中介效应分析_方法和模型发展
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。
中介效应模型三步法与四步法-概述说明以及解释
中介效应模型三步法与四步法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述中介效应模型是社会科学研究中常用的一种分析方法，用于研究一个变量如何通过中介变量影响另一个变量。
中介变量在原变量与因变量之间起到传递与解释作用，帮助我们理解两个变量之间的关系机制。
中介效应模型有三步法与四步法两种常用的建模方法，本文将对这两种方法进行详细介绍与比较。
在中介效应模型中，步骤一是通过回归分析得到原变量与中介变量之间的关系，步骤二是确定中介变量对因变量的解释效果，步骤三是对整个模型进行验证与修正。
这个三步法是中介效应模型最基本的建模步骤，简单易行，适用于一般的研究情境。
而四步法则在三步法的基础上增加了步骤四，即对比不同中介变量的效应大小，进一步分析中介效应的效果。
本文旨在比较中介效应模型三步法与四步法的优劣与适用情况，通过案例分析来说明两种方法的实际应用。
此外，文章还将从理论与实践的角度出发，对中介效应模型在研究中的意义进行探讨，并展望未来的研究方向。
通过本文的阐述，读者将能够深入理解中介效应模型的基本原理与建模方法，了解三步法与四步法在实践中的应用情况，为进一步开展相关研究提供参考与指导。
同时，读者还能够对中介效应模型的优劣进行评估，根据研究需要选择合适的方法进行分析，提高研究成果的科学性与说服力。
在接下来的章节中，我们将首先介绍中介效应模型三步法的具体步骤与应用案例，然后对比四步法的优劣与适用情况，最后总结全文并展望未来的研究方向。
通过系统的分析与比较，我们将为读者提供一份全面且详尽的中介效应模型研究指南，帮助他们在实际研究中更好地运用这一方法。
1.2 文章结构本文分为四个主要部分。
首先，在引言部分，我们将对中介效应模型进行概述，并明确文章的目的。
接下来，我们将详细介绍中介效应模型的三步法，包括步骤一、步骤二和步骤三，并通过案例分析来说明该方法的应用。
然后，我们还将介绍中介效应模型的四步法，其中包括步骤一、步骤二、步骤三和步骤四，并结合案例分析来展示其实际运用。
中介效应模型三步法与四步法
中介效应模型三步法与四步法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：中介效应模型是心理学研究中常用的一种分析方法，主要用于探讨一个自变量对因变量的影响是否通过中介变量来实现。
中介效应模型在研究因果关系时具有重要的作用，能够帮助我们理解不同变量之间的关联关系。
中介效应模型的三步法和四步法是比较常用的分析方法之一。
我们来介绍一下中介效应模型的基本概念。
在研究中，我们通常会考察一个自变量对因变量的影响，同时中介变量是自变量和因变量之间的一个中间环节，起着传递和传导作用。
中介效应模型就是用来检验这种传导效应的存在和程度的统计方法。
中介效应模型的三步法是指，首先确定自变量和因变量之间的直接效应，然后确定自变量对中介变量的影响，最后通过中介变量对因变量的影响进行检验。
具体步骤如下：第一步，确定自变量对因变量的总效应。
这一步可以通过简单的回归分析来得到，即分析自变量对因变量的直接影响。
三步法的优点在于简单直观，易于操作和理解。
但是有时候，研究的问题可能比较复杂，需要考虑更多的因素。
这时候，就需要使用四步法来进行分析。
四步法相比于三步法，增加了一步额外的检验，即基于自变量和中介变量之间的关系，来确定中介效应的大小和显著性。
四步法的步骤如下：第二步，确定自变量对中介变量的影响。
第四步，检验中介效应的大小和显著性。
这一步通常通过间接效应的Bootstrap置信区间检验来完成，通过统计分析来证明中介变量在自变量和因变量之间的传导作用。
四步法相比于三步法在精细度上有所提高，可以更加全面地揭示自变量、中介变量和因变量之间的关系。
但是四步法也需要更多的样本和计算量来完成，因此在实际研究中需要根据具体情况来选择合适的分析方法。
中介效应模型的三步法和四步法是研究中常用的分析方法，能够帮助我们了解不同变量之间的关系，揭示其中的因果关系。
在进行研究时，可以根据问题的复杂程度和样本量的情况来选择合适的分析方法，以达到更准确的研究结论。
【字数不足，请再补充】第二篇示例：中介效应模型是心理学中常用的一种统计模型，用来解释变量之间的关系。
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。
