中介效应分析报告方法
中介效应分析方法
中介效应分析方法中介效应是指一个变量（中介变量）在一个自变量与因变量之间的关系中发挥了中介作用。
中介效应分析方法主要包括路径分析、回归分析、结构方程模型等。
路径分析是中介效应分析的一种基础方法，它是基于压力-反应模型的。
首先，通过计算自变量与中介变量之间的相关系数，评估自变量对中介变量的影响；然后，通过计算中介变量与因变量之间的相关系数，评估中介变量对因变量的影响；最后，通过计算自变量对因变量的总效应与自变量对因变量的间接效应来评估中介效应的大小。
回归分析是中介效应分析最常用的方法之一，它通过建立多元线性回归方程来研究自变量、中介变量和因变量之间的关系。
在回归分析中，先将自变量和中介变量同时作为自变量输入模型中，得到自变量对中介变量和因变量的影响系数；然后，在将中介变量和自变量作为自变量输入模型中，得到中介变量对因变量的影响系数；最后，通过比较这两组系数的差异来评估中介效应的大小。
结构方程模型（SEM）是一种较为复杂但较为全面的中介效应分析方法。
在SEM中，通过建立测量模型和结构模型来分析中介效应。
测量模型用于分析中介变量的测量模型，并估计其相关系数；结构模型用于分析自变量与中介变量、中介变量与因变量之间的关系，并估计其路径系数。
最后，通过比较路径系数来评估中介效应的大小。
除了以上三种主要的中介效应分析方法外，还有一些其他方法也可以用于中介效应的分析。
例如，Bootstrap法可以用于估计中介效应的置信区间，通过重复有放回抽样来计算中介效应的分布；Granger因果检验可以用来检验中介效应是否显著，通过检验自变量和因变量的序列在中介变量出现之前和之后的预测能力。
总之，中介效应分析方法有多种选择，研究者可以根据研究目的、数据类型和数据分析方法的熟悉程度来选择适合自己研究的方法。
无论是使用哪种方法，都需要进行合理的假设检验和效果估计，以获得准确的中介效应结果。
中介效应分析方法
中介效应分析方法中介效应是指其中一变量对于两个其他变量之间的关系产生影响或干预的效应。
在社会科学研究中，中介效应分析是一种常用的统计分析方法，用于探究变量之间的关系机制。
一、中介效应的概念二、中介效应的分析步骤1.提出研究问题和假设在进行中介效应分析之前，需要明确研究问题和假设。
例如，假设自变量A会通过中介变量B影响因变量C。
2.进行变量之间的相关分析首先，需要进行自变量、中介变量和因变量之间的相关分析，以确定它们之间是否存在显著的关系。
3.进行中介效应分析通过使用统计分析方法，例如结构方程模型（SEM）或回归分析，来评估中介效应的存在。
在这一步骤中，需要计算直接效应和间接效应。
直接效应指自变量对因变量的直接影响，间接效应指自变量通过中介变量对因变量的影响。
4.进行中介效应的检验接下来，需要进行中介效应的检验。
常用的检验方法包括Sobel检验、Bootstrap检验和偏差校正方法等。
这些方法可以用来判断中介效应是否显著。
5.进行鉴别性分析最后，需要进行鉴别性分析来确定中介变量对自变量和因变量之间关系的影响程度。
鉴别性分析可以通过计算中介变量的完全或部分调节效应来实现。
三、中介效应分析的实例为了更好地理解中介效应分析，以下是一个简单的实例：研究问题：是否存在压力对工作满意度的中介效应？假设：个体的压力会通过工作动机对工作满意度产生中介效应。
分析步骤：1.进行压力、工作动机和工作满意度之间的相关分析，以评估它们之间的相关关系。
2.使用回归分析方法，计算压力对工作满意度的直接效应和间接效应。
3. 进行中介效应的检验，例如使用Bootstrap检验，来判断中介效应是否显著。
4.进行鉴别性分析，例如计算完全或部分中介效应的值，来评估中介变量工作动机对于压力与工作满意度之间关系的影响程度。
通过上述分析，可以得出关于压力、工作动机和工作满意度之间关系机制的结论。
这有助于深入理解变量之间的关系，并为实践提供理论依据。
中介效应的检验方法
中介效应的检验方法中介效应是指一个变量在自变量和因变量之间起到了解释机制的作用。
当自变量对因变量的影响是通过中介变量来进行传递的，就可以称之为中介效应。
中介效应的检验方法可以分为两类：统计方法和实验方法。
一、统计方法1. Sobel检验：Sobel检验是最常用的中介效应检验方法之一、该方法通过计算中介变量的影响效应和直接效应的置信区间来判断中介效应的显著性。
Sobel检验的基本原理是通过计算间接效应和直接效应的标准误差来计算Z值，然后通过与标准正态分布表进行比较，判断中介效应的显著性。
2. Bootstrap法：Bootstrap法是一种非参数估计方法，它通过基于样本的重抽样来计算中介效应的置信区间。
具体做法是从原始样本中有放回地抽取若干个子样本进行重抽样，然后分别计算每个子样本中的中介效应，最后得到中介效应的分布情况。
通过对这个分布进行分析，可以得到中介效应的置信区间和显著性。
3. Bootstrapped Sobel检验：这种方法是Sobel检验和Bootstrap法的综合应用。
具体做法是首先通过Bootstrap法计算中介效应的置信区间，然后将这个置信区间代入到Sobel检验中，得到中介效应的显著性。
这种方法在样本量较小或变量之间的关系较复杂时效果较好。
二、实验方法1.自变量操作法：在实验中，研究者可以通过操作自变量来检验中介效应。
首先，确定自变量、中介变量和因变量之间的关系，然后对自变量进行操作，观察中介变量和因变量的变化情况。
如果自变量对中介变量和因变量之间的关系有显著影响，那么就可以认为中介效应存在。
2.中介变量操作法：与自变量操作法类似，中介变量操作法是通过操作中介变量来检验中介效应。
研究者可以通过改变中介变量的取值或引入干预措施，来观察自变量和因变量之间的关系是否发生变化。
如果中介变量对自变量和因变量之间的关系有显著影响，那么就可以认为中介效应存在。
3.研究设计法：在一些实验设计中，研究者可以采用不同的处理组合或阶段性介入的方法来检验中介效应。
中介效应分析方法
中介效应分析方法中介效应是指在两个变量之间的关系中，一个中间变量（中介变量）可以解释这两个变量之间的关系。
通过中介效应分析可以帮助研究者理解为什么两个变量之间存在关系，以及这个关系是如何产生的。
本文将介绍几种中介效应分析的方法。
1. Sobel检验Sobel检验是最常用的中介效应分析方法之一、它基于一个简单的线性回归公式，通过计算中介变量对因变量的回归系数和因变量对自变量的回归系数的乘积与其标准差的比值，来检验中介效应是否显著。
如果计算得到的比值显著不等于零，则可以认为存在中介效应。
