bootstrap中介效應怎么看

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在bootstrap中做中介效應的檢驗不需要看p值；用Bootstrap方法做中介效應的檢驗，是根據“BootLLCI, BootULCI”這一區間是否包含0來判斷的，不包含0則中介效應顯著，包含0則中介效應不顯著。

本教程操作環境：Windows7系統、DELL G3電腦

bootstrap中介效應要看p值嗎

用Bootstrap方法做中介效應的檢驗，并不是通過P值來判斷的，而是根據（BootLLCI, BootULCI）這一區間是否包含0來判斷。不包含0則中介效應顯著，包含0則不顯著。

在給出的這個案例中，中介效應（間接效應）的值是0.1969，是顯著的，自變量對因變量的總效應是0.9373，也就是說中介變量中介掉了21%的效應（0.1969/0.9373），這是一個不完全中介。

同時需要注意，以上的數字都是非標準化的效應值。SPSS只給出了標準化的中介效應的值，但是沒有給出總效應、直接效應的標準化效應值。

實際上，使用標準化或非標準化的效應值來計算中介效應的占比，結果都是差不多的。

Bootstrap最廣泛的應用是中介效應的檢驗。

其他中介效應的方法包括：

·最常用：逐步檢驗回歸系數（逐步法）(Baron & Kenny, 1986）

第一步：檢驗X→Y,也就是c,是否顯著，不顯著就甭做了

第二步：檢驗X →M, M →Y是否顯著，必須都顯著，有一個不顯著也甭做了

第三步：如果以上都顯著，且c'比c小了,那就是部分中介。如果c'不顯著，那就是完全中介。這種情況比較少見。

·Sobel 法：

檢驗力高于逐步檢驗，但假設a*b服從正態分布, 就算其中a,b都是正態分布, 其乘積通常也不是正態的,

所以Sobel有局限性

Bootstrap的優勢：不要求正態分布，敏感性更高（更容易出來顯著的結果）

Bootstrao法檢驗中介效應，以SPSS中Process插件為例：

第二步：設置參數。

從【Variables】中選擇因變量、自變量、控制變量，這些變量將組成你的回歸方程。

Model number選擇4，這是給中介分析的模型編號，如果選擇其他的就會報錯。

Number of bootstrap samples, 就是前面講過的bootstrap樣本量，默認為5000， 一般在1000-5000之間，通常都會填1000或5000. Bootstrap樣本量不同，跑出來的數據稍有不同。

同時要勾選save bootstrap estimates，以及 bootstrap inference for model coefficients.

點擊右上角[Options]，勾選show total effect model（顯示總效應模型），點擊繼續

最后點擊 【確定】，得到運算結果

運算結果：

1.以中介變量為結果變量的回歸結果

2.以因變量為結果變量。此時可以得到MV對DV的影響，以及IV對DV的直接影響

3.總效應模型：這是在沒有中介變量MV的情況下，自變量IV對因變量DV影響的總體效應；也就是沒有被中介之前，自變量對因變量的所有影響，中介之后自變量對因變量的影響將分為直接對因變量的影響（直接效應）和間接對因變量的影響（間接效應）兩部分

重點來了！！！！最直觀的中介效應在這里！！！

4.中介效應檢驗的結果。

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