中介效应分析：原理、程序、Bootstrap方法及其应用

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。

中介效应与调节效应：原理与应用姜永志整理编辑1中介效应和调节效应概念原理1.1中介效应考虑自变量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，中介变量阐明了一个关系或过程“如何”及“为何” 产生。

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。

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)：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′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。

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：Y =cX +e1(1)M =aX +e2 (2)Y =c' X +bM +e3 (3)c = c′+ab (4) 简单中介效应中成立，多重中介效应不成立。

中介效应的因果逐步回归法模型1.2调节效应如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。

就是说，Y 与X 的关系受到第三个变量M的影响。

调节变量(moderator)所要解释的是自变量在何种条件下会影响因变量，也就是说，当自变量与因变量的相关大小或正负方向受到其它因素的影响时，这个其它因素就是该自变量与因变量之间的调节变量。

调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系方向(正或负)和强弱，调节变量展示了一个关系“何时”和“为谁”而增强或减弱。

如，学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系，受到学生对该项自我概念重视程度的影响：很重视外貌的人，长相不好会大大降低其一般自我概念；不重视外貌的人，长相不好对其一般自我概念影响不大，从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。

《中介效应检验程序及其应用》论文概要范本1摘要：在本研究中，我们探讨了中介效应检验程序在心理学研究中的重要性和应用。

通过详细的文献回顾、理论探讨和实证研究，我们分析了中介效应检验的基本概念、方法和步骤，并阐述了其在解释心理现象中的实际应用。

第一部分：引言1.1 背景介绍- 心理计量方法在心理学研究中的地位- 中介效应检验的出现和发展1.2 研究目的- 探讨中介效应检验程序的基本原理- 分析中介效应检验在心理学研究中的应用1.3 论文结构- 各部分的内容和安排第二部分：文献回顾2.1 中介效应检验的基本概念- 中介效应的定义和解释- 中介效应检验的理论基础2.2 典型的中介效应检验方法- Baron和Kenny的四步法- Preacher和Hayes的Bootstrap方法第三部分：中介效应检验的步骤和程序3.1 第一步：确定总效应- 总效应的测量方法- 总效应的统计分析3.2 第二步：检验中介效应- 中介效应的计算公式- 中介效应的显著性检验方法3.3 第三步：检验总效应和中介效应的关系- 直接效应和间接效应的关系- 检验中介效应的稳健性第四部分：中介效应检验在实证研究中的应用4.1 情境1：社会认知过程的中介效应检验- 实例分析4.2 情境2：情绪对认知任务的影响中的中介效应检验- 实证案例第五部分：讨论与未来展望5.1 论文主要发现的总结- 中介效应检验程序的有效性和适用性5.2 论文局限性与建议- 论文中方法的限制- 未来研究方向的建议结论：通过本研究，我们深入分析了中介效应检验程序及其在心理学研究中的应用，为理解心理现象提供了更为精细的解释框架。

我们的研究为未来相关领域的研究提供了一定的理论和方法支持。

中介效应模型类型摘要：1.中介效应模型的定义与意义2.中介效应模型的类型3.中介效应模型的逐步回归系数检验法4.Sobel 检验5.Bootstrap 检验6.操作数据与原理7.结论正文：一、中介效应模型的定义与意义中介效应模型是一种用于分析变量之间关系的统计分析方法，主要研究一个变量对另一个变量的影响，以及这个影响是如何通过一个中介变量传递的。