2. Bootstrap法Bootstrap法是一种基于重复抽样的统计方法，可以用来估计中介效应的置信区间。
该方法通过构建多个样本并分析每个样本中的中介效应，然后计算中介效应的分布，并从中计算出中介效应的置信区间。
Bootstrap法可以有效地降低因数据偏差和非正态分布而导致的误差。
Baron和Kenny的中介效应分析方法是一种最早的中介效应分析方法。
该方法包括四个步骤：首先，确定自变量对中介变量的回归系数是否显著；然后，确定自变量对因变量的回归系数是否显著；接下来，确定自变量和中介变量对因变量的回归系数是否显著；最后，通过比较两个回归系数的显著性来判断中介效应是否存在。
Preacher和Hayes的中介效应分析方法是一种较新的中介效应分析方法，也被认为是一种更精确的方法。
该方法通过计算中介效应的点估计和置信区间，同时还可以进行多个中介变量的分析。
该方法可以帮助研究者更深入地理解中介效应并进行更准确的统计推断。
除了以上提到的几种中介效应分析方法外，还有许多其他方法，例如结构方程模型、路径分析等。
这些方法都有各自的优缺点，研究者可以根据自己研究的需求和数据特点选择合适的方法进行中介效应分析。
无论选择哪种方法，都需要保证数据的质量和有效性，并进行适当的假设检验和结果解释，以确保中介效应的可靠性和统计显著性。
运用SPSS及AMOS进行中介效应分析报告
中介效应重要理论及操作务实一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系（X→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Y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。
在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。
例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系：○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。
此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。
在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应；○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应；因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。
当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检验也更复杂。
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+e11)M=ax+e2 2)Y=c’x+bM+e33)上述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+e 2，如果a 显著（H 0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a 不显著，则停止检验；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 + e 3,检验b 的显著性，若b 显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。
中介效应检验方法
中介效应检验方法中介效应是指一个变量通过改变另一变量来影响另一个变量与最终结果之间的关系。
在社会科学研究中，中介效应的检验可以帮助理解变量之间的关系机制，揭示出其中的因果过程。
本文将介绍三种主要的中介效应检验方法：Sobel检验、Bootstrap检验和路径分析。
第一种方法是Sobel检验，它是最早也是最常见的中介效应检验方法之一、Sobel检验假设中介变量对因变量的影响是通过一些中介变量所导致的。
它通过计算一系列协方差来评估中介效应的大小和显著性。
具体步骤如下：1.首先，使用回归分析估计出自变量对中介变量和因变量的影响。
2.接下来，计算中介效应的大小，即自变量对因变量的总效应减去中介变量对因变量的效应。
3.然后，计算中介效应的标准误，根据标准误可以判断中介效应是否显著。
4. 最后，计算Sobel统计量，通过将中介效应除以中介效应标准误得到。
如果Sobel统计量的绝对值大于1.96，那么中介效应是显著的。
第二种方法是Bootstrap检验，它是一种非参数的方法，可以更好地解决样本量较小的问题。
Bootstrap检验通过多次重新抽样生成新的样本，并计算中介效应的大量估计值。
然后，计算这些估计值的标准差和置信区间，来判断中介效应是否显著。
具体步骤如下：1.首先，使用回归分析估计出自变量对中介变量和因变量的影响。
2. 然后，使用Bootstrap方法生成多个新的样本。
3.对每个新的样本，重新进行回归分析得到中介效应的估计值。
4.根据这些估计值计算中介效应的标准差和置信区间。
如果标准差不包含0，或者置信区间不包含0，则可以判断中介效应是显著的。
第三种方法是路径分析，它是一种图形分析方法，用来揭示变量之间的因果路径。
路径分析可以直接检验中介效应是否存在，并定量评估其效应的大小和显著性。
具体步骤如下：1.首先，构建一个结构方程模型，其中包括自变量、中介变量和因变量之间的路径。
2.通过最小二乘法估计模型参数，得到每个路径的标准化系数。
运用SPSS及AMOS进行中介效应分析报告
运用SPSS及AMOS进行中介效应分析报告
一、概述
本次研究旨在检测感知国家资助金额与产品创新之间的关系，以及机会主义与产品创新之间的关系，并探究机会主义作为感知国家资助金额与产品创新之间关系的中介变量。
为了实现研究目的，本研究运用SPSS与AMOS进行中介效应分析，结果表明，机会主义可以作为感知国家资助金额与产品创新之间关系的中介变量，其中机会主义对于感知国家资助金额与产品创新的影响有显著性差异。
二、研究结果
1、SPSS分析结果
经过SPSS分析，本研究发现感知国家资助金额与产品创新之间存在显著的相关性，其Pearson相关系数为0.324，p<0.01，表明感知国家资助金额与产品创新之间具有显著的正相关性。
另外，本研究也发现机会主义与产品创新之间存在显著的相关性，其Pearson相关系数为0.220，
p<0.01，表明机会主义与产品创新之间具有显著的正相关性。
