stata中介效应检验命令
Stata中介效应检验命令
介绍
中介效应是指一个自变量通过某些机制影响因变量，其中包括一个或多个中介变量。在社会科学研究中，中介效应是非常常见的。Stata是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了许多用于检验中介效应的命令和方法。本文将介绍如何使用Stata进行中介效应检验。
一、基本概念
1. 中介变量：在自变量和因变量之间，存在一个或多个其他的变量，这些变量被称为中介变量。
2. 直接效应：指自变量对因变量的直接影响。
3. 间接效应：指自变量通过中介变量对因变量的影响。
4. 总效应：指自变量对因变量的总体影响，包括直接效应和间接效应。
5. 中介比例：指间接效应在总体影响中所占比例。
二、Stata命令
1. medeff：这个命令可以用来计算总体、直接和间接效应以及中介比例。该命令需要提供三个模型：
（1）第一个模型是自变量对因变量的回归分析；
（2）第二个模型是自变量对中介变量的回归分析；
（3）第三个模型是自变量和中介变量对因变量的回归分析。
例如，下面的命令将自变量x对因变量y的中介效应分解为直接效应和间接效应：
medeff y x m, indirect(mediation) direct
其中，m是中介变量，indirect(mediation)和direct选项用于指定要计算的效应类型。
2. bootstrap：这个命令可以用来计算中介效应的置信区间。该命令需要提供三个模型，与
medeff命令相同。
例如，下面的命令将自变量x对因变量y的中介效应置信区间计算出来：
bootstrap _b[indirect], reps(1000) seed(12345): medeff y x m, indirect(mediation)bootstrap检验方法
其中，_b[indirect]表示间接效应系数，reps选项指定bootstrap重复次数，seed选项用于设置随机数生成器种子。
3. margins：这个命令可以用来计算不同中介变量值下的因变量均值。该命令需要提供三个模型，并且必须使用predict选项生成预测值。
例如，下面的命令将自变量x对因变量y在不同中介变量m值下的均值计算出来：
medeff y x m, indirect(mediation) predict(p1 p2 p3)
margins, at(m=(1 2 3)) predict(p1 p2 p3)
其中，predict选项用于生成预测值，at选项指定中介变量值。
三、实例演示
为了演示如何使用Stata进行中介效应检验，我们将使用以下数据集：
sysuse auto, clear
我们假设汽车价格（price）受到里程数（mileage）和发动机排量（foreign）的影响。我们进一步假设发动机排量是一个中介变量，它通过影响汽车价格来影响里程数。下面是Stata代码：
1. 自变量对因变量的回归分析
reg price mileage foreign
2. 自变量对中介变量的回归分析
reg foreign mileage
3. 自变量和中介变量对因变量的回归分析
reg price foreign mileage
4. 计算总体、直接和间接效应以及中介比例
medeff price foreign mileage, indirect(mediation) direct
5. 计算中介效应的置信区间
bootstrap _b[indirect], reps(1000) seed(12345): medeff price foreign mileage, indirect(mediation)
6. 计算不同中介变量值下的因变量均值
medeff price foreign mileage, indirect(mediation) predict(p1 p2 p3)
margins, at(foreign=(0 1)) predict(p1 p2 p3)
四、总结
本文介绍了Stata中用于检验中介效应的命令和方法。中介效应是社会科学研究中非常重要
的概念，了解如何使用Stata进行中介效应检验对于社会科学研究人员来说是非常有帮助的。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的命令和方法，并且需要注意结果的解释和限制。