中介作用理论 PPT
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中介作用理论 PPT页数:13
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《中介作用分析》课件
《中介作用分析》PPT课 件
中介作用是指在人际关系中起到桥梁和纽带作用的现象。本课件将介绍中介 作用的定义、类别、形成条件、特点、作用机制、作用效应和在实际生活中 的应用。
什么是中介作用
中介作用是指在人际关系中起到桥梁和纽带作用的现象。了解中介作用的定义和类别有助于我们 深入理解其作用机制和作用效应。
中介作用的实现途径包括面对面交流、媒体传播、互联网技术等多种方式。
3
中介作用的作用效应
中介作用可能产生积极效应，如促进信息传递和资源共享，也可能产生负面效应， 如信息失真和资源占用。
中介作用在实际生活中的应用
中介作用在商业领域、社交媒体和政治领域等各个方面都有广泛的应用，通过中介作用可以更好地实现 信息传递和资源共享。
3 中介作用的相对性
中介作用的效果因具体 情况而异，可能对某些 人有好处，但对另一些 人产生负面影响。
中介作用的作用机制
中介作用的作用机制包括作用模式和作用途径，理解这些机制有助于我们更好地把握和运用中介作 用。
1
中介作用的作用模式
中介作用有多种模式，如信息传递、资源借贷、协调冲突等。
2
中介作用的作用途径
中介作用对社会发展具有重要作用，它促进了信息传递和资源流通，对个人也有启示作用。
1 中介作用对社会发展的作用
中介作用促进了社会交往、信息传递和资源共享，推动了社会的发展和进步。
2 对于个人的启示
通过充分利用中介作用，个人可以更好地获取信息、实现目标，并与他人建立良好的人 际关系。
中介作用的定义
中介作用指的是一个人或一个事物在人际关系中起到连接和沟通的作用。
中介作用的类别
中介作用可以分为人际中介、物质中介和信息中介等几种类别。
中介作用是指在人际关系中起到桥梁和纽带作用的现象。本课件将介绍中介 作用的定义、类别、形成条件、特点、作用机制、作用效应和在实际生活中 的应用。
什么是中介作用
中介作用是指在人际关系中起到桥梁和纽带作用的现象。了解中介作用的定义和类别有助于我们 深入理解其作用机制和作用效应。
中介作用的实现途径包括面对面交流、媒体传播、互联网技术等多种方式。
3
中介作用的作用效应
中介作用可能产生积极效应，如促进信息传递和资源共享，也可能产生负面效应， 如信息失真和资源占用。
中介作用在实际生活中的应用
中介作用在商业领域、社交媒体和政治领域等各个方面都有广泛的应用，通过中介作用可以更好地实现 信息传递和资源共享。
3 中介作用的相对性
中介作用的效果因具体 情况而异，可能对某些 人有好处，但对另一些 人产生负面影响。
中介作用的作用机制
中介作用的作用机制包括作用模式和作用途径，理解这些机制有助于我们更好地把握和运用中介作 用。
1
中介作用的作用模式
中介作用有多种模式，如信息传递、资源借贷、协调冲突等。
2
中介作用的作用途径
中介作用对社会发展具有重要作用，它促进了信息传递和资源流通，对个人也有启示作用。
1 中介作用对社会发展的作用
中介作用促进了社会交往、信息传递和资源共享，推动了社会的发展和进步。
2 对于个人的启示
通过充分利用中介作用，个人可以更好地获取信息、实现目标，并与他人建立良好的人 际关系。
中介作用的定义
中介作用指的是一个人或一个事物在人际关系中起到连接和沟通的作用。
中介作用的类别
中介作用可以分为人际中介、物质中介和信息中介等几种类别。
中介效应分析PPT精选文档
f2 by y6-y12; !定义模型，因子f2由y6-y12七个指标测量。 f3 by y13-y17; !定义模型，因子f3由y13-y17五个指标测量。 PTSD by F1-F3; !定义二阶测量模型。 OUTPUT: STANDARDIZED; !要求Mplus输出标准化解。
14
Mplus结果解读指标： （1）SRMR <0.08 标准化残差均方根 （2）RMSEA <0.08 近似误差均方根 （3）CFI >0.95 比较拟合指数 （4）NNFI/TLI >0.95 非规范拟合指数
（3）系数差异检验法 H0:cc, 0
8
sobel法的检验力高于依次检验，但这个检验统
计量的推导要假设aˆ bˆ 服从正态分布，就算其中每一
个系数都是正态分布，其乘积通常也不是正态的，因 而Sab的计算只是近似的，可能很不准确，所以该检 验具有很明显的局限性。
9
因此，Bootstrap 法是公认的可以取代 Sobel 法而 直接检验系数乘积的方法。
12
a=0.6
b=0.39
c=0.54(c'=0.31)
