温忠麟老师地检验中介效应程序

1、温忠麟老师的检验中介效应程序一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系( 心Y)不是直接的因果链关 系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称 M为中介变量，而X通过M对丫产生的的间接影响称为中介效应。中 介效应是间接效应的一种， 模型中在只有一个中介变量的情况下， 中 介效应等于间接效应； 当中介变量不止一个的情况下， 中介效应的不 等于间接效应， 此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效 应的总和。以最简单的三变量为例， 假设所有的变量都已经中心化， 则中介 关系可以用回归方程表示如下：Y=cx+ei1)M=ax+e22)Y=c ' x+bM+e33)上

2、述 3 个方程模型图及对应方程如下：二、中介效应检验方法中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘 积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1. 依次检验法( causual steps )。依次检验法分别检验上述 1) 2) 3) 三个方程中的回归系数，程序如下：1.1 首先检验方程 1) y=cx+ e1 ，如果 c 显著( H0:c=0 被拒绝)， 则继续检验方程2）,如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中 介效应检验；1.2在c显著性检验通过后，继续检验方程 2）M=ax+e2如果a 显著（HO:a=O被拒绝），则继续检验方程3）；如果a不显著，则停止 检验

3、；1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c' x + bM + e3,检验b的显著性，若b显著（HO:b=O被拒绝），则说明中 介效应显著。此时检验c',若c'显著，则说明是 不完全中介效应； 若不显著，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M来实现。评价:依次检验容易在统计软件中直接实现， 但是这种检验对于较 弱的中介效应检验效果不理想，如a较小而b较大时，依次检验判定 为中介效应不显著，但是此时 ab乘积不等于0,因此依次检验的结 果容易犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判断）。2. 系数乘积项检验法（products of

4、coefficients）。此种方法主要检 验ab乘积项的系数是否显著，检验统计量为 z = ab/ s ab，实际上熟 悉统计原理的人可以看出，这个公式和总体分布为正态的总体均值显 著性检验差不多，不过分子换成了乘积项，分母换成了乘积项联合标 准误而已，而且此时总体分布为非正态，因此这个检验公式的Z值和 正态分布下的Z值检验是不同的，同理临界概率也不能采用正态分布 概率曲线来判断。具体推导公式我就不多讲了，大家有兴趣可以自己 去看相关统计书籍。分母Sab的计算公式为：Sab二a2sb2 b2Sa2，在这个公式中，Sb2和Sa2分别为a和b的标准误，这个检验称为sobel检验, 当然检验公式不

5、止这一种例如 Goodman I检验和Goodman II检验都可以检验（见下） , 但在样本比较大的情况下这些检验效果区别不大。在AMO叩没有专门的soble检验的模块，需要自己手工计算出而在 lisrel里面则有，其临界值为 za/2>0.97 或 za/2<-0.97（P <0.05 ，N三200）。关于临界值比率表见附件（虚无假设概率分布见MacKinnon表中无中介效应 C.V. 表，双侧概率，非正态分布。这个临界表没有 直接给出 .05 的双侧概率值，只有 .04 的双侧概率值；以 N=200 为 例， .05 的双侧概率值在其表概在± 0.90 左右，

6、而不是温忠麟那篇文 章中提出的 0.97 。关于这一点，我看了温的参考文献中提到的MacKinnon 那篇文章，发现温对于 .97 的解释是直接照搬 MacKinnon 原文中 的一句 话 <For example, the empirical critical value is .97 for the .05 significance level rather than 1.96 for the standard normal test of ab 4 0. Wedesignate this test statistic by z8 because it uses a differen

7、t distribution than the normal distribution.>，实际上在MacKinnon的概率表中，这个.97的值是在N=200下对应的.04概率的双侧统计值，而不是.05概率双侧统计 值，因为在该表中根本就没有直接给出 .05 概率的统计值。为了确定 这点，我专门查了国外对这个概率表的介绍，发现的确如此，相关文 章见附件 mediationmodels.rar 。当然，从统计概率上来说， 大于 0.97 在这个表中意味着其值对应概率大于 .05 ，但是当统计值小于 0.9798th 时而大于0.8797”，其值对应概率的判断就比较麻烦了，此时要采用 0.9