2、AMOS分析结果
经过AMOS分析，本研究发现感知国家资助金额的正向影响对产品创新的影响存在显著性差异，其中，感知国家资助金额的正向影响对产品创新的影响由负相关（β=-0.230，p<0.01）转变为正向影响（β=0.252，p<0.01）。
中介效应分析方法
中介效应分析方法This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020中介效应分析方法1 中介变量和相关概念在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。
虽然它们之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X对的影响”、“因果链”的说法。
为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。
但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。
中介变量的定义考虑自变量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。
例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。
又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。
在这两个例子中,“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。
假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系:Y = cX + e1(1)M = aX + e2(2)Y = c’X + bM + e3(3)1Y=cX+e1e2M=aX+e2a be3Y=c’X+bM+e3 M图1 中介变量示意图假设Y与X的相关显着,意味着回归系数c显着(即H: c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M。
如何知道M真正起到了中介变量的作用,或者说中介效应(mediator effect ) 显着呢目前有三种不同的做法。
传统的做法是依次检验回归系数。
如果下面两个条件成立,则中介效应显着: (i) 自变量显着影响因变量；(ii) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显着影响它的后继变量。
这是Baron 和Kenny 定义的(部分) 中介过程。
如果进一步要求: (iii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显着, 变成了Judd和Kenny 定义的完全中介过程。
中介效应的检验步骤与方法
中介效应的检验步骤与方法中介效应是指在一个因果关系中，中介变量在原因与结果之间起到传递作用的现象。
当我们想要验证一个因果关系是否存在中介效应时，通常需要经过以下步骤和方法。
步骤一：确定研究目的和研究假设在开始检验中介效应前，需要明确研究目的和假设。
研究目的是指研究者希望验证的问题，而研究假设则在定量研究中明确了因变量、自变量、中介变量之间的关系假设。
步骤二：收集数据为了检验中介效应，研究者需要收集相关的数据。
数据可以通过问卷调查、实验、观察等方式来收集，具体的方法取决于研究者所选取的研究设计和研究对象。
步骤三：计算相关系数在检验中介效应之前，需要计算相关系数来评估因变量、自变量与中介变量之间的关系强度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，可以通过统计软件进行计算。
步骤四：进行中介效应检验1.回归法：回归法是通过进行多元回归分析来检验中介效应。
在回归模型中，自变量作为预测变量，因变量作为被预测变量，中介变量作为中介。
通过拟合回归模型和检验回归系数的显著性，可以得出中介效应的存在与否。
2.路径分析法：路径分析法是一种结构方程模型，可以通过构建路径模型来检验中介效应。
路径分析法主要包括两个步骤：测量模型和结构模型。
测量模型是通过验证问卷信度和效度来评估测量指标的质量；结构模型则是通过对各个变量之间的路径系数进行估计，来判断中介变量是否起到了传递作用。
步骤五：检验中介效应的显著性在检验中介效应时，需要进行统计显著性检验。
常用的方法包括Bootstrap法和Sobel检验。
1. Bootstrap法：Bootstrap法是一种非参数法，通过抽取重复样本来估计中介效应的置信区间。
该方法能够解决中介效应的偏差和偏斜问题，得到更准确的显著性判断。
2. Sobel检验：Sobel检验是一种基于标准差的检验方法，通过计算中介效应的标准差来判断是否存在显著的中介效应。
这种方法在样本量足够大以及正态性假定成立时具有较高的准确性。
中介效应分析研究方法
中介效应分析研究方法中介效应是指在两个变量之间的关系中，第三个变量起到中介作用，影响了两个变量之间的关系。
中介效应分析是一种用来研究中介作用的统计方法。
本文将介绍中介效应分析的基本步骤，以及常用的中介效应检验方法。
一、中介效应分析的基本步骤包括：1.确定中介变量：首先要确定研究对象之间的关系，找到两个变量之间的因果关系。
然后需要进一步确定第三个变量是否起到中介作用，即是否介导了两个变量之间的关系。
2.收集数据：收集涉及到两个变量和中介变量的数据。
确保数据的有效性和可靠性，以便进行后续的分析。
3.进行相关性分析：计算两个变量之间的相关系数，以评估它们之间的关系强度。
同时，计算中介变量与两个变量之间的相关系数，以验证中介变量是否与两个变量相关。
4.进行回归分析：将中介变量作为自变量，把一个变量作为因变量进行回归分析，控制其他变量的影响，以评估中介变量对因变量的直接影响。
5.进行中介效应检验：通过比较直接效应和总效应的大小来检验中介效应是否存在。
直接效应是指自变量对因变量的影响，而中介变量则是通过自变量对因变量的影响来起到中介作用。
6.进一步分析：如果中介效应存在，可以进一步分析中介效应的大小和机制。
可以通过计算中介比例来评估中介效应的大小，中介比例越接近于1，说明中介效应越强；而中介效应的机制则可以通过进一步分析中介变量与因变量之间的关系来找到。
二、常用的中介效应检验方法包括：1. Sobel检验：Sobel检验是一种传统的中介效应检验方法。
它通过计算中介效应的标准误差，从而判断中介效应是否显著。
