多水平结构方程模型交互效应分析及其应用

Multilevel study has been applied more and more in psychology, education, management, and some other disciplines of social science. How to analyze the interaction effects in multilevel structural equation models is an important methodology issue that has not been well addressed. In this project, we will research the statistical methods for analyzing the interaction effects in multilevel structural equation models. We will commit ourselves to: (1) deduce the appropriate standardized form of the multilevel structural equations for latent interaction models by using mathematical derivation. The formula of calculating interaction effects in multilevel structural equation models will be given; (2) Set up a method for analyzing the interaction effects in multilevel structural equation models with the Latent Moderated Structural Equations (LMS) approach. The aim is to design Mplus program of the method which can run in a personal computer in acceptable time; (3) evaluate and compare the methods with the unconstrained and LMS approaches. The better method will be recommended under different data conditions; (4) evaluate the influences of sample size on estimating interaction effects in multilevel structural equation models. The reasonable sample size will be recommended; (5) apply some new methods/models obtained in this project to a real empirical study. We will research the systemic and dynamic impacts of life events, class atmosphere, and their interaction on the adolescent subjective well-being and learning burnout by multilevel and longitudinal designs.

在心理、教育、管理等社科研究领域，越来越多的研究采用多水平设计和分析。本项目要研究的是多水平研究中非常重要却还没有很好解决的一类前沿热点问题——多水平结构方程模型（MSEM）中的交互效应。主要研究：(1)用无约束方法，得到MSEM中交互效应的标准化估计。目标是通过数学推演给出标准化估计的计算公式。(2)用潜调节结构方程（LMS）估计MSEM中的交互效应。目标是建立普通的个人电脑在可接受的时间内进行计算的模型及相应程序。(3)评价和比较LMS方法和无约束方法在估计MSEM交互效应时的表现。目标是根据不同的数据条件推荐合适的分析方法。(4)分析样本容量对MSEM交互效应估计的影响规律。目标是为应用工作者估计MSEM交互效应模型时推荐合理的样本容量。(5)用本项目的新创方法，研究青少年压力性生活事件、班级气氛以及两者的交互作用对主观幸福感和学习倦怠的系统、动态影响，在实际数据中演示和评价新方法。

在心理、教育、管理等社科研究领域，越来越多的研究采用多水平设计和分析。本项目研究了多水平研究中非常重要却还没有很好解决的一类前沿热点问题——多水平结构方程模型（MSEM）中的交互效应。主要研究了：(1)多水平结构方程模型中的交互效应。尽管多层线性模型区分了第一水平自变量的组间和组内效应、实现了多层调节效应的分解，仍然存在抽样误差和测量误差。建议在多层结构方程模型框架下，设置潜变量和多指标来有效校正抽样误差和测量误差。在介绍多层调节结构方程模型分析的随机系数预测法和潜调节结构方程法后，总结出一套多层调节的结构方程模型分析流程。(2)研究了基于结构方程模型的有调节的中介效应研究。指出了目前有调节的中介效应分析普遍存在的问题：当前有调节的中介效应检验大多使用多元线性回归分析，忽略了测量误差；而基于结构方程模型(SEM)的有调节的中介效应分析需要产生乘积指标，又会面临乘积指标生成和乘积项非正态分布的问题。在简介潜调节结构方程(LMS)方法后，建议使用LMS方法得到偏差校正的bootstrap置信区间来进行基于SEM的有调节的中介效应分析。(3)研究了潜变量建模有关的统计方法：通过数学推演证明了国际上流行的结构方程模型中介效应量指标kappa平方的错误，讨论了效应量应有的性质并为中介效应量的报告提出了建议；研究了结构方程模型常用的拟合指数检验；高级统计模型中的项目表述效应；研究了类别变量的中介效应；双因子模型在多维测验分数报告中的作用；因子混合模型。. 本项目成果将有关的建模方法和模型估计和检验策略推到了新的高度，为应用工作者提供了强有力的分析工具。本项目提出的许多模型或方法在心理学实证研究中进行了应用，例如：用多水平增长模型分析了师生互动质量对儿童学业发展和认知发展的影响；研究了自尊在学习压力对中学生学习倦怠影响中的调节作用；研究了表述效应对测验信效度的影响；测验中作假行为研究；认知情绪调节效能结构研究；Machiavellian个性量表的结构研究；研究了微信成瘾在生活事件对生活满意度影响中的遮掩效应；进行了共情与同情量表相关研究；Machiavellian个性量表的结构研究；工作调节焦点类型研究；职业胜任力在工作要求—资源模型；负性生活事件对青少年自我伤害行为的影响研究；父母鼓励对初中生阅读自主性的影响研究等。