图3：专业承诺对专业满意度和学习投 入的中介作用模型
13
依次检验回归系数法Mplus
TITLE: The structure of PTSD of DSM-4 using ML in table 5-8 !题目。 DATA: FILE IS PTSD.dat / .txt ; !指定数据存储位置。 VARIABLE: NAMES ARE x1 x2 y1-y17; !定义数据文件中的变量名。
先看以上指标，如果满足以上条件，则模型符 合拟合指标。
15
16
再看STDYX Standardization输出数据，确定中介调节效应
14
Mplus结果解读指标： （1）SRMR <0.08 标准化残差均方根 （2）RMSEA <0.08 近似误差均方根 （3）CFI >0.95 比较拟合指数 （4）NNFI/TLI >0.95 非规范拟合指数
（3）系数差异检验法 H0:cc, 0
8
sobel法的检验力高于依次检验，但这个检验统
计量的推导要假设aˆ bˆ 服从正态分布，就算其中每一
个系数都是正态分布，其乘积通常也不是正态的，因 而Sab的计算只是近似的，可能很不准确，所以该检 验具有很明显的局限性。
9
因此，Bootstrap 法是公认的可以取代 Sobel 法而 直接检验系数乘积的方法。
12
a=0.6
b=0.39
c=0.54(c'=0.31)
图3：专业承诺对专业满意度和学习投 入的中介作用模型
13
依次检验回归系数法Mplus
TITLE: The structure of PTSD of DSM-4 using ML in table 5-8 !题目。 DATA: FILE IS PTSD.dat / .txt ; !指定数据存储位置。 VARIABLE: NAMES ARE x1 x2 y1-y17; !定义数据文件中的变量名。
先看以上指标，如果满足以上条件，则模型符 合拟合指标。
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再看STDYX Standardization输出数据，确定中介调节效应
中介效应与调节效应分析(课堂PPT)
对另一c类学生却没有效，从而学生 个XM性是调节变量。 c：衡量调节效应的大小
概述-核心概念 调节效应与交互效应
➢ 从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 ➢ 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 ✓ 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 ✓ 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
自大大我学学效生生能领领×导导力力 团队绩效
团队绩效 团团队队绩绩效效
概述-核心概念
中介效应(mediating effect)
考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M 为中介变量。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X
Y
M
X
Y
自我效能
大学生领导力
团队绩效
2
概述-核心概念
✓ 验证c不等于0：利用相关或者回归 ✓ 验证a不等于0，b不等于0（完全中介时，还需验证c'等于0）
用X向M做回归，得到a 进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b
✓ 中介效应值=a*b
1 4
实例分析-中介效应
实例分析1
➢ 某研究在探究成年人的生活满意度时，根据既往理论支持，初步建立假 设如下：
c
X
Y
e1
M
e2
a
b
c'
X
Y
e3
中介效应模型示意图
3
中介效应方程式
Y = cX +e1
(1)
M = aX +e2
(2)
Y =c'X +bM +e3
(3)
➢ 中介效应：a*b ➢ 直接效应：c ' ➢ 总效应：c (c = c'+ ab)
概述-核心概念 调节效应与交互效应
➢ 从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 ➢ 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 ✓ 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 ✓ 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
自大大我学学效生生能领领×导导力力 团队绩效
团队绩效 团团队队绩绩效效
