Статистические методы анализа опосредования Д.В. Люсин Институт психологии им. Л.С. Выготского РГГУ Институт психологии РАН. - презентация

1 Статистические методы анализа опосредования Д.В. Люсин Институт психологии им. Л.С. Выготского РГГУ Институт психологии РАН

2 Опосредование XY Опосредование – влияние на связь третьей переменной. R. Baron & D. Kenny, 1986: Различение модерации и медиации

3 Модерация M X X x MX x M Y

4 Пример модерации Фермент (M) Препарат (X) Взаимо- действие (X x M) Повышение артериального давления (Y)

5 Пример модерации Кол-во повторений (X) Взаимо- действие (X x M) Степень овладения навыком (Y) Внутренняя мотивация (M)

6 Медиация X M Y

7 Пример медиации IQ (X) С/эффектив- ность в интел. сфере (M) Эффектив- ность решения анаграмм (Y)

8 Пример медиации (О.М.К.) Эмоциональ- ная окрашен- ность стимула (X) Эмоциональ- ное состоя- ние (M) Пере-/ недооценка длительности (Y)

9 Анализ модерации Если X и M бинарныеANOVA 2x2 c взаимодействием Если X континуальная,Сравнить для каждой M бинарнаяподвыборки r или b (это лучше ) Если X и M континуальныеИерархический регрессионный анализ (вообще-то универсальный метод)

10 Анализ модерации Иерархический регрессионный анализ 1-й этап: в качестве предикторов вводятся X и M 2-й этап: произведение X и M Важно: надо провести центрацию X и M, чтобы снять коллинеарность предикторов Т.е. предикторы X' = X – X ср, M' = M – M ср, X'M'

11 Пример анализа модерации Точность распознавания эмоций людей (X) Взаимо- действие (X x M) Точность распознавания эмоций в музыке (Y) Тип слушателя эксперт.-эмоц. (M)

12 Пример анализа модерации Гипотеза: положительная корреляция между точностью распознавания эмоций при социальной перцепции и при восприятии музыки будет выше для слушателей экспертного типа по сравнению со слушателями эмоционального типа. Т.е. тип слушателя – возможный модератор, опосредующий связь между точностью распознавания эмоций при социальной перцепции и при восприятии музыки

13 Пример анализа модерации Слушатели эмоционального типа (Балл по опроснику медианы), N = 25 Слушатели экспертного типа (Балл по опроснику > медианы), N = 21 r = 0.229, p = r = 0.600, p = Первый метод: сравнение коэффициентов корреляции Различие между этими двумя коэффициентами не значимо (p = 0.07)

14 Пример анализа модерации ModelAdjusted R Square R Square Change F ChangeSig. F Change 1. Predictors: Listener Type, Videotest Predictors: Listener Type. Videotest. Listener Type x Videotest Второй метод: иерархический регрессионный анализ Model bSEβtp 1(Constant) Videotest Listener Type (Constant) Videotest Listener Type Vid x LisType

15 Анализ медиации X M Y a c' b c Шаг 1. Регрессия Y на X Шаг 2. Регрессия M на X Шаг 3. Регрессия Y на M при контроле X Шаг 4. Регрессия Y на X при контроле M будет ли значимое снижение с по сравнению с шагом 1?

16 Анализ медиации X M Y a c' b c Шаги 3 и 4 делаются в одном регрессионном анализе с принудительным включением предикторов (Enter), где Y – критерий, X и M – предикторы. Величина медиации = c – c' Полная медиация, если c' = 0

17 Анализ медиации X M Y a c' b c Проверка значимости медиации c – c' = ab z =

18 Проблемы при анализе медиации X M Y a c' b c Каузальные vs. корреляционные связи (влияние vs. предсказание) Проксимальная (a) vs дистальная (b) медиация

19 Положитель- ное активное настроение Когнитив- ная гибкость Оригиналь- ность β= 0.14* β= 0.01 β= 0.75*** β= 0.11* Пример анализа медиации DeDreu et al., 2008

20 Спасибо за внимание Спасибо за внимание