中介效应模型在社会科学、心理学、经济学等领域有着广泛的应用。

通过中介效应模型，我们可以更好地理解变量之间的因果关系，为实际问题提供理论支持。

二、中介效应模型的类型中介效应模型可以根据不同的分类标准进行划分，以下是几种常见的类型：1.按变量性质分类：可以将中介效应模型划分为连续型和离散型。

2.按数据结构分类：可以将中介效应模型划分为线性模型和非线性模型。

3.按模型形式分类：可以将中介效应模型划分为阶梯回归模型、多项式回归模型和广义线性回归模型等。

三、中介效应模型的逐步回归系数检验法逐步回归系数检验法是一种用于检验中介效应的方法，主要通过比较模型的拟合优度，来判断中介变量是否对因变量产生显著影响。

逐步回归系数检验法的步骤如下：1.建立原始模型，包括自变量、中介变量和因变量。

2.对原始模型进行逐步回归，每次删除一个变量，直到得到一个最优模型。

3.比较不同模型的拟合优度，判断中介变量是否对因变量产生显著影响。

四、Sobel 检验Sobel 检验是一种用于检验中介效应的方法，主要通过比较两个模型的拟合优度，来判断中介变量是否对因变量产生显著影响。

Sobel 检验的步骤如下：1.建立原始模型，包括自变量、中介变量和因变量。

2.建立一个没有中介变量的模型。

3.比较两个模型的拟合优度，判断中介变量是否对因变量产生显著影响。

五、Bootstrap 检验Bootstrap 检验是一种基于样本数据的检验方法，通过重复抽样来估计中介效应的置信区间。

Bootstrap 检验的步骤如下：1.建立原始模型，包括自变量、中介变量和因变量。

中介效应检验方法中介效应（Mediation）是指中间变量在自变量和因变量之间传递和影响关系的过程。

在研究中，中介效应的检验方法可以通过以下步骤进行：1.确定研究模型：首先，确定自变量、中介变量和因变量之间的关系模型。

通常，自变量对中介变量有直接影响，中介变量对因变量也有直接影响，同时自变量对因变量的影响通过中介变量来实现。

2.收集数据：根据研究模型，收集相关的研究数据。

确保数据的有效性、可靠性和代表性。

3.进行变量之间的相关性分析：使用适当的统计方法（如相关系数分析）检验自变量、中介变量和因变量之间的相关性。

确认存在显著的相关性，才能继续进行中介效应检验。

4. 进行中介效应检验：常用的中介效应检验方法有 Sobel检验、Bootstrap检验和偏差修正的置信区间法。

- Sobel检验：该方法通过计算中介效应的标准误差来检验中介效应的显著性。

根据公式计算 Z-Score，并通过标准正态分布表得到显著性水平。

- Bootstrap检验：该方法通过抽取样本进行重复计算中介效应，然后计算置信区间。

通过判断置信区间是否包含零来确定中介效应的显著性。

-偏差修正的置信区间法：该方法通过对原始数据进行逐步回归分析，确定中介效应的大小和显著性，并计算中介效应的置信区间。

5.控制其他可能的影响因素：在进行中介效应检验时，需要控制其他可能的影响因素。

可以通过多元回归分析等方法将其他潜在的影响因素纳入模型，以减少其他因素对中介效应的潜在干扰。

6.解释结果：分析检验结果并解释中介效应的大小和显著性。

中介效应的存在和显著性表明中介变量在自变量和因变量之间起到了传递和影响的作用。

最后需要注意，中介效应的检验需要具备一些前提条件，如时间顺序、相关性和因果关系等。

在设计研究和进行中介效应检验时，需要注意合理性和有效性，以确保中介效应的充分验证。

中介分析和自举程序应用中介分析和自举程序是统计学中非常重要的技术，用于探索变量之间的关系和影响。

本文将介绍这两种技术的应用。

中介分析可以帮助研究者理解变量之间的关系，并确定一个变量是否通过另一个变量影响另一个变量。

中介变量是连接原因变量和结果变量之间的变量。

一般来说，如果一个变量能够影响两个变量，则这个变量被视为中介变量。

下面是一个简单的例子来说明中介分析的过程。

考虑一个研究，其中研究者想要探索运动对心理健康的影响。

该研究有两个变量：运动（原因变量）和心理健康（结果变量）。

假设有一个中介变量是压力水平。

在这种情况下，运动可以影响压力水平，压力水平也可以影响心理健康。

因此，压力水平是运动和心理健康之间的中介变量。

为了测试这个模型，研究者可以运行一组回归分析。

运动对压力水平的影响可以被测试。

然后，压力水平对心理健康的影响可以被测试。

运动对心理健康的直接影响和通过压力水平的间接影响可以被测试。

如果这些影响都显著，那么压力水平就被视为运动和心理健康之间的中介变量。

自举程序是一种用于估计样本统计量的分布的非参数方法。

它通过从原始数据生成多个样本，并在每个样本上计算统计量来工作。

然后，这些统计量的分布可以被估计，从而为推断提供基础。

下面是一个简单的例子来说明自举程序的过程。

考虑一个研究，其中研究者想要估计一组数据的均值和标准差。

该数据集有100个数据点，但是不知道总体分布。

为了估计均值和标准差，研究者可以使用自举程序。

研究者可以选择一个样本量，例如。

然后，从原始数据集中抽取个数据点，但每次抽取后将数据点放回原始数据集。

这确保了每个数据点被抽取的次数相同。

在这个样本上计算均值和标准差后，就可以得到自举估计值。

自举程序的优点是可以生成多个样本，以便更好地估计统计量的分布。

这使得研究者可以在不同的样本上检查统计量的一致性，并计算置信区间和其他推断统计量。

中介效应分析是一种用于研究变量之间复杂关系的方法，该方法通过考察变量之间的间接效应，即中介效应，来理解变量之间的作用机制。

在Stata中进行中介作用检验，主要采用逐步法（Bootstrap方法）和结构方程模型（SEM）。

以下是一些详细的步骤：
1. 逐步法（Bootstrap方法）：
步骤1：首先，需要进行三个方程的回归分析，分别是方程（1）自变量X对因变量Y的总效应；方程（2）自变量X对中介变量M的效应；方程（3）中介变量M对因变量Y的效应。

