潜变量交互效应分析方法_温忠麟

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1、心理科学进展2003115593~599AdvancesinPsychologicalScience*潜变量交互效应分析方法温忠麟侯杰泰(华南师范大学教科院广州510631)(香港中文大学教育学院香港)马什赫伯特(西悉尼大学教育学院悉尼澳大利亚)摘要简要回顾了分析显变量交互效应的常用方法详细讨论了目前分析潜变量交互效应的主要方法包括用潜变量的因子得分做回归分析分组线性结构方程模型分析加入乘积项的结构方程模型分析和两步最小二乘回归分析并比较和评价了这些方法的优缺点最后归纳了潜变量交互效应分析方法的研究趋

2、势并介绍了新近进展包括LMS方法和GAPI方法关键词潜变量交互效应回归结构方程分类号B841.2在心理以及其它社会科学领域经常会遇到估计或检验变量间的交互效应问题看一个简单的例子在一项研究中一组学生的某项动机指标在初中一年级时和在初中三年级时的均值差异不显著但如果将男女生分开考虑结果是男生的均值显著下降而女生的均值显著上升这说明年级的主效应不显著但年级与性别的交互效应显著所以如何估计交互效应是研究方法的一项重要任务如果涉及的变量是可观测变量即显变量交互效应的分析方法是比较成熟的多数读者也比较熟悉但在心

3、理行为管理和社会等研究领域所涉及的变量往往不能直接观测即所谓潜变量[1]latentvariable虽然有关潜变量及结构方程模型StructuralEquationModeling,SEM的分析日渐普遍但如何分析潜变量的交互效应不仅国内未见有关的文献国外也是近几年才引起重视并得到发展心理学界对如何分析潜变量的交互效应做出了开拓性的贡献本文首先简要回顾分析显变量交互效应的方法然后介绍分析潜变量交互效应的主要方法并评价各方法的优缺点最后分析研究趋势和新近进展.1两个可观测变量的交互效应考虑两个自变量X1X

4、2对因变量Y的影响下面根据X1X2的取值情况简述相应的分析交互效应的统计方法1.1方差分析当两个自变量X1X2都是类别变量时通常采用两因素方差分析习惯上将自变量称为因素其中一个记为A另一个记为B多数人对交互效应的认识就是从两因素实验设计和方差分析开始的通常的心理与教育统计著作都有方差分析的内容如文献[2]也可以用线性模型的参数估计方法估计交互效应的值可参考文献[3]流行的统计软件(如SPSS,SAS)都有方差分析功能可以做交互效应分析1.2回归分析当两个自变量X1X2都是连续变量时(在实际应用中许多定

5、序变量都可以合理地当作连续变量)为了分析交互效应可以使用带XX项的回归模型[4,5]12收稿日期2002-10-10*本研究得到教育部十五重点课题DBA010169中国国家留学基金委员会以及香港中文大学华南师范大学心理应用研究中心教育部文科基地资助与本文有关的查询请和温忠麟联系,E-mail:wenzl@scnu.edu.cn.593-594-心理科学进展2003年Y=b0+b1X1+b2X2+b3X1X2+e,(1)其中X1X2是主效应项X1X2是交互效应项对假设H0â3=0作t检验以推断X1和X2

6、的交互效应是否显著(如果检验结果是â30交互效应显著)流行的统计软件都有回归分析功能可以做回归系数的显著性检验1.3分组回归当自变量X1是连续变量X2是类别变量时可以按X2的取值对样品分组在每组内作Y对X1的线性回归分析然后检验这些回归系数是否相等如果不全相等则交互效应显著如果将所有回归直线画在一张图上交互效应不显著意味著所有回归直线平行或近似平行见图1这种思想其实是方差分析中直观图示两个因素交互效应的推广当两个变量都是连续变量时也可以使用本方法只须将其中一个变量重新编码为类别变量图1分组回归2两个

7、潜变量的交互效应如果两个自变量都是潜变量每个潜变量相当于因子分析中的因子需要设计若干题目作为指标indicator去间接测量下面考虑潜变量xx对因变量y可观测变量或h潜变量的交互效应12其中潜变量有若干指标先看一个实际例子例1.BagozziBaumgartner和Yi[6]研究了消费者对商场购物优惠券的看法(K)评价(P)对使用优惠券的态度(T)的影响问卷题目均为7点量表根据被试对题目的同意程度记分1完全不同意7完全同意(K)对购物优惠券的看法:K1寻找和收集优惠券需花许多时间和精力K2计划和使用优

8、惠券需花许多时间和精力(P)对购物优惠券的评价P1寻找和收集优惠券所花的时间和精力很值得P2计划和使用优惠券所花的时间和精力很值得(T)对购物优惠券的态度T1你喜欢优惠券T2你乐于使用优惠券T3你认为优惠券很好例1的潜变量K,P,T均由多于一个題目测量一个题目对应于一个变量应当如何估计或检验看法(K)与评价(P)对态度(T)的交互效应呢通常人们是简单地将潜变量当作显变量来处理例如将测量潜变量T的第11卷第5期潜变量交互效应分析方法-595-3个题目指标的