中介效应分析方法

中介效应分析方法１ 中介变量与相关概念在本文中,假设我们感兴趣得就就是因变量(Ｙ) 与自变量(X） 得关系。虽然它们之间不一定就就是因果关系,而可能只就就是相关关系,但按文献上得习惯而使用“X 对得影响”、“因果链”得说法。为了简单明确起见,本文在论述中介效应得检验程序时，只考虑一个自变量、一个中介变量得情形。但提出得检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量得模型。1、1 中介变量得定义考虑自变量Ｘ 对因变量 Y 得影响，假如 X 通过影响变量Ｍ 来影响 Y ,则称 M 为中介变量。例如“, 父亲得社会经济地位”影响“儿子得教育程度”,进而影响“儿子得社会经济地位”。又如，“工作环境”（如技术条件) 通过“工作感觉”（如挑战性） 影响“工作满意度”。在这两个例子中,“儿子得教育程度”与“工作感觉”就就是中介变量。假设所有变量都已经中心化(即均值为零） ,可用下列方程来描述变量之间得关系:Y = cX + e １ (1)Ｍ = aX + e2 (２）Y = c’X + b Ｍ + e3 （3)c e1 Ｙ=cX+e1 e2 M=ａ X+e2 a b c’ e3 Y=c’X+bM+e3 图１ 中介变量示意图假设 Y 与 X 得相关显著,意味着回归系数 c 显著(即 H0 : c = 0 得假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量 M 。如何知道 M 真正起到了中介变量得作用,或者说中介效应（medi ａ tor e ｆ f ｅ c ｔ ） 显著呢？ 目前有三种不同得做法。传统得做法就就是依次检验回归系数 。假如下面两个条件成立,则中介效应显著: (i) 自变量显著影响因变量;（ｉ i) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面得变量(包括自变量) 后,显著影响它得后继变量。这就就是 Baro ｎ 与Ｋenny 定义得(部分) 中介过程。假如进一步要求: (ｉ ii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量得影响不显著, 变成了Ｊｕ dd 与 Kenny 定义得完全中介过程。在只有一个中介变量得情形，上述条件相当于(见图１） : (ｉ) 系数ｃ 显著（即 H0 : c = ０ 得假设被拒绝) ; （i ｉ) 系数 a 显著(即Ｈ 0 : a = 0 被拒绝） ,且系数 b 显著(即Ｈ 0 : b ＝ 0 被拒绝) 。完全中介过程还要加上: XYYXM (iii) 系数ｃ’不显著。第二种做法就就是检验经过中介变量得路径上得回归系数得乘积 ab 就就是否显著,即检验 H0 ： ａｂ = ０ ,假如拒绝原假设，中介效应显著 ,这种做法其实就就是将 ab 作为中介效应。第三...