本公众号2019年12月24日的推文《全知网被引第一》,报道了本刊发表的一篇论文被引频数全知网第一,该推文被许多正面评论的同时,也存在不一样的声音,这让编辑部回忆起一件尘封多年的往事:调节/中介分析差点被阻击。现在把当年的邮件公布出来,或许能让更多读者理解为什么调节或中介分析这么热门。 那是七年前,编辑部收到一封审稿专家邮件:“为什么调节效应或者中介效应的文章近几年很多,这其实是个统计问题,不是研究问题。如果一直发这个,会有一个导向,本来没什么创新的问题,加个中介效应或者调节效应就貌似高级了。” 编辑部将审稿人的问题转发给当时的全体《心理学报》编委征求意见,同时也转给了“当事人”温忠麟教授。很快,编辑部收到了温老师的上千字答复,编辑部将其转发给全体编委后,没有收到异议,这事情就算过去了。今天来看,温老师的下面论点还是很有道理的:
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文章是否有创新,要从学理上和方法上去判断。
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判断一篇文章在统计方面的优劣,不能看它是否包含了什么统计分析,而要看统计方法使用是否得当。
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既不能说包含了调节或者中介效应就是好文章,也不能因为包含了调节或者中介效应就觉得有什么不妥。
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审稿人如果在具备更多的本学科知识的同时掌握更多的统计方法,可以对文稿水平做出更好的判断。
温忠麟答复全文: 如果一篇应用文章包含了调节或者中介效应分析就是调节效应或者中介效应的文章,那么包含了t检验(方差分析、回归分析)的文章就可以称为t检验(方差分析、回归分析)的文章了。如果有人问:“t检验(方差分析、回归分析)是一个统计问题,不是研究问题,为什么t检验(方差分析、回归分析)文章那么多?”应当和该审稿人提出的问题一样吧? 调节效应其实就是交互效应,但更方便解释。多因素方差分析通常都会考虑交互效应问题(不考虑反而是不好的),有方差分析的实验研究包含调节效应很正常。同样,回归分析不止一个自变量的时候,考虑自变量之间的交互效应,也是比单单考虑主效应比较好的做法。 至于中介效应,则可以分析变量之间影响的过程和机制。有研究发现,父母社会经济地位会影响儿女社会经济地位;后来有人引入中介效应分析,验证父母社会经济地位高的家庭,可以提供子女更好的教育条件、让子女接受更好的教育,而更好的教育会带来更高的社会经济地位,因而子女的教育水平就是一个中介变量。这个包含中介的研究显然是以往研究的深化。 可以说,调节或者中介效应分析是一种强有力的统计工具,以前由于国内读者对类似的研究工具不掌握,涉及调节或者中介的文章较少。近年来,随着心理学报发表了有关调节和中介的方法文章,使得更多的应用工作者学习和掌握了这些工具,将数据分析工作做得更加深入,是很正常的,就像起初方差分析只考虑主效应,后来知道要分析交互效应(即调节效应)了,所以方差分析包括交互效应就是常态了。 国际上的量化文章,包含调节效应(或交互效应)分析是很普遍的,前面说过,不止一个因素的实验就应当考虑交互效应(所以包含交互效应分析是SPSS等流行统计软件进行方差分析的默认功能)。同样,不止一个自变量的回归分析考虑交互效应是比较好的。至于中介效应,在使用测量工具的文章中很普遍,Rucker等(2011)统计发现2005至2009年间发表在Journal of Personality and Social Psychology(JPSP) 和Personality and Social Psychology Bulletin(PSPB)上约有59%和65%的文章使用了中介检验。 至于文章是否有创新,要从学理上和方法上去判断。上面说过的例子,研究了“父母社会经济地位――子女教育程度――子女社会经济地位”与研究“父母社会经济地位――子女社会经济地位”相比,是有创新,因为前者揭示了影响过程,解释了父母社会经济地位如何影响子女社会经济地位。 当然,判断一篇文章在统计方面的优劣,不能看它是否包含了什么统计分析,而要看统计方法使用是否得当。既不能说包含了调节或者中介效应就是好文章,也不能因为包含了调节或者中介效应就觉得有什么不妥。审稿人如果在具备更多的本学科知识的同时掌握更多的统计方法,可以对文稿水平做出更好的判断。
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