概述-核心概念
中介效应(mediating effect)
考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M 为中介变量。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X
Y
M
X
Y
自我效能
大学生领导力
团队绩效
2
概述-核心概念
✓ 验证c不等于0：利用相关或者回归 ✓ 验证a不等于0，b不等于0（完全中介时，还需验证c'等于0）
用X向M做回归，得到a 进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b
✓ 中介效应值=a*b
1 4
实例分析-中介效应
实例分析1
➢ 某研究在探究成年人的生活满意度时，根据既往理论支持，初步建立假 设如下：
c
X
Y
e1
M
e2
a
b
c'
X
Y
e3
中介效应模型示意图
3
中介效应方程式
Y = cX +e1
(1)
M = aX +e2
(2)
Y =c'X +bM +e3
(3)
➢ 中介效应：a*b ➢ 直接效应：c ' ➢ 总效应：c (c = c'+ ab)
金融中介理论
资本充足率要求
为确保金融中介机构的稳健经营， 监管部门对其资本充足率提出明 确要求，包括核心资本、附属资 本等指标。
风险管理要求
金融中介机构需建立完善的风险 管理体系，包括风险识别、评估、 监测、控制等方面，以降低经营 风险。Leabharlann 金融中介的政策建议01
鼓励金融创新
02
优化融资结构
03
加强行业自律
通过政策引导，鼓励金融中介机 构开展创新业务，满足市场需求， 提升服务水平。
区块链在金融中介中的风 险
如技术成熟度、隐私保护、监 管合规等问题，需要加强研究 和规范。
大数据在金融中介中的应用
大数据技术
通过对海量数据进行处理和 分析，挖掘出有价值的信息 和知识。
大数据在金融中 介中的应用场景
如风险评估、客户画像、精 准营销等，大数据技术可以 提高金融服务的质量和效率 。
大大数据在金融 中介中的优势
现代金融中介理论
信息不对称
现代金融中介理论重点研究信息不对称问题，认为信息不对称是导致市场失灵的主要原因，而金融中介能够通过 专业知识和技能降低信息不对称，提高市场效率。
风险管理
现代金融中介理论还强调风险管理的重要性，认为金融中介能够通过风险评估和管理，帮助投资者降低风险、实 现资产保值增值。
金融中介理论的最新发展
金融中介通过提供金融服务，促进资 本形成和经济增长，推动社会经济的 发展。
金融中介的类型
01
银行
提供存款、贷款、汇款等服务的金 融机构。
保险公司
提供各类保险产品和服务，保障个 人和企业风险的金融机构。
03
02
证券公司
提供证券交易、投资咨询、企业融 资等服务的金融机构。
《金融中介理论》课件
信息处理
金融中介机构通过收集、整理和分析各种经济信息，为投资者和管理者提供决策依 据。
金融中介机构利用先进的信息技术，提高信息处理的速度和准确性，降低信息不对 称的风险。
金融中介机构通过信息处理，帮助投资者和管理者更好地理解市场动态和风险状况 ，提高投资决策的科学性和准确性。
监督与控制
金融中介机构对投资项目和融 资方的经营状况进行监督和控 制，确保资金使用的合规性和 安全性。
02
金融中介机构具有专业的风险 管理团队和先进的风险管理技 术，能够更有效地评估和管理 风险。
03
金融中介通过提供风险管理服 务，帮助投资者和管理者实现 风险与收益的平衡，提高投资 组合的稳健性。
储蓄动员
金融中介机构通过吸收存款、发行债券等方式，动员社会上的闲置资金，为经济发展提供资金支持。 金融中介机构通过提供多样化的储蓄产品和服务，满足不同投资者的需求，提高储蓄的规模和效率。 金融中介机构在动员储蓄的过程中，发挥着信用中介的作用，为投资者提供安全、可靠的金融服务。
、基金等金融服务。
金融中介机构与影子银行
定义
影子银行是指游离于传统银行体系之外的信用中介机构和业务。
类型
包括投资银行、对冲基金、私募股权基金等。
特点
影子银行通常采用高杠杆、高风险的投资策略，涉及大量的衍生品交易和证券化产品，容 易引发系统性风险和金融危机。因此，金融中介机构需要加强监管和风险管理，防止影子 银行过度扩张和风险积累。
总结词
中国金融中介的发展历程与现状概述
详细描述
介绍中国金融中介的发展历程，包括 早期的金融机构和现代金融市场的形 成。分析当前金融中介市场的规模、 结构和发展趋势，以及面临的挑战和 机遇。
中介作用分析 ppt课件
③复合式多重中介模型：由前两种模型复合而成，既包含并行的多个中介变量也包 含串联的多个中介变量。 （见图5）
(2)多元多重中介模型
2020/11/13
12
M1
M2
....