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)e1 Y=cX+e1e 2 M=aX+e 2a be 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。
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H 0 : c = 0 的假设被拒绝) ； (ii) 系数a 显著(即H 0 : a = 0 被拒绝) ,且系数b 显著(即H 0 : b = 0 被拒绝) 。
《2024年基于结构方程模型的多重中介效应分析》范文
《基于结构方程模型的多重中介效应分析》篇一一、引言在社会科学研究中，理解变量间的复杂关系是至关重要的。
结构方程模型（SEM）作为一种强大的统计工具，被广泛应用于此类研究。
本文旨在探讨基于结构方程模型的多重中介效应分析，以揭示多个潜在中介变量在特定关系中的角色。
二、研究背景与问题提出在许多领域的研究中，我们常常遇到多个变量同时影响结果变量的情况。
这些变量可能并不直接作用于结果，而是通过一系列中介变量来影响结果。
这些中介变量可能是复杂的、多维的，它们之间的相互作用和关系也是我们关注的重点。
因此，我们提出了这样一个问题：如何通过结构方程模型来分析这些多重中介效应？三、方法与模型本文采用结构方程模型（SEM）进行多重中介效应分析。
SEM是一种强大的统计工具，可以同时处理多个潜在变量和测量误差，并允许我们评估多个中介变量之间的关系。
我们设定了多个潜在中介变量，并使用SEM模型来评估它们之间的关系和效应。
四、数据收集与分析本研究采用问卷调查的方式收集数据。
我们设计了一个包含多个相关变量的问卷，这些变量被视为潜在的中介变量或结果变量。
通过随机抽样，我们收集了大量数据以供分析。
在数据分析阶段，我们首先进行了描述性统计分析，以了解数据的分布和特征。
然后，我们使用SEM模型进行多重中介效应分析。
通过SEM模型，我们可以评估每个中介变量的效应大小和方向，以及它们之间的相互作用。
我们还使用了不同的拟合指数来评估模型的拟合程度。
五、结果与讨论我们的研究结果显示，多个潜在的中介变量在特定的关系中确实发挥了作用。
SEM模型提供了每个中介变量的具体效应大小和方向，使我们能够理解它们在关系中的作用。
我们还发现这些中介变量之间存在相互作用，进一步证明了SEM在分析多重中介效应方面的优势。
值得注意的是，我们的研究还揭示了一些有趣的结果。
例如，在某些情况下，一些原本被认为是主要影响者的变量，其效应实际上被其他中介变量所抵消或削弱。
这提示我们在进行因果推断时需要谨慎考虑变量的相互关系和交互作用。
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。
中介效应研究方法
中介效应研究方法中介效应研究方法是一种在心理学、经济学和社会学等领域广泛应用的统计方法，用于探讨变量之间的作用机制和影响路径。
该方法主要关注一个自变量通过一个或多个中介变量对因变量产生影响的效应。
以下是中介效应研究方法的详细介绍：一、中介效应的概念中介效应是指一个自变量通过一个或多个中介变量对因变量产生影响的效应。
这种效应的产生意味着自变量对因变量的影响不仅仅是直接影响，而且还通过中介变量间接影响。
中介变量是连接自变量和因变量的桥梁，其作用是解释自变量和因变量之间的关系。
二、中介效应的检验方法1.逐步回归法逐步回归法是最常用的中介效应检验方法之一。
该方法的基本思路是将自变量、中介变量和因变量都纳入回归方程中，通过比较自变量对因变量的影响以及自变量对中介变量和因变量的影响来检验中介效应。
具体步骤如下：（1）首先，建立自变量对因变量的回归方程；（2）其次，建立自变量对中介变量的回归方程；（3）最后，建立中介变量对因变量的回归方程，同时控制自变量的影响。
如果自变量对因变量的影响显著，但当控制中介变量后，自变量对因变量的影响变得不显著，则说明存在中介效应。
2.Sobel检验Sobel检验是一种基于回归系数的中介效应检验方法。
该方法通过比较自变量和中介变量对因变量的影响来检验中介效应。
具体步骤如下：（1）首先，建立自变量对因变量的回归方程；（2）其次，建立中介变量对因变量的回归方程；（3）最后，利用Sobel检验计算中介效应的显著性。
如果Sobel检验的结果显示中介效应显著，则说明存在中介效应。
