中介效应检验Bootstrap的stata代码
时间: 2024-12-31 22:11:07 浏览: 77
### 使用 Bootstrap 方法进行中介效应检验的 Stata 代码
为了实现基于 Bootstrap 的中介效应检验,在 Stata 中可以利用 `bootstrap` 命令来执行重复抽样并估计间接效应及其置信区间。下面提供了一个具体的例子,假设存在一个自变量 X、一个因变量 Y 和一个潜在的中介变量 M。
#### 安装必要的包
如果尚未安装 `paramed` 或其他可能需要的程序包,则应先运行如下命令:
```stata
ssc install paramed, replace
```
#### 数据准备
确保数据集已经加载到内存中,并且包含了所有必需的变量(X, M, Y)。这里假定这些变量已经被正确命名和编码。
#### 进行中介效应分析
使用 `paramed` 命令来进行参数化中介效应分析,并应用 Bootstrap 技术获得更稳健的标准误和置信区间[^1]。
```stata
* 设置种子以保证结果可再现 *
set seed 12345
* 执行带有Bootstrap重采样的中介效应测试 *
paramed (M = X) (Y = M X), ///
boot reps(1000) level(95) vce(cluster idvar)
```
上述代码片段定义了两个回归方程:第一个是从自变量 X 到中介变量 M;第二个则是从 M 加上原始预测因子 X 对最终结果 Y 的联合影响。选项 `boot` 启用了自助法计算标准误差,而 `reps()` 参数指定了迭代次数,默认设置为1000次。最后还设置了可信水平为95%,以及聚类稳健型协方差矩阵估计器(`vce`)用于处理复杂样本设计中的分组结构。
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