xx
Y
Mn-1
Mn 图3.并行多重中介模型
2020/11/13
M1 M2 .. Mn
x
Y
图4.链式多重中介模型
M1 a1 a2 x
② Davis(1985:15)曾提到，好的决定因素（如中介 作用中的X）可以是“某些稳定的”的特征：如宗教 信仰、职业声望、收入、智力、性别等。好的M或Y 可以是“相对不稳定的”或易变的变量：如幸福感 指标、品牌偏好、态度等。
③ 例如：X可以是某种认知需要，M是对广告的态 度，Y是购买某种广告商品的可能性。
2020/11/13
6
二、基本方法
（一）经典的中介作用检验
Xc Y
最流行的检验中介作用的方法是Baron和
Kenny(1986)年提出的。根据这一方法，需要拟
ε1
合三个回归方程。假设所有变量都已经中心化
（即均值为零),可以用下列方程来描述变量之
间的关系,相应的路径图见图2.
M
ε2
a
b
X
Y
c'
图2.中介变量示意图
②检验H0 ：ab=0
目前至少有5种以上的近似计算公式，当样本容量比较大时（如大于
500），各种检验的检验力差别不大。比较常用的是Sobel根据一阶
Taylor展式得到的近似公式：
z= aˆ b ˆ
s ab
sab=
s s aˆ2 2 bˆ2 2
b
a
③检验H0 ：c- c‘=0
(2)多元多重中介模型
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M1
M2
....
xx
Y
Mn-1
Mn 图3.并行多重中介模型
2020/11/13
M1 M2 .. Mn
x
Y
图4.链式多重中介模型
M1 a1 a2 x
② Davis(1985:15)曾提到，好的决定因素（如中介 作用中的X）可以是“某些稳定的”的特征：如宗教 信仰、职业声望、收入、智力、性别等。好的M或Y 可以是“相对不稳定的”或易变的变量：如幸福感 指标、品牌偏好、态度等。
③ 例如：X可以是某种认知需要，M是对广告的态 度，Y是购买某种广告商品的可能性。
2020/11/13
6
二、基本方法
（一）经典的中介作用检验
Xc Y
最流行的检验中介作用的方法是Baron和
Kenny(1986)年提出的。根据这一方法，需要拟
ε1
合三个回归方程。假设所有变量都已经中心化
（即均值为零),可以用下列方程来描述变量之
间的关系,相应的路径图见图2.