三、中介效应的检验标准1.中介变量的选择要合理，能够解释自变量和因变量之间的关系；2.中介效应的检验结果需要显著，即中介效应的系数要大于0；3.自变量对因变量的影响在加入中介变量后应该显著降低，但不能为0；4.中介变量本身对因变量的影响也应该显著；5.中介效应的检验结果应该具有生态效度，即能够在不同的情境下得到重复验证。
中介效应分析报告方法
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) 。
中介效应分析范文
中介效应分析范文中介效应（mediation effect）是指一个变量在两个或多个变量之间产生影响的过程。
在社会科学研究中，中介效应是一种重要的分析方法，可用于探究一个变量对其他变量之间关系的解释作用。
本文将详细介绍中介效应的定义、类型、检验方法以及应用范围。
中介效应通常被认为是在两个变量之间解释了一个第三个变量的作用机制，该第三个变量将第一个变量的效应传递给第二个变量。
中介效应的存在说明了变量之间并不是直接影响，而是通过中间变量的作用来实现。
中介变量在解释分析中起到了桥梁的作用，帮助揭示变量之间的关联机制。
中介效应的类型可以分为完全中介效应和部分中介效应。
完全中介效应是指中介变量完全解释了自变量与因变量之间的关系，当去除中介变量时，自变量与因变量之间的直接影响变为不显著。
部分中介效应是指中介变量部分解释了自变量与因变量之间的关系，当去除中介变量时，自变量与因变量之间的直接影响仍然存在。
检验中介效应的方法主要有回归分析和结构方程模型（SEM）。
回归分析中的中介效应检验常用的方法是通过计算中介变量的间接效应与直接效应之间的差别，进行统计检验。
结构方程模型可以更全面地考虑多个中介变量之间的关系，通过路径分析来检验中介效应。
总结来说，中介效应的分析方法可以帮助研究人员深入了解变量之间的关联机制，揭示其作用方式和路径。
通过对中介效应的检验，可以帮助研究人员更准确地解释变量之间的关系，提高研究的解释力和预测力。
中介效应的研究方法和应用领域非常广泛，对于增进对社会现象的理解和解释具有重要意义。
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。
中介效应分析及应用
中介效应分析及应用中介效应是指通过一个中介变量（介于因变量和自变量之间的中间变量）对因变量和自变量之间的关系进行解释和调解的现象。
中介效应表明自变量对因变量的影响是通过中介变量来实现的。
首先，中介效应分析的步骤主要包括以下几个方面：1. 确定中介变量：通过文献回顾和研究背景，确定可能存在的中介变量。
例如，研究心理健康对幸福感的影响时，可能将社会支持作为中介变量。
2. 测量变量：收集相关数据，包括自变量、中介变量和因变量的测量数据。
确保采用有效和可靠的测量工具。
3. 分析中介效应：使用适当的统计方法进行中介效应分析，常用的方法有路径分析、回归分析和结构方程模型等。
其中，路径分析是常用的中介变量分析方法，通过计算直接效应和间接效应来确定中介效应。
4. 检验中介效应：使用适当的统计检验方法（如Sobel检验或Bootstrap法）验证中介效应的显著性。
5. 解释中介效应：通过解释中介效应的大小、方向和机制，进一步理解因变量和自变量之间的关系。
根据中介效应的结果，提出可能的解释和理论假设。
中介效应的应用非常广泛，涉及多个领域，如心理学、经济学、社会学等。
以下介绍几个典型的中介效应应用案例：1. 健康教育中的中介效应：研究发现，健康教育对健康行为的影响常常是通过中介变量来实现的。
例如，健康教育的目标可能是提高人们对健康风险的认知，从而促使他们改变不良的生活习惯。
在这个过程中，认知变量起到了中介的作用，将健康教育和健康行为之间的关系联系起来。
2. 人际关系中的中介效应：在研究社会关系和心理健康之间的关系时，中介变量常常是人际支持、社交网络等因素。
例如，研究表明，人际支持对心理健康有积极的影响，这种影响可能是通过提高个体的自尊心和自我效能感来实现的。
3. 组织管理中的中介效应：中介效应也被广泛应用于组织领域的研究中。
例如，研究人员可以通过探讨领导行为对员工工作满意度的影响机制，从而了解领导行为如何通过影响员工的组织认同感和自尊心来影响工作满意度。
中介效应方法与模型发展
