如何检验两个中介变量的效应?

flyingzjt @ 2009-04-21：

经常看贴，收益良好，今天请教一个问题：X影响Y的关系中有两个中介变量A，B，如果A与B相关，那么其中介效应如何确定，其大小可以比较吗？如果有两个自变量X，Z，中介变量仍为A，B，可能的影响为X－A－Y，同时Z－B－Y，且A与B相关，X与Z相关，那么两个中介变量的效应又如何确定，如果上述变量均为潜变量，如何用LISREL与AMOS检验中介效应？多谢多谢！

庄主 @ 2009-04-25:

你的问题叙述出来好像挺复杂，但如果先画个图（见下图b）再来看，就属常见并较简单的模型之一了。（注意，为了与我在“八大矩阵”中用的符号一致，我用γ表示从X和Z出来的影响而用β表示从A和B出来的影响；其它的系数如φ、ψ、ξ等也来自“八大矩阵”。）

 

 

 

 

 

 

我估计你已经知道，中介效应需要满足以下条件：

1. 在中介变量（A或B）没有起作用之前（如图a），自变量（X或Z）对因变量（Y）有显著的direct effects（直接影响，即β_YX或β_YZ ≠ 0）；
2. 当A或B出现之后（图b），X或Z通过A或B而对Y有显著的indirect effects（间接影响，即γ_AX或γ_BZ ≠ 0以及β_YA或β_YB ≠ 0）；
3. X或Z对Y的间接影响大于其直接影响（即γ_AX × β_YA > γ_YX 或γ_BZ × β_YB > γ_YZ ）；
4. 当A或B起作用之后，X或Z对Y的直接影响随之彻底消失（即γ_YX或γ_YZ = 0，这就是为什么我在图b中用虚线表示相关的线条），

注：如果只满足条件1-3，则可认为存在weak version （弱版本）的中介效应；而如果条件1-4均被满足，得到的则是strong version（强版本）的中介效应。

根据上述条件，我们可以很容易地在SEM中检验中介效应。在本例中，由于涉及两个中介变量，可以分以下几步做：

1. 检验“直接影响”模型（图a），如果其中的γ_YX 或γ_YZ 为显著，则条件1成立；
2. 加入A和B而构成一个full model（“全模型”，图b），如果其中的γ_AX 和β_YA同时显著、或γ_BZ 和β_YB同时显著，则说明条件2成立；
3. 如果全模型中的γ_AX × β_YA > γ_YX 或γ_BZ × β_YB > γ_YZ （前者即LISREL、AMOS等软件中报告的X或Z的间接影响值、而后者则是报告的X或Z的直接影响值），如果两者有显著差别，则说明条件3成立；
4. 如果全模型中的γ_YX 或 γ_YZ 不显著，则说明条件4成立。

如何检验时间序列数据中的自相关？

happyle @ 2009-02-22:

关于一元线性回归的问题
用一次考试的成绩预测另一次考试成绩，建立回归方程。。。显著性检验。。。
F检验、T检验都有统计学意义
回归标准化残差直方图正态分布
P-P图正态分布
因变量与回归标准化预测值散点图呈直线趋势。。。
但是。。。
D.W.=.815
这表明残差之间正相关，不是相互独立的
所以请问下，这时候考虑DW值是否有意义？

庄主 @ 2009-04-18:

首先要抱歉没有及时回复你的问题。我写帖子的时间不多，每次从收到的问题中按我对读者的兴趣判断挑一个。你的问题有一定的技术含量、但比不上近期的其它题目更有普遍兴趣。

其次提个建议：以后能否将你的问题用sentences（句子）而不是bullet points（词汇排列）表达出来？不知是否受到PPT讲义的影响，越来越多的学生提问时采用这种方法。虽然简要，但如果简略到意义残缺，就适得其反了。准确地描述问题，是学好定量分析的基本功之一。

好了，回到你的问题。先为其他读者介绍一下背景：DW（Durbin-Watson）值是检验一组时间序列数据中自相关(autocorrelation) 程度的统计量。更准确地说，DW检验的是零假设为：一个为时间序列的因变量Y_t在对若干（1至k个）自变量作回归之后的每个时间点的residual（残差，记为e_t）与其前一时间点的残差（e_t-1）之间的相关（记为 Cor(e_t, e_t-1)）= 0。这种自相关，也被称为 first-order autocorrelation，简称AR1，中译“一阶自相关”，这里的所谓“一阶”是指两个残差之间相差一个时间点。

