几位答主已经把中介模型和调节模型的一般形态介绍的比较清楚了,我就不再重复了。
接着这些答案,我来写写怎么做中介作用吧。答案中会出现一线公式,不看也不影响阅读的。
1 多歩回归法
这应该是最常见的检验中介效应的方法了。
一个最简单的中介效应模型应该是这样的。
首先,我们需要有一个主效应 X (自变量)→ Y(因变量)
然后,我们认为 XY的过程可以被M (中介变量)所解释,所中介。
所以,我们要考察中介效应的思路,就是做三个回归。
Y对X的回归,是为了研究主效应;引入M之后,Y对M的,是为了研究中介效应的一条腿b,然后M对X的,是为了研究中介效应的另一条腿a。
这种方法可见于 Baron & Kenny (1986) 。
当然,经过30多年的发展,人们也意识到了这种方法的一些不足,比如对数据分布的要求,较低的power等等,所以后来又在它的基础上提出了sobel test, bootstrap test 等等。想要了解更多信息也可以参阅 温忠麟&叶宝娟 (2014)。这篇文章对中介效应分析的模型发展有比较清晰地介绍。
总的来说,这些方法都是利用测量统计(回归)的方法来实现对于中介效应的检验。这就有一个「致命伤」,这种回归真的可以说明因果关系吗?参见 @司马懿 老师的答案。
因此,心理学研究者提出了另外的两种方法来检验中介模型。
第一种方法叫做实验因果链方法(experimental-causal-chain approach; Spencer et al., 2005).
我们还是看上面的例子,X对Y的影响是通过M来中介的;换句话说,我们其实可以把M看成是X的一个因变量,也就是说X的变化引起了M的变化,然后,M又称为了Y的自变量,即M的变化又引起了Y的变化,
这就是实验因果链方法的基本思路。
在实际操作检验中介效应的时候,我们至少需要两个子实验。
实验a:操纵自变量X,观察中介变量M的变化
实验b:操作中介变量M,观察因变量Y的变化。
这样,我们通过两个实验分别说明了X到M和M到Y的因果关系。
举个例子:
在Elliot et al., (2010) 的文章中,作者检验了如下一个中介模型:
穿着红色(X)的男性会让女性被试觉得他更有地位(M),从而更有吸引力(Y)。
研究者利用实验法检验这个中介效应。
在实验a中,他们首先操纵了男性衣服的颜色(红色vs灰色),然后请女性被试者对这些男性的社会地位进行评价(X→M)。结果表明,红色衣服的男性感知到的社会地位更高。接下来,在实验b中,研究者又用语言材料操纵了男性的社会地位,然后请女性被试者对这些男性的吸引力程度进行评价(M→Y)。结果表明,高社会地位的男性也有更高的吸引力。
由此,研究者验证了中介模型
不过,这样做也有一个很明显的问题:实验a中观察的M和实验b中操纵的M,它们是一回事么?
第二种方法的名字有点奇怪,叫做调节方法moderated approach。 咦,你可能会觉得有点奇怪,明明检验的是中介模型,怎么会用调节效应的方法呢?
我们再来看那个XMY的模型。
假如X的提升导致了M的提升,然后又导致了Y的提升,我们认为这是一个成立的中介模型。
不如我们在一个实验中,同时操纵X和M,如果X的提升遇到了M的下降,又把结果Y的结果拉回来了,这不正好可以说明M恰恰是那个影响X和Y的机制吗?
来个例子。
Piff et al., (2012) 研究了社会阶层和不道德行为的关系,发现高阶层的人有「贪婪是好」的想法,进而做出更多的不道德行为。
他们在其中一个研究中检验了这个模型。他们同时操纵了主观社会阶层(高vs低)和「贪婪是好」(vs 中性条件组)。结果得到了一个交互作用。在主观低阶层组中,一旦被试产生了「贪婪是好」的观念,他们也会做出不道德行为,然而身处高阶层的人,关于「贪婪」的操纵并不会影响他们做不道德行为。
所以通过这种调节变量的方法探讨了「贪婪是好」这一心理机制。
尽管在心理学领域,统计回归法还是最流行的方法。现在的顶级期刊已经建议研究者采用多种方法去检验中介效应。 所以,一般通过几个实验分别用回归法,实验链条法,操纵调节变量法等方法一同来阐释是比较好的思路。
备注:图片均来自 MacKinnon. Introduction to Statistical Mediation Analysis