中介效应方法与模型发展Mediation analysis is a powerful method used in research to uncover and understand the underlying mechanisms by which an independent variable affects a dependent variable. It helps researchers explore the indirect effects of the independent variable on the dependent variable through one or more mediators. 中介效应分析是研究中使用的一种强大方法，用于揭示和理解自变量如何影响因变量的潜在机制。
它帮助研究人员探索自变量通过一个或多个中介变量对因变量的间接影响。
One key aspect of mediation analysis is the development of models that accurately represent the relationships between variables. Researchers must carefully consider the theoretical framework and hypotheses underpinning their study when designing mediation models. They need to specify the direct and indirect paths between variables and determine the nature of these relationships. 中介效应分析的一个关键方面是发展准确代表变量之间关系的模型。
研究人员在设计中介模型时必须认真考虑其研究的理论框架和假设。
中介效应分析
M (b); !做Y对X和M的回归, M的回归系数命名为b, 需要单独一行 MODEL CONSTRAINT:
new (H); !定义辅助变量 H=a*b; !系数乘积ab的估计 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!输出各个系数及系数乘积ab的偏差校正的非参 数百分位Bootstrap 法置信区间
X M W Y@1； Y on X M W; M on X; M on X;
多中介模型2
调节效应分析
有中介的调节效应分析方法
方法一：依次检验
new (H); !定义辅助变量 H=a*b; ! 系数乘积ab的估计 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!输出各个系数及系数乘积 ab 的偏差校正的非参数 百分位 Bootstrap 法置信区间 若要得到(不校正的)非参数百分位Bootstrap 法置信区间, 只需将 OUTPUT 中的 cinterval (bcbootstrap)改为 cinterval (bootstrap)即可。
若要得到(不校正的)非参数百分位Bootstrap 法置信区间, 只需将OUTPUT 中的 cinterval (bcbootstrap)改为cinterval (bootstrap)即可。
Mplus结果解读指标：如果置信区间包括0，则参数不显著； 置信区间不包括0，参数显著。
附加：
多中介模型1：
（3）系数差异检验法 H0:cc, 0
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
中介效应讲解
生活中的那些中介机构
1、中介变量和中介效应的定义 1925～1930年间，英果尔德(C. K. Ingold)提出了中介论， 用以说明用经典结构式不能圆满地描述的某些分子的化学行 为。他认为在常态下具有不饱和体系的分子中存在着电子转 移，由这种电子转移所产生的效应称为中介效应。 有机分子结构理论发展过程中的一种学说。 中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M 是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。
而直接检验系数乘积的方法。不过，偏差校正的非参数百分位 Bootstrap法在某些条件下的第一类错误率会超过设定的显著性水 平，而不进行偏差校正没有这个问题。
D.系数差异检验法
差异系数检验即检验H0：c-c’=0。通常情况下ab = c-c’，因此差异系数 同系数乘积法有很多相同之处。c-c’的标准误估计通常使用如下公式 (McGuigan & Langholz, 1988)：
