Standardized path coefficients are reported in Table 2 for all pathways. It should be noted that current approaches to mediation emphasize em- pirically estimating and testing the significance of the indirect effect and no longer require a significant total effect of the independent variable on the dependent variable to establish mediation (Hayes, 2009; MacKinnon, Krull, & Lockwood, 2000; Shrout & Bolger, 2002). Thus, we used the model indirect command and bias corrected and accelerated bootstrapping procedure in Mplus to test the mediation hypotheses (Preacher & Hayes, 2008). The bootstrapping method uses a resampling procedure to create confidence intervals for the indirect effects. As explained by Preacher and Hayes, this approach for testing the signifi- cance of the indirect effect (i.e., mediation) is a more appropriate and more powerful test (MacKinnon, Lockwood, & Williams, 2004) than the traditional causal steps (Baron & Kenny, 1986) and product-of-coefficients
Standardized results for the mediation model.
Standardized path coefficients are reported in Table 2 for all pathways. It should be noted that current approaches to mediation emphasize em- pirically estimating and testing the significance of the indirect effect and no longer require a significant total effect of the independent variable on the dependent variable to establish mediation (Hayes, 2009; MacKinnon, Krull, & Lockwood, 2000; Shrout & Bolger, 2002). Thus, we used the model indirect command and bias corrected and accelerated bootstrapping procedure in Mplus to test the mediation hypotheses (Preacher & Hayes, 2008). The bootstrapping method uses a resampling procedure to create confidence intervals for the indirect effects. As explained by Preacher and Hayes, this approach for testing the signifi- cance of the indirect effect (i.e., mediation) is a more appropriate and more powerful test (MacKinnon, Lockwood, & Williams, 2004) than the traditional causal steps (Baron & Kenny, 1986) and product-of-coefficientsStandardized results for the mediation model.
การแปล กรุณารอสักครู่..

COEF เส้นทางมาตรฐาน cients สายจะมีการรายงานในตารางที่ 2 สูตรทั้งหมด มันควรจะตั้งข้อสังเกตว่าวิธีการในปัจจุบันเพื่อไกล่เกลี่ยเน้น em- pirically การประเมินและการทดสอบนัยมีนัยสำคัญของผลกระทบทางอ้อมและไม่จำเป็นต้องมีนัยสำคัญผลรวมลาดเทของตัวแปรอิสระเกี่ยวกับตัวแปรที่จะสร้างการไกล่เกลี่ย (เฮย์ส 2009; MacKinnon, ครัลล์, และล็อควู้ด 2000 Shrout และโบลเกอร์, 2002) ดังนั้นเราจึงใช้รูปแบบคำสั่งทางอ้อมและอคติการแก้ไขและวิธีการร่วมมือในการเร่ง Mplus เพื่อทดสอบสมมติฐานการไกล่เกลี่ย (ปัญญาจารย์และเฮย์ส, 2008) วิธีการร่วมมือใช้ขั้นตอนการ resampling เพื่อสร้างช่วงเวลาที่มั่นใจปรับอากาศสายสำหรับผลกระทบทางอ้อม ตามที่อธิบายไว้โดยพระและเฮย์ส, วิธีการนี้สำหรับการทดสอบนัย fi- นัยสำคัญของผลกระทบทางอ้อม (เช่นการไกล่เกลี่ย) คือการทดสอบที่เหมาะสมมากขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น (MacKinnon, ล็อควู้ดและวิลเลียมส์, 2004) กว่าขั้นตอนเชิงสาเหตุแบบดั้งเดิม (บารอนและ เคนนี, 1986) และผลิตภัณฑ์ของ COEF cients ไฟ
ผลตามเกณฑ์มาตรฐานสำหรับรูปแบบการไกล่เกลี่ย
การแปล กรุณารอสักครู่..

มาตรฐานเส้นทาง coef จึง cients จะมีการรายงานในตารางที่ 2 สำหรับเส้นทางทั้งหมด . มันควรจะตั้งข้อสังเกตว่า ปัจจุบันแนวทางการไกล่เกลี่ยเน้นยาว - pirically การประเมินและทดสอบ signi ถ่ายทอดโรคมะเร็งของผลกระทบทางอ้อม และไม่ต้อง signi จึงไม่สามารถอิทธิพลรวมของตัวแปรอิสระตัวแปรที่จะสร้างการไกล่เกลี่ย ( Hayes , 2009 ; ครูล แมคคินนอน , , & Lockwood , 2000 ;shrout & โบลเกอร์ , 2002 ) ดังนั้นเราจึงใช้คำสั่งแบบทางอ้อมและอคติการแก้ไขและเร่งกระบวนการ bootstrapping มพลัส เพื่อทดสอบสมมติฐาน ( การเทศน์& Hayes , 2008 ) การใช้กระบวนการ bootstrapping วิธีสุ่มซ้ำเพื่อสร้างช่วงเวลา dence จึงต่อต้านผลกระทบทางอ้อม ตามที่อธิบายไว้โดยนักเทศน์และเฮย์สแบบทดสอบ signi จึง - โรคมะเร็งของผลกระทบทางอ้อม ( เช่น การไกล่เกลี่ย ) เป็นแบบทดสอบที่เหมาะสมมากขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แมคคินนอน ล็อควูด& , วิลเลียมส์ , 2004 ) กว่าเดิมสาเหตุขั้นตอน ( บารอน&เคนนี่ , 1986 ) และผลิตภัณฑ์ของ coef จึง cients
ผลมาตรฐานสำหรับรูปแบบการไกล่เกลี่ย .
การแปล กรุณารอสักครู่..