8、0 作为 P<.05 的统计值来进行判断。之所以对温的文章提出质疑，是因为这涉及到概率检验的结果可靠性， 我为此查了很多资料， 累)。GoodmanI 检验公式如下 Goodman II 检验检验公式如下注：从统计学原理可知，随着样本量增大，样本均值和总体均值的差 误趋向于减少； 因此从这两个公式可看出， 的值随着样本容量增大而 呈几何平方值减小，几乎可以忽略不计算，因此 MacKinnon et al. (1998) 认为乘积项在样本容量较大时是“ trivial ”(琐碎不必要的) 的，因此sobel检验和Goodman佥验结果在大样本情况下区别不大， 三个检验公式趋向于一致性结果，

9、 因此大家用 soble 检验公式就可以 了(详情请参考文献 A Comparison of Methods to Test Mediation and Other Intervening Variable Effects. Psychological Methods 2002, Vol. 7, No. 1,83- 104)。评价：采用 sobel 等检验公式对中介效应的检验容易得到中介效应显著性结果，因为其临界概率(MacKinnon) Pv.05的Z值为Za/2>0.90 或Z a /2<-0.90，而正态分布曲线下临界概率 PV.05的Z值为Za /2>1.96 或 z

10、a/2<-1.96 ，因此用该临界概率表 容易犯第一类错误 (拒绝虚无假 设而作出中介效应显著的判断)3. 差异检验法 (difference in coefficients) 。 此方法同样要找出联 合标准误，目前存在一些计算公式，经过 MacKi nnon等人的分析，认 为其中有两个公式效果较好，分别是 Clogg等人和Freedman等人提 出的，这两个公式如下：Clogg差异检验公式Freedman差异检验公式tc c'In 3xm Sc'tN2S2 SC2 2SCSC' 1xm2这两个公式都米用t检验，可以通过t值表直接查出其临界概率。Clogg等提出的

11、检验公式中，的下标N-3表示t检验的自由度为N-3, 为自变量与中介变量的相关系数，为X对丫的间接效应估计值的标准 误；同理见Freedman检验公式。评价：这两个公式在a=0且b=0时有较好的检验效果，第一类错误率 接近0.05 ,但当a=0且0时，第一类错误率就非常高有其是 Clogg 等提出的检验公式在这种情况下第一类错误率达到 100%因此要谨 慎对待。中介效宗全中介 应显著效应显著中介效中介憑应 应显著不显著4. 温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序，如下图:Y与産相井不显著 停止中弁效应分析这个程序实际上只采用了依次检验和 sobel检验，同时使第一类错误率和第二类错误率都控制

12、在较小的概率，同时还能检验部分中介效应和完全中介效应，值得推荐。三中介效应操作在统计软件上的实现根据我对国国外一些文献的检索、分析和研究，发现目前已经有专门分析soble检验的工具软件脚本，可下挂在 SPSS当中；然而在AMOS中只能通过手工计算，但好处在于能够方便地处理复杂中介模 型，分析间接效应；根据温忠麟介绍，LISREAL也有对应的SOBEL佥 验分析命令和输出结果，有鉴于此，本文拟通过对在SPSS AMO防如何分析中介效应进行操作演示，相关SOBEL检验脚本及临界值表（非正态SOBEL佥验临界表）请看附件。1. 如何在SPSS中实现中介效应分析这个部分我主要讲下如何在 spss中实现

13、中介效应分析（无脚本， 数据见附件spss中介分析数据，自变量为工作不被认同，中介变量 为焦虑，因变量为工作绩效）。目得分合并取均值并中心化，见下图第一步：将自变量（X）、中介变量（M）、因变量（Y）对应的潜变量的项文件鴿扇視團数据）转换分析如 舉工具j 窗口址|帮勛W旧臬闻&| *1哺開團越匿|馬to -上作不械认同3领导不认可1同事不认可1客户不认可P跳紧张坐立不安1效率低效率下111122-I22.21在这个图中，自变量（X）为工作不被认同，包含3个观测指标，即领导不认同、 同事不认可、客户不认可；中介变量（M焦虑包含3个观测指标即心跳、紧、 坐立不安；

