中介效应分析
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。
中介效应结果解读
中介效应结果解读
中介效应是指一个变量对因果关系的解释起到了中介作用，即该变量
在原因与结果之间发挥了作用。
中介效应在社会科学研究中非常常见，例如心理学、教育学、社会学等领域。
中介效应的结果解读需要从以下几个方面进行分析：
一、中介变量的选择
首先，需要选择一个合适的中介变量。
一个好的中介变量应当能够在
原因与结果之间建立联系，并且能够解释原因与结果之间的关系。
同时，该变量应当具有可测性和可操作性，以便于进行研究。
二、中介效应的检验
其次，需要对中介效应进行检验。
一般来说，可以采用回归分析或路
径分析等方法来检验中介效应。
如果检验结果显示存在显著的中介效应，则说明该变量在原因与结果之间发挥了作用。
三、解释和控制
最后，在得出中介效应的结论后，需要对其进行解释和控制。
具体来说，需要进一步分析该变量如何影响原因与结果之间的关系，并且确定是否可以通过控制该变量来改善或调节原因与结果之间的关系。
总之，中介效应是社会科学研究中非常重要的概念，能够帮助我们深入理解原因与结果之间的关系，并且提供了一种有效的解释和控制方法。
在实际研究中，需要选择合适的中介变量，并且采用适当的方法进行检验和分析。
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。
中介效应模型结果解读
中介效应模型结果解读中介效应模型是社会科学研究中常用的一种统计分析方法，用于探讨一个变量（自变量A）对另一个变量（因变量C）的影响是否通过中介变量（中介变量B）发生。
该模型通过分析自变量对中介变量的影响和中介变量对因变量的影响，来解释自变量对因变量的影响是否完全通过中介变量实现，以及中介变量在效应中的作用程度。
中介效应模型分为两个部分：直接效应和间接效应。
直接效应指的是自变量对因变量的直接影响，不经过中介变量的作用；间接效应指的是自变量通过中介变量对因变量的影响。
解读中介效应模型的结果时，需要关注以下几个方面：1.是否存在中介效应：首先需要检验中介变量的效应是否显著。
通过计算间接效应和置信区间来判断中介效应的显著性。
若间接效应显著，说明存在中介效应。
2.中介效应的方向和大小：中介效应可以是正向的，也可以是负向的。
分析中介效应的方向可以帮助我们理解自变量对因变量的影响机制。
中介效应的大小可以通过计算间接效应的效应量来衡量。
效应量越大，说明中介变量在自变量对因变量的影响中起到的作用越重要。
3.直接效应的大小：中介效应还需要与直接效应进行比较。
若直接效应显著，说明自变量对因变量的影响不完全通过中介变量实现，存在直接效应。
比较直接效应和间接效应的大小，可以帮助我们判断中介变量在效应中的作用程度。
4.控制变量的考虑：在分析中介效应时，需要控制其他可能影响因变量的变量，以排除其他解释。
控制变量的选择和包含在模型中的方式需要仔细考虑，以确保中介效应的准确解释。
5.样本的代表性：中介效应模型的结果也需要考虑样本的代表性问题。
样本的代表性越高，模型结果的可信度也越高。
综上所述，解读中介效应模型的结果需要综合考虑以上几个方面，以全面了解自变量对因变量的影响及其通过中介变量的传递机制。
通过准确解读中介效应模型的结果，可以为相关社会科学问题的研究提供有力的统计支持。
中介效应三步检验法
中介效应三步检验法
中介效应是指一个自变量（X）通过一个或多个中介变量（M）影响因变量（Y）的过程。
在中介效应分析中，通常需要遵循三步检验法来确定中介效应是否存在以及效应的大小。
以下是中介效应三步检验法的具体内容：
1. 检验自变量对中介变量的影响（Step 1）
这一步是检验自变量（X）对中介变量（M）的影响。
通常使用回归分析方法，以中介变量（M）为因变量，自变量（X）为自变量。
如果这一步的回归分析显著，说明自变量对中介变量产生了影响。
2. 检验中介变量对因变量的影响（Step 2）
这一步是检验中介变量（M）对因变量（Y）的影响。
通常使用回归分析方法，以因变量（Y）为因变量，中介变量（M）为自变量。
如果这一步的回归分析显著，说明中介变量对因变量产生了影响。
3. 检验自变量对因变量的影响，同时加入中介变量（Step 3）
这一步是检验自变量（X）对因变量（Y）的影响，同时考虑中介变量（M）的作用。
通常使用回归分析方法，以因变量（Y）为因变量，自变量（X）和中介变量（M）为自变量。
如果这一步的回归分析中，自变量（X）的系数显著，说明自变量对因变量产生了影响；同时如果中介变量（M）的系数也显著，说明中介变量在自变量和因变量之间起到了中介作用。
在中介效应三步检验法中，只有当所有步骤的检验结果都显著时，才能说明中介效应存在。
同时，可以使用Baron和Kenny的中介效应量
公式来计算中介效应的大小。
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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。 偏差校正的非参数百分位bootstrap法（置信区间的 检验力更高）在某些条件下的第一类错误率会超过设定 的显著性水平；而非参数百分位法bootstrap法不会有这 个问题。
依次检验回归系数法spss
检验系数c
偏差校正的非参数百分位 bootstrap法Mplus(检验显变量中介效应）
