结构方程模型中的标准化调节效应与中介分析

中介和调节分析是心理学和教育学研究中的重要概念，特别是在多变量分析中，如心理、行为和管理领域。这两个术语主要关注变量间相互作用的方式。调节效应（moderation）指的是一个变量（调节变量）如何改变另一个变量（主变量）与第三变量（因变量）之间的关系强度。例如，在教育环境中，学生的学习风格可能被父母的教育水平调节，使得不同背景的学生在面对相同教学方法时表现出不同的学习效果。 中介效应（mediation）则涉及一个变量（中介变量）如何介入自变量和因变量之间，从而影响它们之间的因果路径。比如，教师的期望可能通过学生的自我效能感作为中介，影响他们的学术成就。 在统计分析中，回归分析和结构方程模型（SEM）是常用来研究这些效应的重要工具。在回归分析中，显变量的调节效应模型的标准化估计解决了参数的尺度问题，便于比较不同变量的影响程度。然而，对于潜变变量的调节效应模型，即当我们处理不可直接观测的心理特质或潜在因素时，标准化估计的问题更为复杂。 标准的调节效应模型标准化估计方法并不适用于这类情况，因为潜变量通常需要通过其指标（显变量）来间接测量。为此，本文提出了一种新的方法，通过原始参数估计和常规标准化估计，计算出潜变量调节效应的“标准化”估计。这种“标准化”估计具有尺度不变性，意味着它不受测量单位影响，能够有效地解释和比较主效应与调节效应的相对重要性。 通过模拟示例，作者展示了如何应用这一方法，并强调了模型标准化估计在解释和比较不同变量交互作用时的重要性。这对于理论研究者和实践者来说，提供了一个更精确的工具，以深入理解复杂的社会心理学现象和教育干预的效果。 中介和调节分析的标准化估计方法在心理学和教育研究中是关键性的，它不仅有助于实证研究的精确度，还能促进跨研究间的比较和理论发展。掌握和应用这些方法对于提升研究质量，特别是在多层面、多层次的变量交互分析中，具有重要意义。