14、因变量（Y包含2个观测指标即效率低和效率下降。w -册e 鋼 蛇曲趨切 赠a）飾 瞬隠二昌川窗口® 删邓#社b為1r广匚工匚石:工眉飙同5領討i诃同靜近許不咽悯1紧张1业移做MEI孵F罔工杯叢认剛 M 1工作珮13242 22-23 302.0D2301"nf2 11:21T如2.DCDescriptive Statistics文件 轴*规雷世；»ig（DJ砖RHi兮析® 曲却 工具 启口迦 WQP工作不被认同焦虑工作绩效Valid N (listwise)N489489489489Mean2.08212.08592.2807|HS1岂同&田由1

15、 M|鬥亡1圈捌因府團I民修不帙认同T上面三个图表示合并均值及中心化处理过程,生成3个对应的变量并工作不祓认同慳虑 |二作娃毁不據认司£中心化蕉堪甲视1工作绩农中右此）13.002.002.5052*.OJJ221.002.002.0D1 00-.09-2931.001331.5D1 oe-75»70中心化（项目均值后取离均差）得到中心化 X、M Y。第二步：按温忠麟中介检验程序进行第一步检验即检验方程y=cx+e中的c是否显著，检验结果如下表：Model SummaryModelRR SquareAdjusted RSquareStd. Error of the Esti

16、mateChange StatisticsR SquareChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.678(a).460.459.70570.460414.2651487.000Coe fficients aModelUn sta ndardized Coefficie ntsStan dardized Coefficie ntstSig.BStd. ErrorBeta1(Co nsta nt).002.032.051.959不被认同（中心化）.804.040.67820.354.000a Dependent Var iable:工作绩效(中心化)由上表可知，方程y

17、=cx+e的回归效应显著，c值.678显著性为pv.000, 可以进行方程m=ax+e和方程y=c' x+bm+e勺显著性检验；第三步：按温忠麟第二步检验程序分别检验a和b的显著性，如果都显 著，贝憶需检验部分中介效应和完全中介效应；如果都不显著，则停 止检验；如果a或b其中只有一个较显著，则进行sobel检验，检验结 果见下表：Model Summ aryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. E rror of the EstimateChange StatisticsR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Cha n

18、ge1.533 a.284.283.76763.284193.2471487.000a. Predictors: (Constant), 不被认同(中心化)Coe fficientsModelUn sta ndardized Coefficie ntsStan dardized Coefficie ntstSig.BStd. ErrorBeta1(Co nsta nt).001.035.034.973不被认同（中心化）.597.043.53313.901.000a. Dependent Var iable:焦虑(中心化)由上面两个表格结果分析可知，方程m=ax+中, a值0.533显著性pv.

19、000，继续进行方程y=c' x+bm+e勺检验，结果如下表：Model Summ aryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. E rror of the EstimateChange StatisticsR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Cha nge1.702 a.492.490.68485.492235.4902486.000a. Predictors: （Constant）,焦虑（中心化），不被认同（中心化）Coe fficients aModelUn sta ndardized Coefficie nts

20、Stan dardized Coefficie ntstSig.BStd.ErrorBeta1(Co nsta nt).001.031.044.965不被认同（中心化）.670.045.56414.773.000焦虑（中心化）.225.040.2135.577.000a. Dependent Var iable:工作绩效(中心化)由上面两个表的结果分析可知，方程 y=c' x+bm+中, b值为0.213显 著性为pv.000,因此综合两个方程m=ax+和y=c' x+bm+e勺检验结果， a和b都非常显著，接下来检验中介效应的到底是部分中介还是完全中 介；第四步：检验部分中介

21、与完全中介即检验c'的显著性：由上表可知，c'值为.564其p值.000,因此是部分中介效应，自变量 对因变量的中介效应不完全通过中介变量焦虑的中介来达到其影响， 工作不被认同对工作绩效有直接效应，中介效应占总效应的比值为：effect 床ab/c=0.533 X 0.213/0.678=0.167,中介效应解释了因变量 的方差变异为 sqrt（0.490-0.459）=0.176（17.6%）小结 在本例中，中介效应根据温忠麟的检验程序最后发现自变量和 因变量之间存在不完全中介效应，中介效应占总效应比值为 0.167, 中介效应解释了因变量17.6%的方差变异。2. 在sps

