2-1-1模型两水平第一阶段有一个调节的中介效应模型代码

Question

Level 2（被试间/个体层）： 自变量 X（实验组 vs 控制组）。
Level 1（被试内/情景层）： 调节变量 W（情景1 vs 情景2，即重复测量）、中介变量 M（连续变量）、因变量 Y（连续变量）。
是否符合2-1-1模型呢

如何在mplus中写代码进行分析呢

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你的模型描述符合 2-1-1 模型 的结构，但需要进一步明确是否为 调节的中介效应模型（Moderated Mediation）。我们来逐步分析并给出在 Mplus 中实现该模型的代码。

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✅ 一、模型是否符合 2-1-1 结构？

2-1-1 模型定义：

• Level 1（被试内/情景层）：有重复测量变量（如 W、M、Y）。
• Level 2（被试间/个体层）：自变量 X（实验组 vs 控制组）是被试间变量。
• 中介变量 M 和因变量 Y 是 Level 1 变量，因此可以作为中介变量。
• 调节变量 W 是一个 Level 1 的情景变量（即每个被试在不同情景中都有值），可以作为调节变量。

是否符合 2-1-1？

是的，这符合 2-1-1 模型结构。

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✅ 二、是否为调节的中介效应模型？

你提到“第一阶段有一个调节的中介效应”，这意味着：

• X → M 是中介路径；
• W 调节了 X → M 这条路径；
• M → Y 是中介路径；
• W 可能也调节 M → Y，或者只调节 X → M；

这种情况下，是一个 调节的中介效应模型（Moderated Mediation），具体为：

• X → M 被 W 调节；
• M → Y 是一个中介路径。

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✅ 三、如何在 Mplus 中编写代码？

以下是完整的 Mplus 代码示例，用于分析 2-1-1 模型中的调节中介效应。

📌 假设数据格式：

• 每个被试有多个观测（对应 W 的不同水平）；
• 数据文件包含以下变量：
  • id：被试编号（Level 2）
  • X：自变量（Level 2，0=控制组，1=实验组）
  • W：调节变量（Level 1，情景1 vs 情景2）
  • M：中介变量（Level 1）
  • Y：因变量（Level 1）

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🔧 Mplus 代码如下：

TITLE: 2-1-1 Moderated Mediation Model with W as Moderator

DATA: FILE IS yourdata.dat;
VARIABLES: 
  id X W M Y;
  CLUSTER = id;

ANALYSIS:
  TYPE = TWOLEVEL RANDOM;

MODEL:
  %WITHIN%
    M ON W (a1);   ! M is regressed on W
    Y ON M (b1);   ! Y is regressed on M
    Y ON W;        ! Control for W in Y

  %BETWEEN%
    X WITH M Y;    ! Covariances between X and M, Y
    M ON X (a2);   ! X affects M (between level)
    Y ON M (b2);   ! M affects Y (between level)
    Y ON X;        ! Direct effect of X on Y

  MODEL CONSTRAINT:
    NEW(IND1 IND2 MOD_EFFECT);
    ! Define the indirect effect at different levels of W
    IND1 = a2 * b2;          ! Indirect effect of X on Y through M (without moderation)
    IND2 = (a2 + a1 * W) * b2; ! Indirect effect of X on Y through M (with moderation by W)

    ! Calculate the moderation effect (the difference between IND2 and IND1)
    MOD_EFFECT = IND2 - IND1;

OUTPUT:
  CINTERVAL;  ! Confidence intervals for the indirect effects

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✅ 四、重点说明（加粗部分）

• Level 1：W, M, Y 是被试内变量，与 id 相关；
• Level 2：X 是被试间变量，用 CLUSTER = id 指定；
• 调节变量 W 在 Level 1 上，通过 MODEL CONSTRAINT 定义 调节的中介效应；
• 间接效应 随着 W 的变化而变化，从而体现 调节的中介效应；
• MOD_EFFECT 表示调节效应的大小，可用于统计检验。

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✅ 五、可能的扩展

如果你希望 同时调节 X→M 和 M→Y，可以修改 MODEL CONSTRAINT 部分如下：

MODEL CONSTRAINT:
  NEW(IND1 IND2 MOD_EFFECT);
  IND1 = a2 * b2;                ! No moderation
  IND2 = (a2 + a1 * W) * (b2 + b3 * W);  ! Both paths are moderated
  MOD_EFFECT = IND2 - IND1;

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✅ 六、建议

• 确保数据格式正确，尤其是 id 字段唯一标识每个被试；
• 如果 W 是连续变量（而不是虚拟变量），则需使用 DEFINE 来创建交互项；
• 使用 CINTERVAL 输出置信区间以判断调节效应是否显著。

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如有更多细节（如 W 是虚拟变量还是连续变量、是否想测试直接效应等），可以进一步调整代码。欢迎继续提问！