2. Bootstrap法：Bootstrap法是一种非参数检验方法，对样本进行重抽样来估计中介效应的分布。
通过计算重抽样样本中中介效应的分布，可以判断中介效应是否显著。
3. Barron和Kenny的步骤法：这是一种简化版的中介效应分析方法，可以在SPSS等软件中进行操作。
通过依次进行回归分析，计算直接效应和中介效应，以及相关系数，从而判断中介效应是否存在。
中介分析总结报告怎么写
中介分析总结报告怎么写一、引言在这个部分，你需要介绍分析总结报告的背景和目的。
简要介绍分析的对象以及为什么需要进行分析。
同时，引言部分也需要提供报告的结构框架，以帮助读者了解你将要呈现的内容。
二、分析方法在这个部分，你需要详细描述你所采用的中介分析方法。
可以先介绍中介变量的概念和作用，然后再解释中介分析的步骤和原理。
可以提供一些文献支持，以加强你的分析方法的可信度。
三、数据收集和处理在这个部分，你需要描述你所使用的数据来源以及如何进行数据收集和处理。
如果你使用了外部数据，需要注明数据来源，并说明数据的可靠性和有效性。
如果你进行了实证研究，需要描述研究设计、样本选择和采样方法等细节。
四、分析结果在这个部分，你需要呈现中介分析的结果。
可以使用表格、图表或者文字描述，展示中介效应和相关统计指标。
同时，你也需要解释结果的含义，分析结果是否符合预期，并进行合理的解释和论证。
五、讨论和分析在这个部分，你需要对分析结果进行深入的讨论和分析。
分析中介效应的原因和可能的机制，并与相关研究进行比较和对比。
同时，你也可以提出一些建议和观点，以促进学术和实践的发展。
六、结论在这个部分，你需要对整个分析总结报告进行总结和概括。
简要总结你的研究发现，强调重要的结果和结论，并回答引言中提出的问题。
同时，也可以指出一些研究的局限性，并提出进一步研究的建议。
七、参考文献在这个部分，你需要列出你在分析总结报告中所引用的文献或数据来源。
按照特定的引用格式（如APA、MLA等）提供完整的文献信息，确保引用的准确性和完整性。
总结：中介分析总结报告的写作需要按照上述的结构和要求展开，确保整篇报告的逻辑清晰、内容完整。
同时，需要注意使用准确的专业术语和表达方式，以展示你的专业能力和研究水平。
最后，进行仔细的审查和修改，确保报告的语句流畅，排版整洁美观，以提升整体的质量和可读性。
SPSS及AMOS进行中介效应分析资料报告
SPSS及AMOS进行中介效应分析资料报告中介效应分析是社会科学研究中常用的统计方法，可以用来探究变量之间的关系以及中介变量在这个关系中的作用。
SPSS和AMOS是进行中介效应分析的常用软件工具。
本文将以一个实际案例为例，介绍如何使用SPSS和AMOS进行中介效应分析，并对结果进行解读。
【引言】介绍研究背景和目的，说明为什么需要进行中介效应分析。
【方法】1.变量选择：选择独立变量、中介变量和因变量。
独立变量是影响中介变量的因素，中介变量在独立变量和因变量之间起到介导作用，因变量是希望了解的结果。
3.测量工具：介绍使用的测量工具，并评估其信度和效度。
4.数据收集：详细说明数据收集过程，如何保证数据质量。
5.数据分析：使用SPSS进行描述性统计分析，探索变量间的关系。
然后使用AMOS进行结构方程建模，进行中介效应分析，并进行模型拟合度检验。
【结果】1.描述性统计分析结果：列出各变量的均值、标准差等统计指标，描述样本的基本情况。
2.相关分析结果：展示各变量之间的相关关系，判断是否存在相关性。
3.结构方程模型结果：列出模型的参数估计值、标准误差、置信区间等统计指标，探究变量之间的关系。
4.中介效应分析结果：根据模型结果计算中介效应的大小和显著性。
【讨论】1.结果解读：解释结构方程模型结果和中介效应分析结果，说明变量之间的关系和中介变量的作用。
2.结果讨论：分析结果的意义和影响，探讨与现有研究的一致性和差异性。
3.研究局限性：指出研究的局限性和不足之处。
4.建议和展望：根据研究结果提出建议，并对未来研究方向进行展望。
【结论】总结研究的主要发现，强调中介效应分析对于理解变量关系的重要性，提出对相关领域的启示和建议。
三种中介效应检验方法的介绍
三种中介效应检验方法的介绍1. 中介效应检验方法是社会科学研究中常用的一种统计分析方法，用于研究一个预测变量与一个因果变量之间的中介效应。
2. 常用的中介效应检验方法之一是统计回归分析。
通过构建预测变量、中介变量和因果变量之间的回归模型，可以获取各个变量的系数，进而了解中介效应的大小和统计显著性。
3. 直接效应和间接效应是中介效应检验中常用的概念。
直接效应指的是预测变量对因果变量的直接影响，而间接效应则表示中介变量在预测变量和因果变量之间起到的中介作用。
4. 另一种常用的中介效应检验方法是路径分析。
路径分析将中介效应视为一个由预测变量到因果变量的路径，通过计算路径系数，可以判断中介效应的大小和显著性。
5. 中介变量的选择是中介效应检验方法的重要一环。
在实际研究中，研究者需要根据理论基础和实际情况选择适当的中介变量，并进行合适的测量和操作。
6. Sobel检验是另一种常用的中介效应检验方法。
该方法通过计算中介效应的标准误差，进而判断中介效应的显著性。
7. Bootstrap检验是一种非参数的中介效应检验方法。
该方法通过对样本进行重抽样，利用重抽样样本计算中介效应的置信区间，以判断中介效应的显著性。
8. 中介效应检验方法的选择需要根据具体研究问题和数据情况来决定。
不同的方法可能适用于不同的研究领域和研究设计。
9. 中介效应检验方法的使用需要注意建立合理的模型假设。
合理建模能够减少错误推断，并提高中介效应结果的可靠性。
10. 中介效应检验方法常用于心理学、教育学、社会学等领域的研究。
通过检验中介效应，可以深入理解变量之间的关系机制。
11. 需要指出的是，中介效应检验是基于观察数据的分析方法，不能直接证明因果关系，仅仅提示变量之间可能存在的中介效应。
12. 在中介效应检验中，也需要注意数据的收集质量和分析过程的可靠性，以避免结果产生误导性的解释。
13. 中介效应检验方法的有效性和一致性需要通过复制研究来进行验证。
stata因果中介效应结果
stata因果中介效应结果
在Stata中进行因果中介效应分析，可以使用SEM（结构方程模型）命令。
具体步骤如下：
1. 估计模型：使用SEM命令进行模型估计。
例如，假设自变量为X，中介
变量为M，因变量为Y，则可以运行以下命令：
`sem X M Y`
2. 计算中介效应：使用estat命令计算中介效应的具体结果。
例如，运行以下命令：
`estat teffects`