22、s中运用spssmaro脚本来分析中介效应下面我们采用Preacher（2004）设计的spssmaro脚本来进行中介效应分析，该脚本是美国俄亥俄和州立大学 Preacher和Hayes于 2004年开发的在spss中计算间接效应、直接效应和总效应的脚本，对间接效应的计算采用了 sobel检验，并给出了显著性检验结果，这个脚本可在如下网址下载：。脚本文件名为sobel_spss，关于如何在spss使用该脚本请看附件（附 件为pdf文件，文件名为runningscripts）。在运行了脚本后，在打开 的窗口中分别输入自变量、中介变量和调节变量，在选项框中可以选 择bootstrap （自抽样）次

23、数，设置好后，点击ok,运行结果如下:| = 申介效应分 托要制£ 鼻赳对SFSSEaLtaLEditar州卍編帛m利関m熱諾甩1箕拘團需应）TM nr 窗口 fih m韵tai釧 陣I寸旦基創豐1目自豐西同脣劭|e工作不被认同2二任逵魏I不被认同中心化）焦急（中心化I工悴绩女1SLID12I I1D3"TrioJ2 0DE?.0DG2 JODI73J0Da1391.33102.3311233122J0D133.G71433152.331Q2J3171331333193J0D202W2文件 旅辑冏 观圈怕 牌本心 调试匹！分祈g 目表© 工具期 宙口 帮助川匕 昌

24、 |瞩圃 關舞卜Pim: |(deelaraiions|I' Th 13 zs a. scrr,pt uersz口：n of tke SOBEL macffiO descrif ibed1 Preacker, K. J s, & Mayes, k. IF (/JCl叫.SPSS and 5A51 procedures £dx cstriiinat log ind i 匚 ect effects Ln s Imp 1 e1 wed i at ion models Behavior Re sear eh Heth.Dds InBttzunei:1 £ Compu

25、ters, 3 6, 717-31.1 terlcten lay "LndrEW F naye3* Schoo 1 of C aitiouizicEiu ion1 THe Ohio State Unitrers ity11hayes33日唱弓n已已U Version 2.0f Jiaijuatry 5 f 2OD9 Kiustz etuq.耳曰 曰 曰二p匸 file, not曰 syntax file1 If select to save the hooibS匸esttrftates they 111 sKie saveG in a as tar lie called Eioo c

26、 s t r ap - s av m tne1 SPSS dir.ee七口匸寸a T.±、丄&. m 三回OKCancelAbout业ft 中化中 可可可 1f 认认认 安降同中效 不不不 不低T认绩 导事户踽程立t車械虑作 领同客心紧坐效效不焦工Second order14/ Simple lediation ScrIndependent Variable X|> | (T托示被认同Proposed Mediator |M)I焦虑Dependent Variable (Y)口 |工作绩嫂Sobel Test Standard EirorBootstrap Sam pi

27、es1000Save Bootstrap EstimatesRun MATRIX procedure:VARIABLES IN SIMPLE MEDIATION MODEL丫工作绩效X不被认同M焦虑DESCRIPTIVES STATISTICS AND PEARSON CORRELATIONSMea nSD工作绩效不被认同焦虑工作绩_1.0000.95901.0000.6780.5139不被认同-.0020.8085.67801.0000.5330焦虑(中.0000.9063.5139.53301.0000SAMPLE SIZE489DIRECT And TOTAL EFFECTSCoeff

28、s.e. t Sig(two)b(YX).8042.039520.3535.0000cb(MX).5975.043013.9013.0000ab(YM.X).2255.04045.5773.0000bb(YX.M).6695.045314.7731.0000c注：b(yx)相当于c, b(my)相当于a, b(YM.X)相当于b, b(YX.M)相当于c'Value s.e. LL 95 CI UL 95 CI Z Sig(two)Effect.1347.0261 .0836 .1858 5.1647 .0000(sobel)BOOTSTRAP RESULTS For INDIRECT

29、 EFFECTData Mea n s.e. LL 95 CI UL 95 CI LL 99 CI UL 99 CIEffect.1347.1333 .0295 .0800 .1928 .0582 .2135NUMBER OF BOOTSTRAP RESAMPLES1000FAIRCHILD ET AL. (2009) VARIANCE IN Y ACCOUNTED FOR BY INDIRECT EFFECT:.2316* NOTES *END MATRIX -一从spssmacro脚本运行的结果来看，总效应、中介效应、间接效应达到了显著值，其中c为0.8042 , a值为0.5975 ,

