文档介绍：中介效应分析方法
1 中介变量和相关概念
在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。虽然它们
之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X 对应显著 ,这种做法其实是将作为
H0 : ab = 0 ab
中介效应。
第三种做法是检验与的差异是否显著,即检验 ,如果拒绝原
c’ c H0 : c - c’= 0
假设,中介效应显著。
中介效应与间接效应
依据路径分析中的效应分解的术语 ,中介效应属于间接效应(indirect
effect) 。在图1 中, c 是X对Y 的总效应, ab 是经过中介变量M 的间接效应(也
就是中介效应) , c’是直接效应。当只有一个自变量、一个中介变量时,效应之间
有如下系关
c = c’+ ab (4)
当所有的变量都是标准化变量时,公式(4) 就是相关系数的分解公式。但公
式(4) 对一般的回归系数也成立)。由公式(4) 得c-c’=ab ,即c-c’等于中介效应,
因而检验与是等价的。但由于各自的检验统计量不同,检
H0 : ab = 0 H0 : c-c’= 0
验结果可能不一样。
中介效应都是间接效应,但间接效应不一定是中介效应。实际上,这两个概念
是有区别的。首先,当中介变量不止一个时,中介效应要明确是哪个中介变量的中
介效应,而间接效应既可以指经过某个特定中介变量的间接效应(即中介效应) ,
也可以指部分或所有中介效应的和。其次,在只有一个中介变量的情形,虽然中介
效应等于间接效应,但两者还是不等同。中介效应的大前提是自变量与因变量相
关显著 ,否则不会考虑中介变量。但即使自变量与因变量相关系数是零 ,仍然可能
有间接效应。下面的人造例子可以很好地说明这一有趣的现象。设Y 是装配线
上工人的出错次数, X 是他的智力, M 是他的厌倦程度。又设智力(X) 对厌倦
程度(M) ( =a) ,厌倦程度(M) 对出错次数( Y )
1( = b) ,( = c′) 。智力对出错次数的总效应
( = c) 是零(即智力与出错次数的相关系数是零) 。本例涉及效应(或相关系数)
的遮盖( suppression) 问题。由于实际中比较少见,这里不多讨论。但从这个例子
可以看出中介效应和间接