步骤2：在Stata中，使用"bootstrap"命令对每个方程进行Bootstrap重抽样，通常设置Bootstrap的迭代次数为1000或5000。

步骤3：计算每个方程的Bootstrap置信区间，并检验总效应、直接效应和间接效应的显著性。

如果总效应、直接效应和间接效应的置信区间均不包含0，则认为中介效应显著。

2. 结构方程模型（SEM）：
步骤1：构建结构方程模型，包括自变量X、中介变量M和因变量Y。

通常使用最大似然估计（MLE）进行参数估计。

步骤2：对结构方程模型进行拟合度检验，包括卡方拟合度、比较拟合指数（CFI）、均方根误差近似（RMSEA）等。

步骤3：如果模型拟合度良好，进行中介效应的计算。

在结构方程模型中，中介效应可以通过计算间接效应（Indirect Effect）和直接效应（Direct Effect）的比值来得到。

步骤4：根据中介效应的计算结果，判断中介作用是否显著。

总之，在Stata中进行中介作用检验的方法主要包括逐步法（Bootstrap方法）和结构方程模型（SEM）。

根据具体问题，可以选择合适的方法进行检验。

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。

中介效应的点估计和区间估计乘积分布法、非参数Bootstrap和MCMC法一、本文概述本文旨在深入探讨中介效应的点估计和区间估计的三种主要方法：乘积分布法、非参数Bootstrap法以及Markov Chn Monte Carlo (MCMC)法。

中介效应分析在社会科学、心理学、经济学等领域中扮演着重要角色，它帮助我们理解一个变量如何通过中介变量影响另一个变量。

在复杂的数据关系中，明确中介效应的大小和置信区间对于揭示变量间的内在逻辑至关重要。

乘积分布法作为最早的中介效应估计方法之一，其理论基础坚实，操作简便，但在样本量较小或数据分布不满足正态假设时，其估计结果可能产生偏差。

非参数Bootstrap法则通过重复抽样生成大量样本，从而得到中介效应的估计值和置信区间，这种方法对数据分布的要求较低，具有较强的稳健性。

MCMC法是一种基于贝叶斯统计的复杂统计方法，它通过模拟样本的生成过程来估计中介效应，尤其适用于处理复杂的统计模型和数据结构。

本文将对这三种方法进行详细的介绍和比较，通过模拟数据和实证分析，探讨它们的适用场景和优缺点。

通过本文的阅读，读者可以对中介效应的点估计和区间估计有更深入的理解，并能够根据研究需求选择合适的方法进行分析。

二、中介效应的基本概念与模型中介效应，又称为间接效应或中介作用，是统计学中一个重要的概念，尤其在社会科学和心理学研究中广泛应用。

它描述了一个变量（称为中介变量）如何通过影响另一个变量（称为因变量）来间接影响一个初始变量（称为自变量）与因变量之间的关系。

换句话说，中介效应揭示了一个变量在自变量和因变量之间的“桥梁”作用。

在中介效应模型中，通常包含三个基本组成部分：自变量（）、中介变量（M）和因变量（Y）。

这种关系可以用以下三个回归方程来描述：第一个方程描述了自变量如何影响中介变量M，即M = a + e1，其中a是自变量对中介变量M的影响系数，e1是残差项。

第二个方程描述了中介变量M如何影响因变量Y，即Y = bM + e2，其中b是中介变量M对因变量Y的影响系数，e2是残差项。

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。

中介效应检验方法
中介效应检验方法是一种统计分析方法，用于检验一个变量（中介变量）在自变量和因变量之间的中介作用。

一种常用的中介效应检验方法是路径分析或结构方程模型（SEM），该方法可以用来估计中介效应的大小和统计显著性。

在路径分析中，研究者需要构建一个模型，包括自变量、中介变量和因变量之间的关系，并估计各个路径的系数。

通过检验中介变量路径的系数是否显著，可以判断中介效应的存在和大小。

另一种常用的中介效应检验方法是Bootstrap方法。

在这种方法中，研究者通过对样本进行重采样，生成多个bootstrap样本，并在每个bootstrap样本中重新估计模型。

通过计算中介效应的分布，可以得到中介效应的置信区间，并检验中介效应的统计显著性。

还有一些其他的中介效应检验方法，如Sobel检验、劣后修正Sobel检验、Bootstrapped Sobel检验等。

这些方法在检验中介效应时，考虑了自变量与中介变量之间的相关性以及非正态分布的问题。

总之，中介效应检验方法可以根据具体研究问题和数据特点选择适当的方法进行分析。