DATA: FILE IS p.dat; ! p.dat是原始数据文件, 按X M Y顺序排列 VARIABLE: NAMES ARE X M Y; !变量名称 Analysis: bootstrap=1000; ! Bootstrap 法抽样1000 次 MODEL: Y on X; !做Y对X的回归 M on X (a); !做M对X的回归, X的回归系数命名为a Y on X 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 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。
PTSD by F1-F3; !定义二阶测量模型。 OUTPUT: STANDARDIZED; !要求Mplus输出标准化解。
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
介作用。
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:
X X c Y e1
Y cX e1
(1)
M a X c' b Y
e2
M aX e2 (2)
Y c, X bM e3 (3)
图1：变量关系图
对于这样的简单中介模型，中介效应等于间接 效应，即等于系数乘积ab，它与总效应和直接效应 有下面关系：
先看以上指标，如果满足以上条件，则模型符 合拟合指标。
再看STDYX Standardization输出数据，确定中介调节效应
偏差校正的非参数百分位 bootstrap法Mplus(检验潜变量中介效应）
DATA: FILE IS p.dat; ! p.dat是原始数据文件, 按x1-x4 m1-m3 y1-y3顺序排列 VARIABLE: NAMES ARE x1-x4 m1-m3 y1-y3; !变量名称 Analysis: bootstrap=1000; ! Bootstrap 法抽样1000 次 MODEL: Y by y1-y3; ! y1-y3是潜变量Y的指标 M by m1-m3; ! m1-m3是潜变量M的指标 X by x1-x4; ! x1-x4是潜变量X的指标 Y on X; !做Y对X的回归 M on X (a); !做M对X的回归, X的回归系数命名为a Y on X 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 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。
c c ab
,
检验间接效应的两类方法：
（1）检验H0: ab=0（间接检验和直接检验）
（2）是检验H0：c-c’=0。
间接检验：依次检验回归系数
直接检验：sobel法、bootstrap法和MCMC法
中介效应分析的3中方法： （1）依次检验回归系数法
H0 : a 0 H0 : b 0
SE 0.03 0.03 0.04 0.04
t 17.52** 20.51** 8.53** 10.91**
p 0.00 0.00 0.00 0.00
专业承诺
a=0.6 b=0.39
专业满意度
c=0.54(c'=0.31)
学习投入
图3：专业承诺对专业满意度和学习投 入的中介作用模型
依次检验回归系数法Mplus
（2）系数乘积检验法
H0 : ab 0
（3）系数差异检验法 H 0 : c c, 0
sobel法的检验力高于依次检验，但这个检验统
ˆ服从正态分布，就算其中每一 计量的推导要假设a ˆb
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。
中介效应分析方法
学生：肖 翔 导师：曾晓青
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，“专业满意度”影响“专业承诺”，进而影响“对该专业 的学习投入”。“专业承诺”是中介变量。
某一变量成为中介变量需要满足如下条件： （1）自变量与中介变量对因变量均有影响； （2）自变量对中介变量的回归系数显著； （3）控制中介变量后，自变量对因变量的影响减 弱，依据减弱程度的不同分为部分中介和完全中
显 著
依次检验系数a，b
都显著 至少有一个不显著
检验系数c’
著显 部分中介 效应显著 不 显 著 完全中介 效应显著
做Sobel检验
显 著 中介效 应显著 不 显 著 中介效 应不显著 X、Y不相关， 停止中介分析
图2：依次检验流程图
表1：专业承诺的中介效应依次检验 标准化回 归方程 第一步 第二步 第三步 Y=0.54X W=0.6X Y=0.31X +0.39X
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：
X M W Y@1； Y on X M W; M on X; M on X;
Байду номын сангаас
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
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。 USEVARIABLES are y1-y17; !由于数据文件中包含多个变量，在单个研 究中并非会使用，所以需要定义本研究中使用y1-y17;
ANALYSIS: ESTIMATOR=ML; !选择估计方法，Mplus默认的估计法为ML；
MODEL: f1 BY y1-y5; !定义模型，因子f1由y1 y2 y3 y4 y5五个指标测量。 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。