Sc和Sc’分别为两个直接效应估计的标准误，r为自变量与中介变量的 相关系数。差异系数采用t检验，其统计量为t=c-c’/Sc-c’。 模拟研究发现(MacKinnon et al., 2002)，系数乘积法和差异系数法比逐 步检验法精确且具有较高的统计效力。
s2a和s2b分别为系数a，b标准误的平方。系数乘积检验法的 统计量是z=ab/sab，如果检验显著说明中介效应显著。此公 式被常用的SEM分析软件采用，例如EQS，LISREL和 Mplus。也有其他的分析程序(Preacher & Hayes, 2004)使 用不同的标准误公式如：
Sobel法的检验力高于逐步检验。但这个检验统计量的推 导需要假设a*b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，因而上面标准误 s[a*b]的计算只是近似的，可能很不准确。
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。
中介效应的方法
中介效应的方法中介效应是社会心理学领域的一个概念，是指一个变量对另外两个变量之间关系的影响。
换言之，如果一个变量对另外两个变量之间的关系产生了影响，那么这个变量就是一个中介变量。
中介效应在研究心理学和社会学中得到广泛运用。
本文将介绍中介效应的几种主要的方法及其优缺点。
方法一：中介效应检验中介效应检验是一种常用的中介效应方法。
它的基本思想是通过回归分析来探讨变量之间的关系。
具体操作过程为：先将自变量与依赖变量之间的关系进行回归分析，得到直接效应；然后将自变量与中介变量之间的关系分析，得到中介效应；最后将中介变量和依赖变量进行回归分析，来确定其间接效应和总效应。
这种方法的优点在于能够识别中介变量对因变量的影响，并充分考虑到中介效应对因变量的影响。
缺点是需要对变量之间的关系进行复杂的回归分析，运算量大且结果的可解释性较强。
方法二：回归分析结构方程模型回归分析结构方程模型是一种较为复杂的统计分析方法。
基本上，它是把回归与因子分析结合起来，采用因子分析的方法来评估变量之间的因素结构，并通过路径模型来描述变量之间的关系。
这种方法的优点在于模型的可解释性，能够提供变量之间的影响及其大小，并能够检验模型的拟合度。
缺点在于运算量较大，需要专业的知识和技能，否则容易导致模型的误差。
方法三：Bootstrap方法Bootstrap方法是一种用于估计统计量置信区间的方法。
它的基本思想是通过模拟中介效应的分布，来判断中介效应的大小是否显著。
能够有效地避免观测数据误差对结果的影响，具有较好的鲁棒性和统计效力。
缺点在于需要使用大量的计算资源，运算时间较长且解释性差。
综上所述，以上三种中介效应的方法各有优缺点，具体采用哪种方法应根据实际情况进行选择。
不管哪种方法，都需要仔细的设计实验，合理的进行数据收集和整理，并且选用适当的统计方法进行数据分析，以得出正确和可靠的结论。
中介效应分析
中介效应重要理论及操作务实中介效应概述一、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+e 1 1)M=ax+e 2 2) Y=c’x+bM+e 3 3)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检验方法中介效应检验方法 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：1.1.依次检验法依次检验法依次检验法（（steps 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；1.21.2 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（H0: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 + e3,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。
中介效应分析方法和模型发展
5、实例分析 a.引入实际研究案例 b.详细解释实例中使用的SEM模型 c.分 析多重中介效应的结果
6、总结和展望 a.总结本次演示的主要观点和内容 b.提出未来研究方向
三、展开论述
1、引言在引言部分，我们将简要介绍SEM和多重中介效应的概念，以及本次 演示的主题和目的。通过引出问题，激发读者对后续内容的兴趣。
