中介效应和调节效应方法及应用 小结（2）

多补充一下，来自于温忠麟、刘红云的专著《中介效应和调节效应方法及应用》

这里主要介绍中介效应、调节效应的检验方法与分析流程。

中介效应

介绍中介效应检验的重点是a*b是否显著，原理及方法有三种：

a，b的显著性：若a、b均显著，则a*b也显著；若a、b至少一个不显著，则不能用此方法了，可以直接测a*b的显著性，即下一种方法。Baron和Kenny的逐步法可用于此原理的检测。（注意：若a、b至少一个不显著不能代表中介效应不显著，如a或b只有一个显著，不代表a*b不显著）

检验a*b的显著性。这里有两种检测方法：

1）Sobel法，即构建a*b检验统计量，H0：z=0。若通过检测，说明中介效应显著，但不通过不能说明中介效应不显著。

2）Bootstrap检验。具体信息如下：

 3)检验c-c'的显著性。可以通过构建检验统计量来计算，但这种方法早就输给了系数乘积检验法，因适用性不高，在次不做介绍。

这里就不能说明逐步法比其他方法差，每种方法有自己的优势。逐步法的优点：在a,b均显著的情况下，逐步法结果能够提供更多信息，如能了解自变量-中介变量-因变量之间的具体关系，能够预测bootstrap以及sobel的中介效应测试结果。另外，逐步发范第一类错误的概率要小于bootstrap等测试a*b的方法。

中介检验与广义中介检验的区别是后者不需要要求c必须显著。即X-Y的效应一开始不一定显著，但中介效应也有可能显著，主要从两方面来解释：

一是分析效应的遮掩。从数学上可以理解为a*b与c'符号相反，相互抵消了。

二是分析所谓的远端。这种要根据问题的特殊性来分析，即X-Y的直接效应比较弱，而X-M，M-Y之间的效应比较强。

调节效应

可通过方差分析或回归分析来分析调节效用量。需要分别构建检验统计量。其中用回归分析时，构建调节变量X*M时，需要将X、M先中心化以降低多重共线性。

有调节的中介与有中介的调节

这里需要说明的是，有调节的中介与有中介的调节的概念模型图可能是一样的，参照物不同，分析的角度就不同：与最简单的中介模型比较，结果就是有调节的中介，与最简单的调节模型比较，结果就是有中介的调节。具体如下：

阅读过程中感觉在讲如何论证因果时，有一点挺有意思的：即颠倒x与y的关系，看看关系是否仍然成立，如果成立，则X与Y之间的因果关系可能没那么强，这个观点我比较少见。