ブートストラップメディエーションテスト結果の解釈
ブートストラップメディエーションテストは、メディエーションモデルにおけるメディエーション効果の重要性を評価するために使用される統計的手法です。この方法では、元のデータを複数回リサンプリングし、媒介効果を計算することで、より強力な有意性検定を行うことができます。
結果の解釈
ブートストラップ メディエーション テストの出力には、次の重要な情報が含まれています:
1. 間接信頼区間効果:
これは、信頼区間の上限と下限で表される、媒介効果の推定範囲です。信頼区間にゼロが含まれない場合、仲介効果は統計的に有意です。
2. p 値:
これは、信頼区間にゼロが含まれない確率です。一般に、0.05 未満の p 値は統計的に有意であるとみなされます。
3. サンプル サイズ:
これは、ブートストラップ分析に使用されるデータ サンプルの数です。
4. ブートストラップ サブサンプリング時間:
これは、反復サンプリングの回数で、通常は 500 ~ 2000 回です。
結論
媒介効果の信頼区間にゼロが含まれず、p 値が 0.05 未満の場合、媒介効果は統計的に有意です。これは、媒介変数が独立変数と従属変数の間の関係を説明する役割を果たすことを意味します。
以上がブートストラップメディエーションテストの結果の見方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。