30、b值为0.2255,c '值 为0.6695，间接效应(在本例中为中介效应)解释了自变量23.16%的方差，中介效应占中效应的比例为0.168。下面用对加载脚本前后的 计算结果进行比较见下表：c ab效应比c中介效应万差变异无脚本0.678 * * *0.5130.2130.5640.167417.6%Spssmacrao 0.804* * *0.5980.2260.6700.167523.16%从比较结果可以看出，加载脚本后分析中介效应结果，总体效应提高 了，但效应比没有多大变化（0.0001），说明中介效应实际上提高了； 中介效应对因变量的方差变异的解释比例也提高了了近 5个百分点

31、， 说明采用bootstrap抽样法能更准确地估计总体效应和间接效应。3. 如何在AMO中实现中介效应分析无论变量是否涉及潜变量，都可以利用结构方程模型来实现中介效应分析，下面我来谈谈如何在AMOS实现中介效应分析，数据见附件（AMO中介效应分析数据）第一步：建立好模型图，如下:1 e6 一领导不认可 *e10：-e5 一同事不认可Q工作不被认可1 |e4'一客户不认可卩坐立不安e2ie1ie3i1心跳1T焦虑e7绩效表现J Le11' 1T效率下降e8本模型假设，工作不被认可通过中介变量影响绩效表现。第二步：设置参数，要在 AMO中分析中介效应，需要进行一些必要的参数设置，步

32、骤见下图:Lnpfile Eii tDiagram Analyie Tools niiiiniiiiinii hi iiiiiiii iiiiii'鱼 Lilt srfict Froper ti es.CtrlflCtrl+kCirl+D* Perform bootstrapNumber of boot strap samplesPC confidence level0C confidence leytlEst ion Numerical Bias Output Boot strap Permtit at ions Rmdoni # Tit lepercent lie confiden

33、ce intervals :U >. Bill IIUII !& MdlllildJIllllUIIIII&l. & &! Al,!. fJlllii&UllilUJIlll lull! III.Bias-corrected confidence intervals.Analysis Properties? XEst imat ion Numerical Bias Qu*: Deathtrap Permutations Random # Title* Minimization history雨 Standardized estimatesl%7 S

34、auar&d Multiple correlations'Sample momtntsImplied noinentaL1 implied nomentsResidual moments7 Indirtctj dirtct 也 total effects 硬 Factor score veightSCovariances of estimates-Corr elatians of e st inate £硬 Critical ratios for differencesTests for aornality and out Li eraObserved informa

35、tion matrixModification indicesThreshold fornodification indices按照上面几个图提示的步骤设置好后， 读取数据进行运算，工具栏提示如下工作认同豐虑与绩效 default model Mitiiimzat i onIt ar at 1 or 8 MiniinHnt iras achieved Veit i-Tig oulpu't Chi-square = 26. , df = 17 EoatstrapSample 5C00 BC confidence intervalsPass 1Pa3S 2Paas 3Pass 4Pass

36、5Paas 6Pass 7Pass 3Pass gD1 "上图表示采用bootstrap（自抽样5000次）运算结果，数据迭代到第8 次得到收敛。模型卡方为26.0，自由度为17.第三步：看输出结果即模型图和文本输出:Standardized estimates卡方值=25r996<P=.O75）： 由度= 17;NFI=.989;TLI=.994;CFI=,996;卡方与自由度之比=1.529从模型标准化路径图可以看出，模型卡方与自由度之比为1.529，p值.05，各项拟合指数皆较理想，说明模型较理想，下面我们来看下模型的总体效应和间接效应的文本输出，见下表:Stan dar

37、dized Total Effects (Group n umber 1 - Default model)Sta ndardized Total Effects - Lower Bou nds (BC) (Group n umber 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.554.000.000绩效表现.714.077.000效率下降.612.068.830效率低.661.070.889领导不认可.818.000.000同事不认口.771.000.000客户不认可.729.000.000坐立不安.451.776.000紧.405.688.000心跳.436.753.0

