近年來，在心理學和其餘社科研究領域都有大量文章創建 中介效應模型 進行分析，除此外 中介效應模型 分析也在許多領域中獲得普遍應用。相比於迴歸分析，中介效應分析能夠獲得更深刻的結果。 web
本文將介紹三種常見中介效應檢驗方法，分別是因果逐步迴歸檢驗法、係數乘積法、改良後的因果逐步迴歸法，以及若是使用SPSSAU進行操做。 bootstrap
中介效應： 若是自變量X經過影響變量M而對因變量Y產生影響，則稱M爲中介變量。
例如，上司的歸因研究：下屬的表現→上司對下屬表現的歸因→上司對下屬表現的反應， 其中的「上司對下屬表現的歸因」爲中介變量。 微信
中介做用的檢驗模型能夠用如下路徑圖來描述： app
圖1 中介效應檢驗模型路徑
圖
方程(1)的係數c 爲自變量X對因變量Y的總效應；
方程(3)的係數b是在控制了自變量X的影響後，中介變量M對因變量Y的效應；
方程(3)的係數c′是在控制了中介變量M 的影響後，自變量X對因變量Y的直接效應；
因果逐步迴歸法由Baron和Kenny(1986)提出，其檢驗步驟分爲三步：
第一，分析X對Y的迴歸，檢驗
迴歸係數c
的顯著性(即檢驗H0:c=0)；
第二，分析X對M的迴歸，檢驗
迴歸係數a
的顯著性(即檢驗H0:a=0)；
第三，分析加入中介變量M後X對Y的迴歸，檢驗
迴歸係數b和c'
的顯著性(即檢驗H0:b=0、H0:c’=0)。
(2)
第二步，選擇【問卷研究】--【中介做用】；
(3)第三步，選擇變量拖拽到右側對應分析框內，點擊開始分析。
SPSSAU的「中介做用」可直接將中介做用的檢驗過程自動化，一鍵提供出上述說起模型結果。 編輯器
本次結果中共包含三個模型： flex
①模型1：X對Y的迴歸模型，結果顯示x與y存在顯著影響關係，迴歸係數c=0.130. spa
②模型2：x對m的迴歸模型，結果顯示x與y存在顯著影響關係，迴歸係數a=0.175. .net
③模型3：加入中介變量m後x對y的迴歸模型，結果顯示迴歸係數b、c’均呈現顯著性，係數a、b均顯著，說明存在中介效應。 3d
第一種因果逐步迴歸檢驗法簡單易懂、容易理解和解釋，於是受到普遍的應用，但有學者認爲其檢驗效能較低，有時候自己有中介做用但卻顯示沒有中介做用。
有學者提出乘積係數法的統計功效優於因果逐步迴歸法，所以，係數乘積法逐漸受到研究者的青睞。
其原理是檢驗a*b是否呈現出顯著性。 係數乘積法分爲兩類，一類是基於中介效應的抽樣分佈爲正態分佈的Sobel 檢驗法 ，另外一類是基於中介效應的抽樣分佈爲非正態分佈的Bootstrap抽樣法 。
Sobel檢驗的前提假設是中介效應^a^b是正態分佈且須要大樣本。
使用Sobel係數乘積檢驗法存在的主要問題是，檢驗統計量依據的正態分佈前提很難知足，特別是樣本量較少時。由於即便a，b分別服從正態分佈，ab 的乘積也可能與正態分佈存在較大差別。
Bootstrap法能適用於中、小樣本和各類中介效應模型，當前SPSSAU【問卷研究】--【中介做用】也使用Bootstrap抽樣法進行檢驗。而且支持一次性放置多個自變量X、中介變量M及控制變量等。
檢驗方法： Bootstrap抽樣法檢驗是指迴歸係數a和迴歸係數b的乘積項（a*b）的95%置信區間是否包括數字0 ；若是95%置信區間不包括數字0，則說明具備中介做用；若是說95%置信區間包括數字0，即說明沒有中介做用。
(3)第三步，選擇變量拖拽到右側對應分析框內，點擊開始分析。
使用SPSSAU【中介做用】Bootstrap抽樣法檢驗與第一種因果逐步迴歸檢驗法在操做上沒有任何區別，只是在解讀結果時有區分。
由上圖兩項結果指標可知，乘積項結果顯著，95%區間並不包括數字0，說明中介變量在x影響y的關係中具備中介效應。
在a*b係數呈現出顯著性時，可具體進一步獲得中介做用的效應量。
由上圖可知，直接效應爲0.085，間接效應爲0.045，總效應爲0.130。間接效應在總效應中佔比爲34.403%。
因果逐步檢驗法便於理解和操做而受到歡迎，但也有人研究認爲逐步檢驗會比較不容易獲得中介效應顯著的結論，檢驗功效較低。所以，有學者在逐步檢驗流程上進行相應的修改，獲得以下檢驗步驟： orm
溫忠麟 等(2014)因果逐步 迴歸法(改良)
與上述bootstrap檢驗法操做方法一致，選擇SPSSAU【問卷研究】--【中介做用】，放入對應變量，點擊開始分析便可。
第一步，檢驗方程(1)的係數c，若是顯著，按中介效應立論，不然按遮掩效應立論。但不管是否顯著，都進行後續檢驗。
第二步，依次檢驗方程(2)的係數a和方程(3)的係數b，若是兩個都顯著，則間接效應顯著，轉到第四步；若是至少有一個不顯著，進行第三步。
第三步，用Bootstrap法檢驗。若是顯著，則間接效應顯著，進行第四步；不然間接效應不顯著，中止分析。
若是第二步中，係數a、b有一個不顯著，則查看a*b中介效應是否顯著（a*b95%BootCI是否包括數字0）
第四步，檢驗方程(3)的係數c′，若是不顯著，即直接效應不顯著，說明只有中介效應。若是顯著，即直接效應顯著，進行第五步。
第五步，比較ab和c′的符號，若是同號，屬於部分中介效應，報告中介效應占總效應的比例ab/c。若是異號，屬於遮掩效應，報告間接效應與直接效應的比例的絕對值|ab/c|。
本次研究，自變量x對因變量y的總效應是0.130，影響顯著；其中直接效應爲0.085，間接效應0.045，具備顯著性；最終以有部分中介做用做爲結論，中介效應在總效應占比爲34.403%。
通常狀況下，在進行中介做用前須要標準化或中心化處理，可以使用[數據處理->生成變量]功能批量完成標準化或中心化處理；SPSSAU提供的中介做用檢驗默認不會對數據進行處理。
（2）中介做用分析前是否須要自變量對因變量產生影響？
使用乘積係數法進行中介做用分析時，並不要求自變量對於因變量產生影響關係。即並不要求直接效應呈現出顯著性。應該徹底按照檢驗流程和步驟進行分析。
（3）什麼是鏈式中介？
鏈式中介是指中介變量之間存在影響關係，好比X->M1->M2->Y，分析X先影響M1再影響M2再影響Y這種模型，分析時將【中介類型】選爲「鏈式中介」便可。
若是數據是顯變量，此時可轉換成潛變量再處理便可。使用【生成變量】--【平均值】功能。固然若是是使用結構方程模型進行研究分析中介做用時，建議使用因果逐步迴歸檢驗法進行中介效應驗證。SPSSAU提供的結構方程模型暫不提供Bootstrap抽樣法檢驗。
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