这里涉及好几个概念和问题：什么是残差（比较容易理解），什么是自相关（有点难度），一阶与高价自相关有什么差别（也有点难），自相关不等于0会有什么问题？等等。我只谈最后一个问题，因为与你问题直接有关，而其它留待以后有机会再谈。

简单说来，如果 Cor(e_t, e_t-1) = 0, 那就违反了OLS回归的基本要求之一（即残差之间的独立性）。如果残差之间有自相关，虽然不会影响回归系数的值，但会影响（低估）回归系数的标准误差（即自变量对因变量的显著程度，从而犯了Type I错误）。这是少数不可饶恕的“死罪”之一，而DW值就是判断是否犯了此罪的判决书。

DW值与Pearson r或其它相关系数不同，其取值在0至4之间，其中当DW值=2时，说明自相关=0；如果DW（明显）小于2，反映有正的自相关(positive AR)；如果DW（明显）大于2，反映有负的自相关(negative AR)。两者相比，前者（正相关）更为常见。这里又出现一些新的概念和问题，如什么是正的自相关、什么是负的自相关、怎样才算明显小于或大于2，等等。这里只谈最后一个问题，即DW对2的偏离到达什么程度，就是“明显”或“显著”差别了。

与其它许多统计检验的做法（一般是将统计值除以其标准误差）不同，DW的统计检验比较复杂和繁琐。Durbin与Watson编制了一套检验表，分别对应于不同的数据时间点、不同的自变量个数和不同的显著水平（分为0.01和0.05两种），提供两个临界值，分别记为D_L（下限，低于其者则绝对有自相关）和D_U（上限，低于其者“也许”有自相关）。具体使用如下：

1. 观察到的DW值小于2（即正自相关）时：
   1. 如果DW大于D_U，说明总体中的Cor(e_t, e_t-1) = 0，即可以接受回归分析结果；
   2. 如果 DW小于D_L，说明总体中的Cor(e_t, e_t-1) ≠ 0，即不能接受回归分析结果（因为自变量与残差之独立性被破坏而使得回归结果不可靠）；
   3. 如果DW落在D_L和D_U之间，则是一个灰色地带，需要进一步根据你的自变量分布是否均匀（即X在自己的各个取值上是否平均分配）来决定。如是，则按1b办；如否，则按1a办。
2. 观察到的DW值大于2（即负自相关）时：
   1. 如果DW小于4-D_U，则如同1a，即总体中的Cor(e_t, e_t-1) = 0而可以接受回归分析结果；
   2. 如果DW大于4-D_L，则如同1b，即总体中的Cor(e_t, e_t-1) ≠ 0而需要拒绝回归分析结果；
   3. 如果DW落在4-D_L和4-D_U之间，则如同1c，是一个灰色地带，需要进一步根据你的自变量分布是否均匀而决定是参照2a还是2b。

上图是我从DW表中选出的三组临界值，其显著水平均为p = 0.05，时间点在10至100个之间，自变量个数分别为2、4和6个。从图中可以看出如下规律：一、当时间点小于20而自变量为4个以上，D_U接近甚至大于2（即数据一定有自相关），而且D_L与D_U之间存在巨大的灰色地带；二、随着时间点增加至30以上，D_U变得相当稳定，而D_L与D_U之间的灰色地带逐渐缩小；三、D_L与D_U之间的差距并不是对称的。这些都有助于我们理解时间序列分析的基本要求（如数据时间点至少要30个以上、自变量个数不能多）的来源，同时也说明一些“常规说法”（如DW值不能小于1.0）其实并不准确。

你做的是一元回归方程，说明有1个自变量，得到的DW值为0.815，显示存在正的自相关。你没有交代数据的时间点，但可以从上图的红线中看出，你的DW值一定是低于临界点下限的。

你问：这时候考虑DW值是否有意义？当然有意义：你数据中有显著的自相关。我猜你的原意是“这时候回归分析结果（如回归系数达到显著水平）是否还可靠？”前面提到，在显著的自相关下，回归系数的标准误差被人为缩小而显著水平被人为提高，所以也是不可靠的。

当然，你的数据也许不是时间序列 (Y_t = b₀ + b₁X_t) 而是panel数据 (Y_it = b₀ + b₁X_it) ，因为你说用“考试成绩2预测考试成绩1”，暗示该数据中只有两个时间点，但应该有i个人。如果是这种i x t的数据（注意panel公式中的下标），不能用上述经典的DW检验，而应改用修正过的DW公式。SAS、Stata等软件中有，但SPSS13版（我不知14版以后的情况）并不提供这一统计量。