中介效应的检验方法和效果量测量 回顾与展望.pdf

【中介效应】 中介效应是统计学中的一个重要概念，它涉及到自变量X通过一个中间变量M对因变量Y产生的影响。在研究中，如果发现X和Y之间存在关系，并且这种关系可以通过M来解释，那么M就被认为是中介变量。中介效应分析的主要目标是揭示现象背后的机制，整合理论，使得研究更加深入和系统。 【因果步骤法】 因果步骤法是最常见的中介效应检验方法，它通过逐步回归分析来检查自变量X对中介变量M的影响（路径a）以及M对因变量Y的影响（路径b）。接着，不考虑M的情况下直接考察X对Y的影响（路径c），然后在考虑M的情况下再次考察X对Y的影响（路径c'）。如果c'显著小于c，且ab也显著，那么就可能认为存在中介效应。 【系数差异法】 系数差异法是通过比较包含和不包含中介变量的模型中，自变量X对因变量Y的直接影响c与c'的差异来判断中介效应。当c-c'显著时，可以推断存在中介效应。 【系数乘积法】 系数乘积法，也称为产品检验法，直接计算路径a和路径b的乘积ab，若ab显著，则表明中介效应显著。这种方法不受c和c'显著性的影响。 【Bootstrap法】 Bootstrap法是一种非参数统计方法，常用于中介效应的检验。它通过从原始数据中重抽样来估计统计量的分布，从而计算中介效应的置信区间，避免了传统方法对正态性和线性假设的依赖。 【中介效果量指标】 中介效果量如κ2和R2med是衡量中介效应强度的指标。κ2表示中介效应占总效应的比例，R2med表示中介变量解释的因变量变异的部分。报告这些效果量可以帮助我们更好地理解中介效应的大小和重要性。 【R软件的MBESS包】 MBESS是R软件的一个包，专门用于中介效应的检验和效果量测量。它可以执行Bootstrap分析和其他相关统计测试，提供中介效应的全面评估。 【未来发展】 中介效应检验方法和效果量测量的未来发展方向可能包括更复杂的中介模型、对非线性关系的处理、多中介模型以及在大数据环境下的应用。同时，对中介效果量的标准化和解释性研究也将得到更多的关注。 中介效应分析是理解和解释变量间关系的重要工具。通过不断发展的统计方法和效果量测量，我们可以更深入地探究社会、心理、生物等领域中的因果关系。对于科研工作者来说，掌握正确的中介效应检验方法和效果量测量不仅能提高研究质量，也有助于推动理论的发展和应用。