应的大小。
如果 Z 值显著且直接效应
如果 Z 值和直接效应
如果 Z 值不显著而直接效应
如果 Z 值和直接效应
Step 3 : 报告估计结果,分为三种: 不存在中介 (no), 部分中介 (partial) 或 完全中介 (full mediation)。
Zhao et al.(2010) 认同 Iacobucci et al.(2007) 的观点:SEM 方法是进行中介效应分析的最佳框架。
他们进一步建议 BK 方法(也就是三个回归方程 + Sobel 检验) 用一个检验来代替:中介效应
Zhao et al.(2010) 认为,之所以对中介效应使用自助检验,原因在于,当中介效应
自助法(bootsrapping) 生成统计量 (这里为中介效应
尽管自助法比 Sobel 检验更优,但它的估计过程比较耗时,对研究者来说实用性欠佳。而对自助法的一个比较好的替代方法是蒙特卡罗法(Monte Carlo approach) (Jose, 2013)。这个方法根据系数 a 和 b 以及它们各自的标准误,生成 a 和 b 的随机正态变量,以产生
medsem
在估计完中介模型后使用,即在使用 Stata 对于结构方程模型的内嵌命令 sem
后进行使用。
medsem
的安装方法如下:
ssc install medsem, replace
其语法结构为:
medsem, indep(varname) med(varname) dep(varname)
[mcreps(number) stand zlc rit rid]
其中各部分含义如下:
indep(varname)
:解释变量 (X);med(varname)
:中介变量 (M);dep(varname)
: 被解释变量 (Y);可选项:
mcreps(number)
:蒙特卡罗复制的数量,默认是样本的数量大小;stand
:输出标准化的系数,当省略这一项时,默认输出非标准化系数;zlc
:Zhao et al. (2010) 的中介效应估计方法,当省略这一选项时,默认是 Iacobucci et al. (2007)改进的 BK 方法。rit
:中介效应与总效应之比;rid
:中介效应与直接效应之比。
使用 Stata 系统的自带数据,假设 age (X) 和 wage (Y) 的中介变量为 ttl_exp (M)。
sysuse nlsw88, clear
describe age ttl_exp wage
storage display value
variable name type format label variable label
--------------------------------------------------------------------
age byte %8.0g age in current year
ttl_exp float %9.0g total work experience
wage float %9.0g hourly wage
在使用 medsem
命令前,我们需要使用 sem
命令估计整个中介模型,进而观察路径系数:sem
的输出估计结果如下:
. sem (ttl_exp <- age) ///
(wage <- ttl_exp age)
-------------------------------------------------------------------------------
| OIM
| Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
Structural |
ttl_exp |
age | .1872773 .0315437 5.94 0.000 .1254528 .2491018
_cons | 5.20248 1.238799 4.20 0.000 2.774477 7.630482
------------+----------------------------------------------------------------
wage |
ttl_exp | .3423311 .0255289 13.41 0.000 .2922953 .3923669
age | -.1321344 .038462 -3.44 0.001 -.2075185 -.0567504
_cons | 8.649318 1.504655 5.75 0.000 5.700248 11.59839
--------------+----------------------------------------------------------------
var(e.ttl_exp)| 20.91629 .6241583 19.72805 22.1761
var(e.wage)| 30.61679 .9136289 28.87747 32.46088
-------------------------------------------------------------------------------
接下来,使用 medsem
命令检验是否存在中介效应:
. medsem, indep(age) med(ttl_exp) dep(wage)
Significance testing of indirect effect (unstandardised)
+-----------------------------------------------------------------+
Estimates | Delta | Sobel | Monte Carlo
|-----------------------------------------------------------------|
Indirect effect | 0.064 | 0.064 | 0.064
Std. Err. | 0.012 | 0.012 | 0.012
z-value | 5.429 | 5.429 | 5.491
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.000
Conf. Interval | 0.041 , 0.087 | 0.041 , 0.087 | 0.042 , 0.08
|-----------------------------------------------------------------|
Baron and Kenny approach to testing mediation
STEP 1 - ttl_exp:age (X -> M) with B=0.187 and p=0.000
STEP 2 - wage:ttl_exp (M -> Y) with B=0.342 and p=0.000
STEP 3 - wage:age (X -> Y) with B=-0.132 and p=0.001
As STEP 1, STEP 2 and STEP 3 as well as the Sobel's test above
are significant the mediation is partial!
+-----------------------------------------------------------------+
Note: to read more about this package help medsem
我们也可以附加选项,以便输出更检验多结果:
. medsem, indep(age) med(ttl_exp) dep(wage) ///
mcreps(5000) stand zlc rit rid
Significance testing of indirect effect (standardised)
+-----------------------------------------------------------------+
Estimates | Delta | Sobel | Monte Carlo
|-----------------------------------------------------------------|
Indirect effect | 0.034 | 0.034 | 0.034
Std. Err. | 0.006 | 0.006 | 0.006
z-value | 5.472 | 5.516 | 5.496
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.000
Conf. Interval | 0.022 , 0.046 | 0.022 , 0.046 | 0.022 , 0.047
|-----------------------------------------------------------------|
Baron and Kenny approach to testing mediation
STEP 1 - ttl_exp:age (X -> M) with B=0.124 and p=0.000
STEP 2 - wage:ttl_exp (M -> Y) with B=0.274 and p=0.000
STEP 3 - wage:age (X -> Y) with B=-0.070 and p=0.001
As STEP 1, STEP 2 and STEP 3 as well as the Sobel's test above
are significant the mediation is partial!
Zhao, Lynch & Chen's approach to testing mediation
STEP 1 - wage:age (X -> Y) with B=-0.070 and p=0.001
As the Monte Carlo test above is significant, STEP 1 is
significant and their coefficients point in opposite
direction, you have competitive mediation (partial mediation)!
RIT = (Indirect effect / Total effect)
(0.034 / 0.036) = 0.942
Meaning that about 94 % of the effect of age
on wage is mediated by ttl_exp!
RID = (Indirect effect / Direct effect)
(0.034 / 0.070) = 0.485
That is, the mediated effect is about 0.5 times as
large as the direct effect of age on wage!
此时输出的系数是标准化系数,同时输出了 RIT 和 RID 值。
通过 SEM 进行中介效应分析可以对所有模型参数同时进行估计,具有更小的标准误,medsem
是进行 SEM 模型估计再进行使用的后估计命令,输入 ssc install medsem, replace
命令即可安装,使用较为方便。对更复杂的结构方程模型的中介效应估计感兴趣的学者可以进一步阅读下方的参考资料,点开文末阅读原文即可打开链接。
温馨提示: 文中链接在微信中无法生效。请点击底部阅读原文。
Note:产生如下推文列表的 Stata 命令为:
lianxh 中介
安装最新版lianxh
命令:ssc install lianxh, replace
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