下载文档原格式
三种中介效应检验⽅法及操作步骤本⽂将介绍三种常见中介效应检验⽅法，分别是因果逐步回归检验法、系数乘积法、改良后的因果逐步回归法，以及如果使⽤SPSSAU进⾏操作。
什么是中介效应中介效应：如果⾃变量X通过影响变量M⽽对因变量Y产⽣影响，则称M为中介变量。
例如，上司的归因研究：下属的表现→上司对下属表现的归因→上司对下属表现的反应，其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量。
中介作⽤的检验模型可以⽤以下路径图来描述：图1 中介效应检验模型路径图⽅程(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；⽅程(3)的系数c′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；系数乘积a*b即为中介效应等于间接效应1 因果逐步回归检验法因果逐步回归法由Baron和Kenny(1986)提出，其检验步骤分为三步：第⼀，分析X对Y的回归，检验回归系数c的显著性(即检验H0:c=0)；第⼆，分析X对M的回归，检验回归系数a的显著性(即检验H0:a=0)；第三，分析加⼊中介变量M后X对Y的回归，检验回归系数b和c'的显著性(即检验H0:b=0、H0:c’=0)。
根据检验结果按下图进⾏判断：流程图基于SPSSAU的操作（1）第⼀步，登录SPSSAU，上传数据；（2）第⼆步，选择【问卷研究】--【中介作⽤】；（3）第三步，选择变量拖拽到右侧对应分析框内，点击开始分析。
结果分析SPSSAU的“中介作⽤”可直接将中介作⽤的检验过程⾃动化，⼀键提供出上述提及模型结果。
本次结果中共包含三个模型：①模型1：X对Y的回归模型，结果显⽰x与y存在显著影响关系，回归系数c=0.130.②模型2：x对m的回归模型，结果显⽰x与y存在显著影响关系，回归系数a=0.175.③模型3：加⼊中介变量m后x对y的回归模型，结果显⽰回归系数b、c’均呈现显著性，系数a、b均显著，说明存在中介效应。
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。
温忠麟老师的检验中介效应程序一、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。
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+e1 1)M=ax+e2 2)Y=c’x+bM+e3 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+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。
此时检验c’,若c’显著，则说明是不完全中介效应；若不显著，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M来实现。
评价:依次检验容易在统计软件中直接实现，但是这种检验对于较弱的中介效应检验效果不理想，如a较小而b较大时，依次检验判定为中介效应不显著，但是此时ab乘积不等于0，因此依次检验的结果容易犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判断）。
中介效应的检验方法中介效应是指在两个变量之间存在一个中介变量，该中介变量对这两个变量之间的关系产生了影响。
中介效应的检验可以通过以下几种方法进行。
1. Sobel检验Sobel检验是一种使用回归分析的常见方法，用于检验中介效应的显著性。
此方法基于一个假设，即中介变量的效应通过目标变量来影响自变量和因变量之间的关系。
Sobel检验计算中介效应的标准误差，并使用正态分布来检验是否存在显著的中介效应。
2. Bootstrap检验Bootstrap检验是一种非参数统计方法，通过从数据中重复抽取样本进行分析来估计参数的分布。
使用Bootstrap方法进行中介效应的检验，可以通过生成重复样本来计算中介效应的置信区间，并判断中介效应是否显著。
3. Baron和Kenny的四步法Baron和Kenny提出了一种四步法来检验中介效应。
这个方法基于四个步骤：(1) 确定自变量和因变量之间的关系；(2) 确定自变量对中介变量的影响；(3) 确定中介变量对因变量的影响；(4) 验证中介效应的显著性。
这种方法可以帮助研究人员详细分析中介效应的背后机制。
4.鸟笼实验鸟笼实验是一种实验设计方法，用于检验中介效应。
在这种实验中，研究者会操纵自变量来观察对因变量的影响，并通过引入中介变量来研究这种关系的中介机制。
鸟笼实验可以有效地控制其他变量的干扰，并提供更准确的中介效应估计。
5.结构方程模型结构方程模型（SEM）是一种灵活的统计模型，可以用于检验中介效应。
SEM将多个变量之间的关系建模为潜在变量和观测变量之间的关系，并通过比较观测数据和模型预测值，来检验中介效应的显著性。