该命令将计算直接效应、间接效应和总效应，并报告相应的标准化系数。
此外，还可以使用medsem命令直接报告中介效应的结果。
该命令提供了
两种检验中介效应的方法，以及中介效应是否存在的结论。
运行以下命令：
`medsem X M Y`
以上是Stata中进行因果中介效应分析的基本步骤。
需要注意的是，在进行中介效应分析时，需要满足一定的前提条件，包括自变量对中介变量的影响显著、自变量对因变量的影响显著、中介变量对因变量的影响显著等。
同时，不同的样本和数据可能会导致中介效应的结果有所不同，因此需要对结果进行合理的解释和推断。
中介效应分析报告方法
中介效应分析方法1 中介变量和相关概念 在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。
虽然它们之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X 对的影响”、“因果链”的说法。
为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。
但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。
1.1 中介变量的定义考虑自变量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。
例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。
又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。
在这两个例子中,“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。
假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系:Y = cX + e 1 (1)M = aX + e 2 (2)Y = c ’X + bM + e 3 (3)e 1 Y=cX+e 1e 2 M=aX+e 2a b Me3 Y=c’X+bM+e3图1 中介变量示意图假设Y与X的相关显著,意味着回归系数c显著(即H0: c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M。
如何知道M真正起到了中介变量的作用,或者说中介效应(mediator effect ) 显著呢? 目前有三种不同的做法。
传统的做法是依次检验回归系数。
如果下面两个条件成立,则中介效应显著: (i) 自变量显著影响因变量；(ii) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显著影响它的后继变量。
这是Baron 和Kenny 定义的(部分) 中介过程。
如果进一步要求: (iii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显著, 变成了Judd和Kenny 定义的完全中介过程。
在只有一个中介变量的情形,上述条件相当于(见图1) : (i) 系数c显著(即H0 : c = 0 的假设被拒绝) ；(ii) 系数a 显著(即H0 : a = 0 被拒绝) ,且系数b显著(即H0 : b = 0 被拒绝) 。
中介效应分析研究方法
中介效应分析研究方法中介效应（mediation effect）是指一个中介变量（mediator variable）在自变量与因变量之间传递和解释了关系的一种情况。
中介效应分析研究方法是一种常用的统计分析方法，用于研究自变量对因变量的影响是通过中介变量的作用还是直接影响。
中介分析：1.确定自变量、中介变量和因变量：首先要明确研究的自变量、中介变量和因变量是什么，这样才能进行后续的分析。
2.构建回归模型：使用多元回归分析来确定自变量和中介变量对因变量的影响。
一般来说，自变量和中介变量都必须同时作为预测因变量的解释变量进行回归分析。
3.估计中介效应：使用回归分析结果来估计中介效应，一般有两种常用的方法：- Sobel检验：Sobel检验是一种常用的检验中介效应的统计方法。
它使用回归系数和标准差来计算一个中介变量的标准误，从而判断中介变量对因变量的间接影响是否显著。
- Bootstrap方法：Bootstrap方法是一种非参数统计方法，通过反复重抽样来估计中介效应的置信区间。
该方法可以解决中介变量不满足正态分布的情况，且对小样本数据的效果较好。
中介效应检验：1.检验中介变量的显著性：通过检验中介变量的回归系数是否显著，来确定中介变量是否对因变量产生了显著的间接影响。
常用的方法包括t 检验或F检验等。
2. 检验中介效应的显著性：根据中介效应的估计值和标准误来计算置信区间，并进行假设检验，判断该中介效应是否显著。
常用的方法有Sobel检验、Bootstrap方法等。
3.揭示中介效应的作用机制：除了检验中介效应的显著性外，还可以通过进一步分析中介变量对自变量和因变量之间关系的解释程度，来揭示中介效应的作用机制。
报告中展示和解读中介效应的方法
报告中展示和解读中介效应的方法如何展示和解读中介效应在研究报告中是一个重要的问题。
在研究中，中介效应可以帮助我们理解背后的机制和影响，但是如何准确地展示和解读这个效应并不容易。
本文将通过六个方面的展开进行详细论述，以帮助读者更好地理解中介效应的展示和解读方法。
1. 定义和概述中介效应中介效应指的是一个变量(中介变量)在自变量和因变量之间传递影响的过程。
在研究中，我们通常关注中介变量是否能够解释自变量与因变量之间的关系，以及中介效应的大小和方向。
在报告中，我们应首先清晰地定义中介效应的概念和研究目标，以便读者能够准确理解研究的背景和意义。
2. 中介效应的实验设计在展示和解读中介效应时，实验设计是至关重要的。
首先，我们需要选择合适的自变量、中介变量和因变量，并确定它们之间的先后顺序关系。
其次，我们需要建立实验组和对照组，通过实验操作来操控自变量，以便观察中介效应的变化。
在报告中，我们应该清晰地描述实验设计的具体过程和步骤，以及样本的选取和分组方式。
3. 中介效应的统计分析方法在展示和解读中介效应时，统计分析方法的选择非常重要。
常用的中介效应分析方法有普通最小二乘法、Bootstrap法和斜率乘积法等。
在报告中，我们需要详细说明所使用的统计分析方法的原理和步骤，以及其中的可靠性和有效性。
4. 中介效应的展示方式在报告中，中介效应的展示方式也是非常关键的。