对比三类多层中介效应分析方法，可以发现每种方法都有其独特的优点和局 限性。基于模型的方法需要严格的假设条件，但可以准确估计每个中介变量的效 应；基于路径分析的方法可以直观展示作用路径，但对样本量的要求较高；基于 SEM的方法可以同时估计多个中介效应，但需要复杂的模型构建过程。
综上所述，三类多层中介效应分析方法各有优劣。在选择使用哪种方法时， 研究者应根据研究问题的具体情况、样本量和数据特点等因素进行综合考虑。此 外，未来研究可以进一步探讨这三类方法的拓展和融合，以期在处理中介效应问 题时能够获得更全面、准确的结果。
本次演示对中介效应分析方法和模型发展进行了详细的探讨，并引入了一个 实际案例来说明这些方法的应用。从中介效应分析方法来看，协整分析和误差修 正模型等传统方法在处理时间序列数据和描述变量间长期均衡关系方面具有一定 的优势，但在处理多重共线性和数据缺失等问题上仍有不足；而随机森林和神经 网络等新型方法在处理高维数据和非线性关系时表现出较强的能力，但在调参和 解释性方面仍存在挑战。
4、基于SEM的多重中介效应分析方法本节将详细描述如何使用SEM进行多重 中介效应分析。我们将介绍SEM在多重中介效应分析中的步骤，包括模型设定、 估计和检验等。同时，我们将通过实例演示如何使用SEM进行多重中介效应分析， 并解释每个步骤的理论依据和实际操作方法。
5、实例分析本节将引入一个实际研究案例，介绍如何将SEM应用于多重中介 效应分析。我们将详细解释案例中使用的SEM模型，包括潜在变量的设定、路径 图的构建以及模型估计和检验的过程。同时，我们将分析多重中介效应的结果， 探讨变量之间的关系以及中介效应的大小和方向。
中介效应分析：方法和模型发展
心理科学进展 2014, Vol. 22, No. 5, 731–745 Advances in Psychological ScienceDOI: 10.3724/SP.J.1042.2014.00731731·主编特邀(Editor-In-Chief Invited)·编者按：中介效应分析在许多领域都有广泛应用, 因为它可以分析变量之间影响的过程和机制, 相对于回归分析, 可以得到比较深入的结果。
虽然中介分析不能肯定地说“证实”了什么, 但可以帮助我们支持某种理论而排除其竞争的理论。
温忠麟教授及其合作者有关中介分析方法的研究, 引领和推动了中介分析在国内的应用, 他们2004年发表在《心理学报》上的论文, 在Google 学术搜索上可以查到被上千篇论文引用。
最近10年, 中介效应分析方法和模型都有了许多发展, 本文作者做了相当全面的综述, 并尝试澄清一些有争议的问题。
这些看似不大的争议, 在统计上还是很重要的, 会影响检验流程。
作者还就如何分析因果关系, 提出了理论分析的若干思路。
本文对中介效应分析的逻辑和统计方法有相当透彻的理解, 在中介分析的立论、建模、检验和解释方面有很高的参考价值。
本刊希望通过温忠麟和叶宝娟的这篇文章, 提高应用工作者涉及中介分析的论文质量。
(本文责任编辑：侯杰泰)中介效应分析：方法和模型发展*温忠麟1,2 叶宝娟3(1华南师范大学心理应用研究中心/心理学院, 广州 510631)(2香港考试及评核局, 香港) (3江西师范大学心理学院, 南昌 330022)摘 要 在心理学和其他社科研究领域, 大量实证文章建立中介效应模型, 以分析自变量对因变量的影响过程和作用机制。
检验中介效应最流行的方法是Baron 和Kenny 的逐步法, 但近年来不断受到批评和质疑, 有人甚至呼吁停止使用其中的依次检验, 改用目前普遍认为比较好的Bootstrap 法直接检验系数乘积。
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图1
中介模型示意图
第5期
温忠麟等 : 中介效应分析：方法和模型发展
733
次 检 验 是 对 系 数乘 积的 间 接 检验 , 想 法 很 直 观 , 如果检验结果是 a¹0 且 b¹0 , 就可以推出 ab ¹ 0 。这个推理在代数上没有问题 , 但在统计 检验上如何呢？模拟研究发现 , 用依次检验来检 验 H0 : ab = 0, 第一类错误率较低 , 低于设定的显 著 性 水 平 ( 如 0.05) (MacKinnon, Lockwood, Hoffman, West, & Sheets, 2002; 温忠麟等 , 2004)。 这就是说 , 如果依次检验结果 a 和 b 都显著 , 已经 足够支持所要的结果 , 即 ab 显著。但依次检验的 检验力 (power) 也较低 , 即系数乘积实际上显著而 依 次 检 验 比 较 容 易 得 出 不 显 著 的 结 论 (Fritz & MacKinnon, 2007; MacKinnon et al., 2002)。 检验系数乘积更多的是直接针对假设 H0 : ab = 0 提出的检验方法。 Sobel (1982)法就是比较有 ˆ ˆ ˆ / s , 其中 a ˆ 和b 名的一种。检验统计量为 z = ab