总结起来，中介效应的检验方法包括Sobel检验、Bootstrap检验、Baron和Kenny的四步法、鸟笼实验和结构方程模型。
研究者可以根据自己的研究目的和数据类型选择适合的方法来检验中介效应的显著性。
中介效应的Bootstrap检验公式包括Sobel检验和Bootstrap法。
Sobel法是通过构建系数乘积a*b的统计量z来估计其置信区间，
判断其是否显著异于0。具体的计算公式为z=a*b/s_ab，其中
s_ab=a^2s_b^2+b^2s_a^2。
Bootstrap法是一种从样本中重复取样的方法，前提条件是样本能
够代表总体。一般的取样方法是有放回地重复取样。类似地，可以重
复有放回地抽样1000次，进而可以得到1000个系数a和系数b的估
计值。
请注意，不同的研究样本和研究设计可能适用不同的中介效应检验
方法，应选择合适的方法以得出准确的结论。
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。
216生物技术世界 ＢＩＯＴＥＣＨＷＯＲＬＤ在统计概念当中中介效应是尤为重要，国内外的专家学者也不断对其进行探索。
但我国尚处于发展中国家，为此，人们对中介效应的了解还知之甚少，多数文章仍然停留在统计分析上，而变量分析却几乎没有。
由此可见，我国对于中介效应的探索依然有很大的发展空间。
１ 中介变量的含义及其分类１．１ 中介变量的含义以Ｘ、Ｙ为例，首先应考虑到自变量（Ｘ）与因变量（Ｙ）之间的关系，确定自变量Ｘ利用变量Ｍ来影响Ｙ，那么对于Ｍ本身而言，它既是变量Ｙ的原因，同时也是变量Ｘ的结果，由此可见，变量Ｘ和Ｙ在某种情况下起到了一定的连接作用，而将二者连接起来的就是中介变量Ｍ。
１．２ 中介效应的分类中介效应主要可以分为两种：第一，完全中介效应：所谓完全中介即是指自变量（Ｘ）想要对因变量（Ｙ）产生影响，就必须要通过变量Ｍ，如果没有变量Ｍ的出现，变量Ｘ也无法对变量Ｙ产生影响。
第二，部分中介效应：所谓部分中介即是指自变量（Ｘ）对因变量（Ｙ）所产生的影响是直接的，但部分影响依然要通过变量Ｍ，这种部分的影响不会完全否定Ｘ与Ｙ之间的联系［１］。
２ 中介效应的的检验方法２．１ 建立中介变量间的因果关系探究某一事物的关系一定要通过严谨的探究实验才能够实现，研究人员目前普遍采取在同一时间范围内收集数据的方法进行探究，利用这种方法所找到的关系往往无法判断其事物的真正关系结果。
因此，要先确定理论基础，再利用统计工具来对其进行理论检测，最终得出关系结果。
２．２ 检验中介作用想要探究自变量Ｘ与因变量Ｙ之间是否存在显著的线性相关关系，就要通过检测Ｘ与Ｍ之间的关系，以及Ｙ与Ｍ之间的关系。
利用公式进行探究：Ｙ＝ｃＸ＋ｅ１ （Ｃ不为０） （１）Ｍ＝ａＸ＋ｅ２ （ａ不为０） （２）Ｙ＝ｃ２Ｘ＋ｂＭ＋ｅ３ （ｃ２不为０；ｂ不为０） （３）若ｃ２小于ｃ，则可以证实变量Ｘ与变量Ｙ之间存在部分中介变量Ｍ，若ｃ２＝０，则可以证实变量Ｘ与变量Ｙ之间存在完全中介变量Ｍ。
中介效应分析概述中介效应分析广泛用于社会科学研究Wood Goodman Beckmann Cook 2008，如心理学MacKinnon Fairchild Fritz 2007 Rucker Preacher TormalaPetty2011 ，管理学Mathieu DeShon Bergh 2008 和传播学Hayes PreacherMyers2011等。
Rucker 等2011统计发现2005 至2009 年间发表在《人格与社会心理学杂志》Journal of Personality and Social Psychology JPSP 和《人格与社会心理学公报》Personality and Social Psychology Bulletin PSPB上59和65的文章使用了中介检验。
中介分析之所以如此流行，主要取决于如下几点原因MacKinnon 2008MacKinnon Fairchild Fritz 2007：第一，刺激—有机体—反应模型在心理学中的主导地位其次，中介变量是社会科学诸多理论中不可缺少的内容。
第三，方法学上的挑战，中介效应检验的精确性激起了方法学者的研究热情，新的方法或检验程序不断更新Mathieu DeShon Bergh 2008。
中介变量存在于多种模型，如路径模型，SEM，纵向模型MacKinnon 2008 von Soest Hagtvet 2011和多水平模型Preacher Zyphur Zhang 2010 温忠麟等2012等，下面介绍在路径模型的框架内结束中介效应分析，这里介绍的方法也适用于其他情况，潜变量路径分析SEM中的中介效应分析放在第8 章介绍，关于其他模型的中介效应分析的内容可参见MacKinnon2008和温忠麟等2012的专著。
第二，2.中介效应分析的意义中介变量是联系两个变量之间关系的纽带，在理论上，中介变量意味着某种内部机制MacKinnon 2008。
