中介效应重要理论及操作务实
一、中介效应概述
中介效应是指变量间的影响关系（心Y）不是直接的因果链关系而 是通过一个或一个以上变量（M）的间接影响产生的，此时我们称 M为 中介变量，而X通过M对丫产生的的间接影响称为中介效应。 中介效 应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下， 中介效 应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于 间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的 总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是 间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影 响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之 间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系：
1就业压力t个体压力应对t择业行为反应。
此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际 研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持， 以上述因果链 为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：
2就业压力T个体择业期望T择业行为反应；
3就业压力T个体生涯规划T择业行为反应；
因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当 然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节 变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节
效应，而此时对模型的检验也更复杂
以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介 关系可以用回归方程表示如下：
Y=cx+ei    1)
M=ax+e2    2)
Y=c ' x+bM+e    3)
上述3个方程模型图及对应方程如下：
二、中介效应检验方法
中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘 积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：
1.依次检验法(causual steps )。依次检验法分别检验上述1)2)3) 三个方程中的回归系数，程序如下：
1.1首先检验方程1)y=cx+ ei,如果c显著(H0:c=0被拒绝)， 则继续检验方程2)，如果c不显著(说明X对Y无影响)，则停止中 介效应检验；
1.2在c显著性检验通过后，继续检验方程 2)M二ax+e,如果a 显著(H0:a=0被拒绝)，则继续检验方程3)；如果a不显著，则停止 检验；
1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c' x + bM + e 3,检验b的显著性，若b显著（HO:b=O被拒绝），则说明中 介效应显著。此时检验c',若c'显著，则说明是 不完全中介效应； 若不显著，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M来实现。
评价:依次检验容易在统计软件中直接实现， 但是这种检验对于较 弱的中介效应检验效果不理想，如a较小而b较大时，依次检验判定 为中介效应不显著，但是此时 ab乘积不等于0,因此依次检验的结 果容易犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判断）。
2.系数乘积项检验法（products of coefficients）bootstrap检验方法。此种方法主要检 验ab乘积项的系数是否显著，检验统计量为 z = ab/ s ab，实际上熟 悉统计原理的人可以看出，这个公式和总体分布为正态的总体均值显 著性检验差不多，不过分子换成了乘积项，分母换成了乘积项联合标 准误而已，而且此时总体分布为非正态，因此这个检验公式的Z值和 正态分布下的Z值检验是不同的，同理临界概率也不能采用正态分布 概率曲线来判断。具体推导公式我就不多讲了，大家有兴趣可以自己 去看相关统计书籍。分母Sab的计算公式为：Sab二a2sb2 b2Sa2，在这个 公式中，Sb2和Sa2分别为a和b的标准误，这个检验称为sobel检验， 当然检验公式不止这一种例如 Goodman I检验和Goodman II检验都 可以检验（见下），但在
样本比较大的情况下这些检验效果区别不大。 在AMO叩没有专门的soble检验的模块，需要自己手工计算出。而 在 lisrel    里面则有，其临界值为 za/2>0.97 或 Za/2<-0.97（P <0.05 ,
N三200）。关于临界值比率表见附件（虚无假设概率分布见 MacKinnon
表中无中介效应 C.V.表，双侧概率，非正态分布。这个临界表没有 直接给出.05的双侧概率值，只有.04的双侧概率值；以 N=200为 例，.05的双侧概率值在其表中大概在士 0.90左右，而不是温忠麟那 篇文章中提出的0.97。关于这一点，我看了温的参考文献中提到的
MacKinnon那篇文章，发现温对于.97的解释是直接照搬 MacKinnon 原文中 的一句 话 <For example, the empirical critical value is .97 for the .05 significanee level rather than 1.96 for the standard normal test of ab 4 0. Wedesignate this test statistic by z8 because it uses a different    distribution    than the normal
distribution.>    ，实际上在MacKinnon的概率表中，这个.97的值是
在N=200下对应的.04概率的双侧统计值，而不是.05概率双侧统计 值，因为在该表中根本
就没有直接给出.05概率的统计值。为了确定 这点，我专门查了国外对这个概率表的介绍，发现的确如此，相关文 章见附件mediationmodels.rar 。当然，从统计概率上来说，大于0.97 在这个表中意味着其值对应概率大于.05，但是当统计值小于0.9798th 时而大于0.8797th，其值对应概率的判断就比较麻烦了，此时要采用 0.90作为Pv.05的统计值来进行判断。之所以对温的文章提出质疑， 是因为这涉及到概率检验的结果可靠性，    我为此查了很多资料，累）。
Goodman检验公式如下    Goodman II检验检验公式如下