MacKinnon et al., 2004)。检验力更高的是使用偏
差校正后的置信区间 , 即所谓的偏差校正的非参 数百分位 Bootstrap 法 (Edwards & Lambert, 2007; 方杰 , 张敏强 , 2012; Fritz & MacKinnon, 2007;
ˆ 的标准误。模拟研究 ˆ 和b 标准误 , sa 和 sb 分别是 a
近年来 , 在心理学和其他社科研究领域 , 大 量实证文章 建 立中介 效应 (mediation effect) 模型 进行分析。 例如 , Rucker, Preacher, Tormala 和 Petty (2011)统计发现 , 2005 至 2009 年发表在 Journal of
Personality
是在控制了中介变量 M 的影响后 , 自变量 X 对因 变量 Y 的直接效应 ; e1~e3 是回归残差。对于这样 的简单中介模型, 中介效应等于间接效应 (indirect effect), 即等于系数乘积 ab, 它与总效应 和 直 接 效 应 有 下 面 关 系 (MacKinnon, Warsi, & Dwyer, 1995)：
求正态假设 ), 利用样本所推导的经验分布代替总 体分布 , 属于非参数方法。 在中介效应分析中, 马尔科夫链蒙特卡罗
et al., 2002; 温忠麟等 , 2004)。但这个检验统计量 ˆ ˆ 服从正态分布 , 就算其中每一 的推导需要假设 ab
个系数都是正态分布 , 其乘积通常也不是正态的 , 因而上面标准误 sab 的计算只是近似的 , 可能很 不准确。这样 , Sobel 检验的局限性是很明显的 (方 杰 , 张敏强 , 2012; Hayes, 2009; MacKinnon, 2008;
发现 , Sobel 法的检验力高于依次检验 (MacKinnon
MacKinnon, 2008; Preacher & Hayes, 2008; Taylor, MacKinnon, & Tein, 2008; 温忠麟等 , 2012)。在 Bootstrap 法 前 面 冠 以 “ 非 参 数 ”, 是 因 为 所 论 的 Bootstrap 法不涉及总体分布及其参数 ( 因而不要
c = c ¢ + ab
(4)
检验中 介效 应 最常用 的方 法 是逐步 检验 回 归系数 (Baron & Kenny, 1986; Judd & Kenny, 1981; 温忠麟 , 张雷 , 侯杰泰 , 刘红云 , 2004), 即通常说 的逐步法： (i)检验方程 (1)的系数 c (即检验 H0 : c = 0); (ii)依次检验方程(2)的系数 a (即检验 H0 : a = 0) 和方程 (3)的系数 b (即检验 H0 : b = 0), 有文献称 之 为 联 合 显 著 性 检 验 (test of joint significance, Hayes, 2009)。如果 (i)系数 c 显著 , (ii)系数 a 和 b 都显著 , 则中介效应显著。完全中介过程还要加 上： (iii)方程 (3)的系数 c不显著。 上述 Baron 和 Kenny (1986)的逐步法 , 第一 步检验的是 X 对 Y 的总效应 ; 第二步实际上是检 验系数乘积的显著性 (即检验 H0 : ab = 0), 通过依 次检验系数 a 和 b 来间接进行 ; 第三步检验用来 区分完全中介还是部分中介。这三步其实是可以 分开进行的。区分每一步的目的对理解和讨论逐 步法很重要。特别地 , 我们将检验系数乘积 (即检 验 H0 : ab = 0)的依次检验与逐步法区分开来 , 前 者是后者的一个步骤。文献提到逐步法时 , 有的 是指全部步骤 , 有的却是指依次检验 , 不小心的 读者容易引起混淆。 系数乘积的检验 (即检验 H0 : ab = 0)是中介效 应检验的核心 , 下面先集中讨论其检验方法。依
心理科学进展
2014, Vol. 22, No. 5, 731–745 DOI: 10.3724/SP.J.1042.2014.00731
Advances in Psychological Science