通过适当的图表和图形，我们可以直观地展示中介效应的大小和方向。
例如，可以使用路径系数图来表示中介效应的路径和强度，或者使用堆积柱状图来比较不同条件下中介效应的差异。
同时，我们应该注意合理选择展示方式，避免图表过多或过少，以免给读者造成困扰或遗漏重要信息。
5. 中介效应的解读和讨论在解读和讨论中介效应时，我们应该将其与研究目标和研究领域的理论联系起来，深入探讨其中的原因和机制。
同时，我们还应该对可能存在的假设和限制进行讨论，以及提出进一步研究的建议。
在报告中，我们可以通过文字说明、引用文献或者对比实验结果等方式，展开对中介效应的解读和讨论，以丰富研究内容，提供更深入的分析思路。
中介效应的实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着社会科学研究的深入，中介效应在理解变量间关系方面越来越受到重视。
中介效应是指一个变量通过影响另一个变量而间接影响第三个变量的过程。
本研究旨在探讨中介效应在实验研究中的应用，以期为后续研究提供参考。
二、实验方法1. 实验设计本研究采用2（自变量：实验组、控制组）×2（中介变量：干预、无干预）的实验设计，以检验中介效应的存在。
2. 实验对象招募50名大学生作为实验对象，随机分为实验组和控制组，每组25人。
3. 实验材料实验材料包括实验任务、问卷、实验记录表等。
4. 实验程序（1）实验前，向实验对象说明实验目的、过程及注意事项。
（2）实验组进行实验任务，控制组不进行实验任务。
（3）干预组在实验任务结束后接受干预，无干预组不进行干预。
（4）实验结束后，所有实验对象完成问卷。
（5）收集实验数据，进行统计分析。
三、实验结果1. 实验组在实验任务中的表现优于控制组。
2. 干预组在实验任务结束后的问卷得分高于无干预组。
3. 中介变量在实验组和干预组之间存在显著的正相关关系。
4. 中介变量在实验组和干预组之间对因变量的影响显著。
四、讨论与分析1. 实验结果支持了中介效应的存在。
实验组在实验任务中的表现优于控制组，这可能是因为实验任务对实验组产生了积极的影响。
干预组在实验任务结束后的问卷得分高于无干预组，这可能是因为干预措施增强了实验组在实验任务中的表现。
2. 中介变量在实验组和干预组之间存在显著的正相关关系，说明中介变量在实验任务和因变量之间起到了中介作用。
3. 本实验结果表明，中介效应在实验研究中具有重要作用。
通过研究中介效应，可以更深入地了解变量间的关系，为后续研究提供理论依据。
五、结论本研究通过实验方法验证了中介效应的存在，为后续研究提供了参考。
在实验研究中，中介效应的探究有助于更全面地了解变量间的关系，为理论研究和实践应用提供有益启示。
六、局限与展望1. 本实验样本量较小，可能影响实验结果的普遍性。
中介效应分析方法
中介效应分析方法1 中介变量和相关概念 在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。
虽然它们之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X 对的影响”、“因果链”的说法。
为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。
但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。
1.1 中介变量的定义考虑自变量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。
例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。
又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。
在这两个例子中,“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。
假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系:Y = cX + e 1 (1)M = aX + e 2 (2)Y = c ’X + bM + e 3 (3)e 1 Y=cX+e 1e 2 M=aX+e 2a bMe 3 Y=c ’X+bM+e 3图1 中介变量示意图假设Y 与X 的相关显著,意味着回归系数c 显著(即H 0 : c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M 。
如何知道M 真正起到了中介变量的作用,或者说中介效应(mediator effect ) 显著呢? 目前有三种不同的做法。
传统的做法是依次检验回归系数 。
如果下面两个条件成立,则中介效应显著: (i) 自变量显著影响因变量；(ii) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显著影响它的后继变量。
这是Baron 和Kenny 定义的(部分) 中介过程。
如果进一步要求: (iii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显著, 变成了Judd 和Kenny 定义的完全中介过程。
中介效应分析方法
中介效应分析方法1 中介变量和相关概念在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X)的关系。
虽然它们之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X对的影响”、“因果链”的说法。
为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。
但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。
假设Y与X的相关显着,意味着回归系数c显着(即H0: c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M。
如何知道M真正起到了中介变量的作用,或者说中介效应(mediator effect ) 显着呢? 目前有三种不同的做法。
传统的做法是依次检验回归系数。
如果下面两个条件成立,则中介效应显着: (i) 自变量显着影响因变量；(ii)在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显着影响它的后继变量。