M
ε2
a
b
X
Y
c'
图2.中介变量示意图
②检验H0 ：ab=0
目前至少有5种以上的近似计算公式，当样本容量比较大时（如大于
500），各种检验的检验力差别不大。比较常用的是Sobel根据一阶
Taylor展式得到的近似公式：
z= aˆ b ˆ
s ab
sab=
s s aˆ2 2 bˆ2 2
b
a
③检验H0 ：c- c‘=0
控制变量调节变量中介变量 ppt课件
M
X
Y
e Y=f（X,M）+e
例如,学生的学习效果和指导方案的关系,往往受到学生个性的影响:一种指导 方案对某类学生很有效,对另一类学生却没有效,从而学生个性是调节变量。 又如,学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系,受到学生 对该项自我概念重视程度的影响:很重视外貌的人,长相不好会大大降低其一 般自我概念;不重视外貌的人,长相不好对其一般自我概念影响不大,从而对该 项自我概念的重视程度是调节变量。 在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换 。本次主要 考虑最简单常用的调节模型,即假设Y与X 有如下关系 Y = aX + bM + cXM + e (1) 可以把上式重新写成 Y = bM + ( a + cM ) X + e 对于固定的M ,这是Y对X 的直线回归。Y与X 的关系由回归系数a + cM 来 刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。
2、调节变量
2. 1 调节变量的定义 如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量 。 就是说, Y与X 的关系受到第三个变量M 的影响,这种有调节变 量的模型一般地可以用图示意。调节变量可以是定性的(如性 别、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年 限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正 或负)和强弱 。
1、控制变量
不仅仅只有自变量才是和因变量有关的，于自变量之外往往存在额外相 关变量，此类变量简称额外变量，因其必须被想办法控制，在实验中保 持恒定不变，又称其为控制变量。所谓的“控制变量”，就是看一下，排 除了这些变量的影响之后，其他变量对因变量的预测作用是怎么样的。 分析方法：可以用分层回归分析。 比如，在分析时，将人口统计学变量（性别，年龄等）作为控制变量， 在分层回归时放入BLOCK1，之后在BLOCK2中放入其他变量。通过 观察导出的结果，可以看出，在剔除了人口统计学变量之后，其他变量 的方差贡献增加率。
X
Y
e Y=f（X,M）+e
例如,学生的学习效果和指导方案的关系,往往受到学生个性的影响:一种指导 方案对某类学生很有效,对另一类学生却没有效,从而学生个性是调节变量。 又如,学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系,受到学生 对该项自我概念重视程度的影响:很重视外貌的人,长相不好会大大降低其一 般自我概念;不重视外貌的人,长相不好对其一般自我概念影响不大,从而对该 项自我概念的重视程度是调节变量。 在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换 。本次主要 考虑最简单常用的调节模型,即假设Y与X 有如下关系 Y = aX + bM + cXM + e (1) 可以把上式重新写成 Y = bM + ( a + cM ) X + e 对于固定的M ,这是Y对X 的直线回归。Y与X 的关系由回归系数a + cM 来 刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。
2、调节变量
2. 1 调节变量的定义 如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量 。 就是说, Y与X 的关系受到第三个变量M 的影响,这种有调节变 量的模型一般地可以用图示意。调节变量可以是定性的(如性 别、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年 限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正 或负)和强弱 。
1、控制变量
不仅仅只有自变量才是和因变量有关的，于自变量之外往往存在额外相 关变量，此类变量简称额外变量，因其必须被想办法控制，在实验中保 持恒定不变，又称其为控制变量。所谓的“控制变量”，就是看一下，排 除了这些变量的影响之后，其他变量对因变量的预测作用是怎么样的。 分析方法：可以用分层回归分析。 比如，在分析时，将人口统计学变量（性别，年龄等）作为控制变量， 在分层回归时放入BLOCK1，之后在BLOCK2中放入其他变量。通过 观察导出的结果，可以看出，在剔除了人口统计学变量之后，其他变量 的方差贡献增加率。
(优)中介效应检验方法pptppt文档
中介效应检验方法
《中介效应的检验方法和效果量测量: 回顾与展望》
方杰 张敏强 邱皓政（心理发展与教育2012）
《中介效应研究的新趋势———研究设计和数据统计方法》
甘怡群 （心理卫生评估2014）
中介效应分析思路
中介作用分析是在确认了两个变量有因果关系的前提下 ，确认中介变量可以全部或部分地解释这种因果关系的机制 的统计程序。
9 of Coefficients Approach)
1、Sobel 检验法
局限
• 前提假设是中介效应ab是正态分布，且需要大样本，但实际情况是即使a ，b分别服从正态分布，ab的乘积也不一定是正态分布存。
• Macho 和Ledermann(2011) 指出Sobel 检验的另一个不足是在有多个 中介变量的模型中，中介效应估计值的标准误常用Delta 法计算，计算公 式比较复杂，且使用不便。
10
中介检验的方法
二、系数乘积法(Product of Coefficients Approach)
