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Three Approaches to Testing for Statistical Suppression
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AI
DOI：10.1080/00273171.2025.2483245.png)
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摘要
En 中文
抑制作用对于理论研究和应用研究都具有重要意义，因为这些效应在调整第三个变量后出现效应的意外增加时发生。本文探讨了三种检验统计抑制作用的方法。第一种检验于1978年提出，基于零阶相关与半偏相关之间的关系。第二种检验来源于1997年提出的抑制作用的必要条件。第三种检验是不一致中介效应检验的扩展。我们推导了Velicer检验、Sharpe和Roberts检验的标准误差，进行了一项统计模拟研究，并将三种检验应用于两个真实数据集和多个已发表的相关矩阵。在模拟研究中，基于不一致中介的检验总体上表现最佳。对于数据示例，当可获得原始数据时，我们构建了bootstrap置信区间以评估显著性；对于相关系数，我们将每个检验统计量与正态分布进行比较以评估统计显著性。当应用于示例数据集时，每种检验均给出了一致的结果。分析工作展示了每种检验给出冲突结果的情形。基于中介效应与直接效应乘积符号的抑制作用中介检验整体表现最佳。
Keyword:
Suppression
mediation
regression
期刊
M
IF:
3.5
论文数:
1.8K
被引数:
9.4K
机构
引用论文
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