这是Baron和Kenny定义的(部分) 中介过程。
如果进一步要求:(iii)在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显着, 变成了Judd和Kenny定义的完全中介过程。
在只有一个中介变量的情形,上述条件相当于(见图1) : (i) 系数c显着(即H0 : c = 0 的假设被拒绝) ；(ii)系数a 显着(即H0 : a = 0 被拒绝) ,且系数b显着(即H0 : b = 0被拒绝) 。
完全中介过程还要加上: (iii)系数c’不显着。
第二种做法是检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积ab是否显着,即检验H0 : ab = 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显着,这种做法其实是将ab作为中介效应。
第三种做法是检验c’与c的差异是否显着,即检验H0 : c - c’= 0 ,如果拒绝原也,检有间接效应。
下面的人造例子可以很好地说明这一有趣的现象。
设Y是装配线上工人的出错次数, X 是他的智力,M 是他的厌倦程度。
又设智力(X) 对厌倦程度(M)的效应是0.707 ( =a) ,厌倦程度(M) 对出错次数( Y )的效应也是0.707 ( = b) ,而智力对出错次数的直接效应是20.50( = c′) 。
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中介效应分析方法1 中介变量和相关概念 在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。
虽然它们之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X 对的影响”、“因果链”的说法。
为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。
但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。
1.1 中介变量的定义考虑自变量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。
例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。
又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。
在这两个例子中,“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。
假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系:Y = cX + e 1 (1)M = aX + e 2 (2)Y = c ’X + bM + e 3 (3)e 1 Y=cX+e 1e 2 M=aX+e 2a b Me3 Y=c’X+bM+e3图1 中介变量示意图假设Y与X的相关显著,意味着回归系数c显著(即H0: c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M。
如何知道M真正起到了中介变量的作用,或者说中介效应(mediator effect ) 显著呢? 目前有三种不同的做法。
传统的做法是依次检验回归系数。
如果下面两个条件成立,则中介效应显著: (i) 自变量显著影响因变量；(ii) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显著影响它的后继变量。
这是Baron 和Kenny 定义的(部分) 中介过程。
如果进一步要求: (iii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显著, 变成了Judd和Kenny 定义的完全中介过程。
在只有一个中介变量的情形,上述条件相当于(见图1) : (i) 系数c显著(即H0 : c = 0 的假设被拒绝) ；(ii) 系数a 显著(即H0 : a = 0 被拒绝) ,且系数b显著(即H0 : b = 0 被拒绝) 。
完全中介过程还要加上: (iii) 系数c’不显著。
第二种做法是检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积ab是否显著,即检验H0 : ab = 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显著,这种做法其实是将ab作为中介效应。
第三种做法是检验c’与c的差异是否显著,即检验H0 : c - c’= 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显著。
1.2 中介效应与间接效应依据路径分析中的效应分解的术语,中介效应属于间接效应(indirect effect) 。
在图1 中, c是X对Y的总效应, ab是经过中介变量M 的间接效应(也就是中介效应) , c’是直接效应。
当只有一个自变量、一个中介变量时,效应之间有如下关系c = c’+ ab (4)当所有的变量都是标准化变量时,公式(4) 就是相关系数的分解公式。
但公式(4) 对一般的回归系数也成立)。
由公式(4) 得c-c’=ab,即c-c’等于中介效应,因而检验H0 : ab = 0 与H0 : c-c’= 0 是等价的。
但由于各自的检验统计量不同,检验结果可能不一样。
中介效应都是间接效应,但间接效应不一定是中介效应。
实际上,这两个概念是有区别的。
首先,当中介变量不止一个时,中介效应要明确是哪个中介变量的中介效应,而间接效应既可以指经过某个特定中介变量的间接效应(即中介效应) ,也可以指部分或所有中介效应的和。
其次,在只有一个中介变量的情形,虽然中介效应等于间接效应,但两者还是不等同。
中介效应的大前提是自变量与因变量相关显著,否则不会考虑中介变量。
但即使自变量与因变量相关系数是零,仍然可能有间接效应。
下面的人造例子可以很好地说明这一有趣的现象。
设Y是装配线上工人的出错次数, X 是他的智力, M 是他的厌倦程度。
又设智力(X) 对厌倦程度(M) 的效应是0.707 ( =a) ,厌倦程度(M) 对出错次数( Y ) 的效应也是0.707 ( = b) ,而智力对出错次数的直接效应是20.50( = c′) 。