不一管类使 是用基2、何于种显不程变序量对，路称如径果分置析0 不模信在型的区SP间SS法、SAS等软件，
原理 有学者认为，这主要与因果步骤法需要系数c 显著有关，系数c 显著的要求严重降低了统计功效。
总效应c = ab + c’
c为总效应，c’为考虑中介效 应后的直接效应，ab为中介 效应也称间接效应。
在回归模型中ab = c-c’，
但在其他模型（如logistic回 归和多水平分析）中两者不一 定完全相等(MacKinnon, 2008; 温忠麟等, 2012)。
2
中介检验的方法
一、逐步检验法/因果步骤法/依次检验法(Causal Steps Approach; Baron & Kenny, 1986) 中介效应的效果量( effect size) 常用ab / c 或ab / c' 来衡量
《中介效应的检验方法和效果量测量: 回顾与展望》
方杰 张敏强 邱皓政（心理发展与教育2012）
《中介效应研究的新趋势———研究设计和数据统计方法》
甘怡群 （心理卫生评估2014）
中介效应分析思路
中介作用分析是在确认了两个变量有因果关系的前提下 ，确认中介变量可以全部或部分地解释这种因果关系的机制 的统计程序。
9 of Coefficients Approach)
1、Sobel 检验法
局限
• 前提假设是中介效应ab是正态分布，且需要大样本，但实际情况是即使a ，b分别服从正态分布，ab的乘积也不一定是正态分布存。
• Macho 和Ledermann(2011) 指出Sobel 检验的另一个不足是在有多个 中介变量的模型中，中介效应估计值的标准误常用Delta 法计算，计算公 式比较复杂，且使用不便。
10
中介检验的方法
二、系数乘积法(Product of Coefficients Approach)
不一管类使 是用基2、何于种显不程变序量对，路称如径果分置析0 不模信在型的区SP间SS法、SAS等软件，
原理 有学者认为，这主要与因果步骤法需要系数c 显著有关，系数c 显著的要求严重降低了统计功效。
总效应c = ab + c’
c为总效应，c’为考虑中介效 应后的直接效应，ab为中介 效应也称间接效应。
在回归模型中ab = c-c’，
但在其他模型（如logistic回 归和多水平分析）中两者不一 定完全相等(MacKinnon, 2008; 温忠麟等, 2012)。
2
中介检验的方法
一、逐步检验法/因果步骤法/依次检验法(Causal Steps Approach; Baron & Kenny, 1986) 中介效应的效果量( effect size) 常用ab / c 或ab / c' 来衡量
中介作用理论
Value and purpose beyond here and now Control of behavior Goal-setting and challenge Sharing
Investigating mediation in language classrooms
• Warren designed a questionnaire for teachers to use to evaluate their own mediation in language classes. • Williams and Burden designed a questionnaire seeking to investigate teachers’ perceptions of the different features of mediation. • And so on.
Factors concerned with fostering social development
• Sharing • Individuality • A sense of belonging
Application of mediation theory
• For example: a task about telling apart two similar pictures. • What mediation purpose can this activity serve?
Feuerstein’s viewpoint
• Feuerstein suggests that right from birth a child’s learning is shaped by the intervention of significant adults. He refers to these important figures in the child’s learning as mediators and mediating adults, and experienห้องสมุดไป่ตู้es that they provide as mediated learning experiences.
Investigating mediation in language classrooms
• Warren designed a questionnaire for teachers to use to evaluate their own mediation in language classes. • Williams and Burden designed a questionnaire seeking to investigate teachers’ perceptions of the different features of mediation. • And so on.
Factors concerned with fostering social development
• Sharing • Individuality • A sense of belonging
Application of mediation theory
• For example: a task about telling apart two similar pictures. • What mediation purpose can this activity serve?
