作者：菜菜审稿：欢畅封面：吉江
历史文章，点击进入大家好，我是SPSS学堂君的菜菜，今天继续和大家一起来鉴赏文章——《中介效应分析：方法和模型发展》，文章作者是温忠麟和叶宝娟，文章主要阐述了中介效应的分析方法和发展概况，下面菜菜给大家简要介绍文章主要内容。
我们已经从前期的推文了解到，如果模型中的自变量X通过中间变量M对因变量Y产生影响，该模型中的中间变量M就称为中介变量。最简单的中介模型如图1所示，经过多年发展，现在的中介模型既有平行中介模型（图2），也有多重中介模型（图3）（有些文章也称为链式模型）。随着模型的发展，中介效应的检验方法，也随之更新。这里，我们先来看一下作者介绍的中介模型的检验方法。
图1简单中介模型
图2平行中介模型
图3链式中介模型
中介效应检验最常用也是最基础的检验方法就是逐步回归检验法，该方法是通过逐步回归分析，依次检验自变量对因变量的总回归系数c、自变量对中介变量的回归系数a和中介变量对因变量的回归系数b，以及自变量对因变量的直接效应系数c’，该方法也是中介效应检验的三步法。其中，中介效应系数为回归系数a*b的积，总效应c=中介效应a*b+直接效应c’。回归系数a和b的乘积显著，说明中介效应显著，也就是说，只要检验结果表明回归系数乘积显著（原假设H0：a*b=0，系数乘积显著，即系数a和洗漱b的乘积不为0，H0不成立，），即表明中介效应显著。系数乘积检验的方法主要有以下几种：
1、逐步回归法。逐步回归检验方法也就是依次检验法，该方法主要通过证明回归系数a≠0，b≠0，那么就可以得出a*b≠0。该方法也是论文中常说的点估计，该方法结果很直接，但是检验力比较低。
2、Sobel检验法。该方法是直接针对零假设H0提出的，检验统计量为，其中和分别是系数a和b的估计，是a*b的标准误，Sa和Sb分别是和的标准误。这个方法需要假设服从正态分布，但是其乘积通常不是正态分布。
3、Bootstrap区间检验法。Bootstrap法是一种从样本中重复取样的方法，该方法的前提条件是样本能够代表总。Bootstrap法中一种简单的方案是从给定的样本中有放回地重复取样以得到许多样本，即将原始样本当作Bootstrap的总体，从这个Bootstrap总体中重复取样以得到类似于原始样本的Bootstrap样本。对抽样得到的固定个数（比如个）Bootstrap样本，可以得到个系数乘积的估计值，其全体记为。将它们按数值从小到大排序，其中第2.5百分位点和第97.5百分位点就构成ab的一个置信度为95%的置信区间，如果置信区间不包含0，则系数乘积显著，这样的检验方法称为非参数百分位Bootstrap检验法，检验力高于Sobel检验。
这几种方法中，比较常用的是回归法和Bootstrap区间检验法。回归法是出现比较早也是比较基础的一种方法，只要掌握了回归分析的操作方法，就可以使用这个方法。这种方法的实现过程就是逐步回归的分析过程，具体操作小伙伴们可以查阅回归分析有关的推文，这里不再赘述。Bootstrap区间检验法是最近比较流行的一种检验方法，这个检验方法的实现过程有很多种，可以通过回归分析的时候，勾选“分析——回归——线性——Bootstrap”来实现，勾选“执行Bootstrap”，样本数默认设定是，一般操作会设置为，实际操作时大家可根据自己的需要来设定，具体草果过程如如4所示。Bootstrap检验法也可以通过SPSS的process插件实现，还可以通过结构方程来实现，感兴趣的小伙伴可自行寻找资料学习，这里不再赘述。
图4
原始文章中不仅介绍了这三种系数乘积检验方法，还介绍了基于结构方程的中介效应模型检验和中介效应模型的发展，本期推文简要介绍我们常用到的中介检验方法。至于原始文章中的详细内容，小伙伴们可以自行下载原文进行学习，祝大家学习愉快，下次见。
参考文献：温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展,,22(05):-.
温馨提==示学堂正在招募内容主笔、短视频创作者、课程讲师，请在