智力对出错次数的总效应( = c) 是零(即智力与出错次数的相关系数是零) 。
本例涉及效应(或相关系数) 的遮盖( suppression) 问题。
由于实际中比较少见,这里不多讨论。
但从这个例子可以看出中介效应和间接效应是有区别的。
当然,如果修改中介效应的定义,不以自变量与因变量相关为前提,则另当别论。
在实际应用中,当两个变量相关不显著时,通常不再进一步讨论它们的关系了。
2中介效应分析方法由于中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应。
从路径图(图1) 可以看出,模型是递归的( recursive) ,即在路径图上直线箭头都是单向的,没有反向或循环的直线箭头,且误差之间没有弧线箭头联系。
所以,如果所有变量都是显变量,可以依次做方程(1) —(3) 的回归分析,来替代路径分析。
就是说,如果研究的是显变量,只需要做通常的回归分析就可以估计和检验中介效应了。
无论是回归分析还是结构方程分析,用适当的统计软件都可以得到c的估计cˆ; a , b , c′的估计aˆ,bˆ,cˆ',以及相应的标准误。
中介效应的估计是aˆbˆ或cˆ-cˆ',在显变量情形并且用通常的最小二乘回归估计时,这两个估计相等。
在其他情形,使用aˆbˆ比较直观,并且它等于间接效应的估计。
除了报告中介效应的大小外,还应当报告中介效应与总效应之比(aˆbˆ/ (cˆ'+aˆbˆ) ) ,或者中介效应与直接效应之比(aˆbˆ/cˆ') , 它们都可以衡量中介效应的相对大小。
与中介效应的估计相比,中介效应的检验要复杂得多。
下面按检验的原假设分别讨论。
2.1 依次检验回归系数在三种做法中,依次检验回归系数涉及的原假设最多,但其实是最容易的。
如果H0 : a = 0 被拒绝且H0 : b = 0 被拒绝,则中介效应显著,否则不显著。
完全中介效应还要检验H0 : c’= 0 。
检验统计量t等于回归系数的估计除以相应的标准误。
流行的统计软件分析结果中一般都有回归系数的估计值、标准误和t 值,检验结果一目了然。
这种检验的第一类错误率很小,不会超过显著性水平,有时会远远小于显著性水平。
问题在于当中介效应较弱时,检验的功效很低。
这容易理解,如果a 很小(检验结果是不显著) ,而b 很大(检验结果是显著) ,因而依次检验的结果是中介效应不显著,但实际上的ab 与零有实质的差异(中介效应存在) ,此时犯了第二类错误。
做联合检验(原假设是H 0 : a = 0 且b = 0 ,即同时检验a 和b 的显著性) ,功效要比依次检验的高。
问题是联合检验的显著性水平与通常的不一样,做起来有点麻烦。
2.2 检验H 0 : ab = 0检验H 0 : ab = 0 的关键在于求出aˆb ˆ的标准误。
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) ,各种检验的功效差别不大。
值得在此介绍的是Sobel 根据一阶Taylor 展式得到的近似公式s ab = 2a 22b 2s b +^s a ^ (5)其中, s a , s b 分别是aˆ,b ˆ的标准误。
检验统计量是z = a ˆb ˆ/ s ab 。
只有一个中介变量的情形,LISREL 输出的间接效应的标准误与使用这个公式计算的结果一致。
在输出指令“OUT ”中加入“EF ”选项,会输出包括间接效应在内的效应估计、相应的标准误和t 值,这个t 值就是Sobel 检验中的z 值。
由于涉及到参数的乘积的分布,即使总体的X 、M 和Y 都是正态分布,并且是大样本, z = aˆb ˆ/s ab 。
还是可能与标准正态分布有较大的出入。
MacKinnon 等人用该统计量但使用不同的临界值进行检验。
在他们的临界值表中,显著性水平0. 05对应的临界值是0. 97 (而不是通常的1. 96 ,说明中介变量有更多的机会被认为是显著的,从而检验的功效提高了,但第一类错误率也大大增加了)。
MacKinnon 等人的模拟比较研究发现,在样本较小或总体的中介效应不大时,使用新的临界值检验的功效比同类检验的要高,在总体参数a = 0 且b = 0 时第一类错误率与0. 05 很接近,因而是一种比较好的检验方法。
但在统计软件采用该临界值表之前,难以推广应用。
而且,当a = 0 或b = 0 只有一个成立时(此时也有ab = 0 ,即中介效应为零) ,第一类错误率远远高于0. 05 ,这是该方法的最大弊端。
2.3 检验H 0 : c-c ’= 0同样,检验H 0 : c-c ’= 0 的关键在于如何计算cˆ-c ˆ 的标准误。
目前也有多种近似公式。
MacKinnon 等人比较的结果是其中有两个公式得到的检验有较高的功效,在总体参数a = 0 且b = 0 时的第一类错误率与0. 05 很接近。
一个是Clogg 等人给出的公式S c-c ’= ◣XM r ◣s c ’ (6)其中r XM 是X 和M 的相关系数。
另一个是Freedman 等人推出的公式 S c-c ’= 2XM c'c 2c'2c r -1s 2s -s +s (7)当a = 0 但b ≠0 时(此时ab = 0 ,即中介效应为零) ,这两种公式对应的检验(即t = (cˆ-c ˆ ) / s c-c ’作为检验统计量) 的第一类错误率都很高。
特别是公式(6) ,对应的第一类错误率有可能高达100 %。
事实上,由公式(6) 得到的检验与H 0 : b = 0 的检验等价 。
就是说,即使中介效应不存在( ab = 0) ,只要b 显著,检验结果就是中介效应显著(犯了第一类错误) 。
2.4 一个实用的中介效应检验程序为了使一个中介效应检验的第一类错误率和第二类错误率都比较小,既可以检验部分中介效应,又可以检验完全中介效应,而且还比较容易实施,我们提出如下检验程序。
1. 检验回归系数c ,如果显著,继续下面的第2步。
否则停止分析。
2. 做Baron 和Kenny 部分中介检验,即依次检验系数a , b ,如果都显著,意味着X 对Y 的影响至少有一部分是通过了中介变量M 实现的,第一类错误率小于或等于0. 05 ,继续下面第3步。
如果至少有一个不显著,由于该检验的功效较低(即第二类错误率较大) ,所以还不能下结论,转到第4步。
3. 做Judd 和Kenny 完全中介检验中的第三个检验(因为前两个在上一步已经完成) ,即检验系数c ’,如果不显著,说明是完全中介过程,即X 对Y 的影响都是通过中介变量M 实现的;如果显著,说明只是部分中介过程,即X 对Y 的影响只有一部分是通过中介变量M 实现的。