Feuerstein’s viewpoint
• Feuerstein suggests that right from birth a child’s learning is shaped by the intervention of significant adults. He refers to these important figures in the child’s learning as mediators and mediating adults, and experienห้องสมุดไป่ตู้es that they provide as mediated learning experiences.
中介变量与调节变量PPT课件
• 中介效应的大小c- c’= a b，即0.300.17=0.13=ab.则部分中介效果显著。
• a=0.26 b=0.49 ab=0.13
• 中介效应与总效应之比( ^a^b/ ( ^c’+ ^a^b) ) ，即（0.26×0.49）/（0.17+0.26×0.49） =42.8%
调节变量
调节变量（moderator）：如果因变量Y与自 变量X的关系是变量M的函数，称M为调节 变量。就是说，Y与X的关系受到第三个变 量M的影响，这种有调节变量的模型一般地 可以用图示意。
然后,以自尊、社会影响以及这两者的交互作用
项一起作为预测变量,以自控为因变量采用强迫进 入法进行回归分析。结果表明,整体模型具有统计 显著性,但是交互作用项对自控的影响未达到显著 水平( p < 0. 05) ,这说明社会影响在自尊与自控之 间未存在调节效应。
最后,以自尊、社会影响、自控、自尊与社会影响 的交互作用项以及自控与社会影响的交互作用项一
• 在做调节效应分析时, 通常要将自变量和调 节变量做中心化变换(即变量减去其均值)。 本文主要考虑最简单常用的调节模型, 即假 设Y与X有如下关系
• Y= aX + bM+ cXM+ e (1)
可以把上式重新写成
• Y= bM + ( a + cM)X+ e
c衡量了调节效应 (moderating effect)的大小
国内讲课数据：当自变量为类别变量，因变 量为连续变量
1.做Y（幸福中心）对X（性別）和M1（支持中心）的回归 ，得测定系数R12=0.97.
2.做Y（幸福中心）对X（性別）、M1（支持中心）和XM1 的回归，得测定系数R22=0.97.
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Classification of them
• According to William’s book, they are classified into three groups:
1. The first three features 2. Factors concerned with taking control of
Factors concerned with fostering al development
• Sharing • Individuality • A sense of belonging
Application of mediation theory
• For example: a task about telling apart two similar pictures、
Key features of mediation
• Feuerstein identifies 12 features of mediation、
• The first three features are considered by Feuerstein to be essential for all learning tasks、 The other nine are important and helpful, but they do not necessarily apply to all tasks, and depend to some extent on the situation and culture in which the learning is taking place、
• Warren designed a questionnaire for teachers to use to evaluate their own mediation in language classes、
Factors concerned with taking control of learning
• A sense of petence • Control of own behavior • Goal-setting • Challenge • Awareness of change • A belief in positive outes
Vygotsky’s viewpoint
• For Vygotsky and his followers, mediation refers to the use of “tools”、
• Tools in this sense refer to anything that is used in order to help solve a problem or achieve a goal、 The most important of these tools is symbolic language、 For these theorists, the use of mediational language to help learners move into and through their zone of proximal development (ZPD) 最近发展区is particular significant、
learning 3. Factors concerned with fostering social
development
The first three features
• Significance • Purpose beyond the here and now • Shared intention
Feuerstein’s theory of mediation
Introduction
• The theory of mediation was proposed and developed by Vygotsky, a Russian psychologist and Feuerstein, an Israel psychologist and educator、
Feuerstein’s viewpoint
• Feuerstein suggests that right from birth a child’s learning is shaped by the intervention of significant adults、 He refers to these important figures in the child’s learning as mediators and mediating adults, and experiences that they provide as mediated learning experiences、
Here are the 12 features
• Significance • Purpose beyond the here and now • Shared intention • A sense of petence • Control of own behavior • Goal-setting • Challenge • Awareness of change • A belief in positive outes • Sharing • Individuality • A sense of belonging
• What mediation purpose can this activity serve?
Value and purpose beyond here and now Control of behavior Goal-setting and challenge Sharing
Investigating mediation in language classrooms