38、00Sta ndardized Total Effects - Upper Bou nds (BC) (Group n umber 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑:.703.000.000绩效表现.831.303.000效率下降.733.263.905效率低.771.284.958领导不认可.907.000.000同事不认口.858.000.000客户不认可.841.000.000坐立不安.600.883.000紧.540.802.000心跳.582.868.000Stan dardized Total Effects - Two Tailed Sign if

39、ica nee (BC) (Group n umber 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.000绩效表现.000.002.效率下降.000.002.001效率低.000.002.001领导不认可.000.工作不被认可焦虑绩效表现同事不认可.001 客户不认可.001 坐立不安.000.001 .紧.000.000 .心跳.000.000 .上述三个表格是采用 BC（bias-corrected）偏差校正法估计的总体效 应标准化估计的下限值、上限值和双尾显著性检验结果，双尾检验结果显示，总体效应显著，提示自变量（工作不被认可）对因变量（绩 效表现）的总体效应显著）

40、值显著，Pv.000 ;下面我们继续看直接效 应的文本输出结果，如下表：Sta ndardized Direct Effects (Group n umber 1 - Default model)Sta ndardized Direct Effects - Lower Bou nds (BC) (Group n umber 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.554.000.000绩效表现.549.077.000效率下降.000.000.830效率低.000.000.889领导不认可.818.000.000同事不认口.771.000.000客户不认可.729.00

41、0.000坐立不安.000.776.000紧.000.688.000心跳.000.753.000Sta ndardized Direct Effects - Upper Bou nds (BC) (Group n umber 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.703.000.000绩效表现.759.303.000效率下降.000.000.905效率低.000.000.958领导不认可.907.000.000同事不认口.858.000.000工作不被认可焦虑绩效表现客户不认可.841.000.000坐立不安.000.883.000紧.000.802.000心跳.0

42、00.868.000Stan dardized Direct Effects - Two Tailed Sign ifica nee (BC) (Group n umber 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.000.绩效表现.000.002效率下降.001效率低.001领导不认可.000.同事不认口.001.客户不认可.001坐立不安.001紧.000心跳.000.和总体效应输出表格形式一致，前两个表格都是标准化估计的95%置信区间的上限值和下限值，第三个表格提示了直接效应显著， 见红体 字部分（在本例中即为中介效应 ab和c'）。下面我们来看下间接效

43、应的显著性分析结果，见下图：Sta ndardized In direct Effects (Group n umber 1 - Default model)Sta ndardized In direct Effects - Lower Bou nds (BC) (Group n umber 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.000.000.000绩效表现.050.000.000效率下降.612.068.000效率低.661.070.000领导不认可.000.000.000同事不认口.000.000.000客户不认可.000.000.000坐立不安.451.00

44、0.000工作不被认可焦虑绩效表现紧.405.000.000心跳.436.000.000Sta ndardized In direct Effects - Upper Bou nds (BC) (Group n umber 1 - Default model)工作不被认可焦虑绩效表现焦虑.000.000.000绩效表现.197.000.000效率下降.733.263.000效率低.771.284.000领导不认可.000.000.000同事不认口.000.000.000客户不认可.000.000.000坐立不安.600.000.000紧.540.000.000心跳.582.000.000Sta

45、n dardizedIn direct Effects - Two Tailed Sign ifica nee (BC) (Group n umber 1 - Defaultmodel)工作不被认可 焦虑绩效表现焦虑 绩效表现.002 . .效率下降.000.002 .效率低.000.002 .领导不认可. .同事不认口. .客户不认可 坐立不安.000 紧.000 心跳.000 表格形式同上，显著性见红体字部分，在本例中即为 C'。综合上述文本化输出的结果，我们可以判定，c,a,b,c '的估计值都达到了显著性，下面，我们来看些这四个路径系数的标准化估计值和标准误到底是多少呢

46、？见下表:Stan dardized Regressi on Weights: (Group n umber 1 - Default model)ParameterSE SE-SE Mean Bias SE-Bias焦虑<-工作不被认可.038.000.628-.001.001绩效表现<-工作不被认可.053.001.659.000.001绩效表现<-焦虑.058.001.187-.001.001心跳<-焦虑.029.000.814.000.000坐立不安<-焦虑.027.000.837.000.000客户不认可<-工作不被认可.028.000.790.000.000同事不认口<-工作不被认可.023.000.818.001.000领导不认可<-工作不被认可.023.000.