·主编特邀(Editor-In-Chief Invited)·
编者按： 中介效应分析在许多领域都有广泛应用 , 因为它可以分析变量之间影响的过程和机制 , 相对于回 归分析 , 可以得到比较深入的结果。虽然中介分析不能肯定地说 “证实 ”了什么 , 但可以帮助我们支持某 种理论而排除其竞争的理论。温忠麟教授及其合作者有关中介分析方法的研究 , 引领和推动了中介分析 在国内的应用 , 他们 2004 年发表在《心理学报》上的论文 , 在 Google 学术搜索上可以查到被上千篇论 文引用。最近 10 年 , 中介效应分析方法和模型都有了许多发展 , 本文作者做了相当全面的综述 , 并尝试 澄清一些有争议的问题。这些看似不大的争议 , 在统计上还是很重要的 , 会影响检验流程。作者还就如 何分析因果关系 , 提出了理论分析的若干思路。本文对中介效应分析的逻辑和统计方法有相当透彻的理 解 , 在中介分析的立论、建模、检验和解释方面有很高的参考价值。本刊希望通过温忠麟和叶宝娟的这 篇文章 , 提高应用工作者涉及中介分析的论文质量。 (本文责任编辑：侯杰泰 )
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收稿日期 : 2014-02-06 * 国家自然科学基金 (31271116)、教育部人文社会科学 重点研究基地项目 (11JJD190005)、 中国博士后科学基 金项目 (2013M540535) 、教育部人文社会科学研究青 年基金项目 (13YJC190029) 和江西省博士后科研择优 资助项目 (2013KY08)资助。 通讯作者 : 温忠麟 , E-mail: wenzl@
中介效应分析：方法和模型发展*
温忠麟 1,2
2
叶宝娟 3
(1 华南师范大学心理应用研究中心 /心理学院 , 广州 510631) ( 香港考试及评核局 , 香港 ) (3 江西师范大学心理学院 , 南昌 330022)
摘 要 在心理学和其他社科研究领域 , 大量实证文章建立中介效应模型 , 以分析自变量对因变量的影响过
程和作用机制。检验中介效应最流行的方法是 Baron 和 Kenny 的逐步法 , 但近年来不断受到批评和质疑 , 有 人甚至呼吁停止使用其中的依次检验 , 改用目前普遍认为比较好的 Bootstrap 法直接检验系数乘积。本文对相 关的议题做了辨析 , 并讨论了中介分析中建立因果关系的方法。 综合新近的研究成果 , 总结出一个中介效应分 析流程 , 并分别给出显变量和潜变量 Mplus 程序。最后介绍了中介效应模型的发展。 关键词 分类号 中介效应 ; 间接效应 ; 逐步法 ; Bootstrap 法 ; 因果 B841
M = aX + e2
(1) (2) (3)
Y = c¢X + bM + e3
其中方程 (1)的系数 c 为自变量 X 对因变量 Y 的总 效应 ; 方程 (2)的系数 a 为自变量 X 对中介变量 M 的效应 ; 方程 (3)的系数 b 是在控制了自变量 X 的 影响后 , 中介变量 M 对因变量 Y 的效应 ; 系数 c
1
中介效应模型及检验方法介绍
考虑自变量 X 对因变量 Y 的影响 , 如果 X 通
过影响变量 M 而对 Y 产生影响 , 则称 M 为中介变 量。例如 , “ 家庭社会经济地位 ” 影响 “ 家庭功能 ”, 进而影响 “青少年疏离感 ”。 为了行文简便 , 避免在 回归方程中出现与方法讨论无关的截距项 , 假设 所有变量都已经中心化 ( 即将数据减去样本均值 , 中心化数据的均值为 0)或者标准化 (均值为 0, 标 准差为 1), 可用下列回归方程来描述变量之间的 关系 (图 1 是相应的路径图 )： Y = cX + e1
and
Social
Psychology
(JPSP) 和
Personality and Social Psychology Bulletin (PSPB) 上的文章 , 分别有 59%和 65%使用了中介检验。 国内心理学期刊上有关中介效应文章所占的比 例 , 也可以用引人注目来形容。中介效应模型可 以分析自变量对因变量影响的过程和作用机制 , 相比单纯分析自变量对因变量影响的同类研究 , 中介分析不仅方法上有进步, 而且往往能得到 更多更深入的结果, 这可以解释为什么中介分 析受到重视。 检 验 中 介 效 应 最 流 行 的 方 法 是 Baron 和
ab
2 ˆ2 s 2 是 ab ˆ 2 sb ˆˆ的 分别是 a 和 b 的估计 , sab = a +b a