調節變項與中介變項

調節變項與中介變項 羅勝強姜燕指導老師:任維廉教授報告人:陳彥廷

羅勝強 • 香港中文大學工商管理學系 • 學歷 • 香港中文大學工商管理學士 • PhD(Iowa) • 管理研究方法 http://community.chinahrd.net/home.php?mod=space&uid=35543

姜燕 • 香港中文大學管理系博士 • 領導力、組織行為、管理研究方法

報告大綱 • 調節變項與中介變項在研究中的功用 • 前言 • 變項的理論意義 • 調節變項的原理與檢驗方法 • 原理 • 調節作用與交互作用 • 檢驗方法 • 影響統計檢定力之因素 • 其他方法 • 中介變項的原理與檢驗方法 • 中介作用的原理 • 中介作用的檢驗與分析 • 中介作用檢驗的問題

前言 • 知識都是建立在變項間的相關關係或因果關係的基礎上，隨著研究的深入，一些簡單的關係已經無法提供足夠的訊息，也難以概括各種複雜的情況

變項 • 中介變項 • 關係背後的原理與內部機制 • 例如：Woodworth(1928)，在「S-R」理論中提出「S-O-R」模型，說明刺激對行為的作用是透過有機體內部的轉換過程發生 • 調節變項 • 一個關係在不同條件下是否會產生變化 • 視情況而定 • 例如：失敗 →高自我效能感→努力不足 →低自我效能感→能力不夠，放棄

變項的理論意義 • 調節變項 • 為現有理論找出限制條件與適用範圍 • 一組關係在不同條件下的變化及其背後原因 • 中介變項 • 一個變項能夠解釋獨變項與依變項之關係 • 整合已有的研究或理論 • 解釋關係背後的作用機制工作績效組織公民行為轉型式領導領導者-成員交換關係(LMX)

調節變項的原理與檢驗方法 • 原理 • 調節作用與交互作用 • 檢驗方法 • 影響統計檢定力之因素 • 其他方法

原理外部環境情感承諾員工離職

調節作用與交互作用

檢驗方法 • 多元調節迴歸分析(moderated multiple regression, MMR) • 用虛擬變項代表類別變項 • 對連續變項進行中心化或標準化 • 建立乘積項 • 建立方程式 • 分析與解釋

用虛擬變項代表類別變項 • 例如：訓練效果研究(D1=實務操作教學, D2=小組討論教學,控制組)

進行中心化或標準化 • 測量每個數據點減去平均值，使得新得到的數據平均值為0 • 減少多元共線性問題 • 建立乘積項 • 建立方程式標準化後的值

分析與解釋 • 樣本為類別變項 • 繪圖 • 檢驗斜率 • 樣本為連續變項 • 低於中位數與高於中位數的兩組，分別進行迴歸分析 • 平均值左右各一個標準差的區域之外各為一組，分別進行迴歸分析

影響統計檢定力之因素 • 樣本大小 • 作用越小，需要的樣本就越大 • 變項的選擇 • 類別變項 • 樣本數量差異太大，會減少統計檢定力 • 測量誤差 • 連續變項 • 測量信度

其他方法 • 階層線性模型(HLM) • 結構方程模型(SEM)

中介變項的原理與檢驗方法 • 原理 • 檢驗與分析 • 檢驗上的問題

原理 • 完全中介(C=0) • 部分中介(C>0)

檢驗與分析 • Baron與Kenny(1986)的方法 • 獨變項影響依變項 • 獨變項影響中介變項 • 控制中介變項後，獨變項對依變項的作用消失 • 建立因果關係 • X與Y要存有因果關係 • 檢驗中介作用

基於組織的自尊

檢驗的問題 • 同樣的統計結果存在很多可能的模型 • 組織管理在同一時間蒐集所有數據之調查方法，只能驗證假設的因果關係，不能確切區分誰是因誰是果

結論 • 成熟理論的作用是幫助建立可信的因果關係，因此要先有理論與邏輯推導 • 其次才是用統計檢驗方法驗證數據是否與假設一致 • 統計方法只是工具，重要是理論基礎與嚴謹科學態度

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調節變項與中介變項

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