SPSS链式中介效应分析
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发布时间：2024-10-01 09:19
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时间：2024-10-24 21:56
在中介效应分析中，自变量X通过影响变量M来影响因变量Y，M即为中介变量。这种关系意味着变量之间存在时间上的先后顺序，即自变量X的发生先于中介变量M，而M的发生又先于因变量Y。下图展示了自变量X通过中介变量M最终影响因变量Y的过程，其中a表示X到M的系数，b表示M到Y的系数，c表示X到Y的总效应，c*表示X到Y的直接效应。
如果M是X到Y的中介，则需满足以下条件：如果c*不等于0，则M为X到Y的部分中介；如果c*等于0，则M为X到Y的完全中介。此时，中介效应可通过a*b表示，总效应等于直接效应与中介效应之和，即c=a*b+c*。例如，在父亲的社会经济地位对儿子的社会经济地位的影响中，儿子的受教育程度作为中介变量起到了关键作用。
链式中介模型是指中介变量之间相互影响的模型。在这一模型中，可能存在多组中介效应，例如abc、dc、ae，其中abc组表示链式中介。
建立中介关系假设时，理论信息、前人研究结论、预研究等是重要的依据。研究者需要根据这些信息做出变量间作用关系的假设，然后通过数据验证这些假设。在中介变量、自变量、因变量的联系中，X是自变量，Y是因变量，M是中介变量。根据Baron和Kenny等人的研究，可以使用以下标准来判断M是否为中介变量：X与M之间显著相关；M与Y之间显著相关。这一标准在业内广泛接受并运用。
对于中介变量的假设检验，常用的方法包括Baron和Kenny的逐步法和bootstrap抽样法。Baron和Kenny的逐步法分为三个步骤：首先，分别对X与Y、X与M、X、M与Y进行线性回归分析，得到a、b、c、c'的系数。其次，检验X到M、M到Y的路径是否同时具有显著性意义。最后，如果前两步的检验结果都显著，继续进行第三步，对路径a、b、c'进行检验，以确认中介变量M产生效应的作用方向。
bootstrap抽样法则更侧重于对中介变量M是否存在中介效应的检验，以及自变量X是否直接对因变量Y有影响的检验。如果这两个检验结果都显著，则继续进行第三步，对路径a、b、c'的乘积进行检验，以确认中介变量M产生效应的作用方向。
中介效应分析在实际应用中可以解决复杂因果关系的识别问题。例如，在考虑房龄对房价的影响时，可以探究是否存在中介变量影响房龄->房价的流程。通过特定软件（如SPSS）进行中介效应分析，可以输出链式中介效应模型系数表、中介效应检验过程汇总结果表以及中介效应路径图，以可视化分析自变量X对于因变量Y的中介影响关系。
在执行中介效应分析时，应注意以下几点：首先，需要确保模型的统计学显著性，即模型中的参数估计值具有统计学意义。其次，需要验证中介效应的存在性，即中介变量确实起到了桥梁作用。最后，需要根据实际情况对模型进行适当调整，以确保分析结果的准确性和可靠性。
