stata中介效应bootstrap命令

### Stata 中 Bootstrap 方法进行中介效应分析

在社会科学的研究中，理解变量间的关系及其作用机制非常重要。为了更精确地估计这些关系中的不确定性，Bootstrap方法被广泛应用于中介效应分析中[^2]。

#### 定义与准备
首先，在Stata环境中加载所需的数据集，并定义研究所需的各个变量。这一步骤对于后续的操作至关重要，因为所有的统计测试都将基于已设定好的变量来进行：

use http://www.stata-press.com/data/r17/multilevel, clear
* 假设已经完成数据调用并定义好变量

#### 执行Bootstrap过程
接着，利用`bootstrap`命令配合`sobel`或其他适合的回归函数执行Bootstrap抽样。这里以简单的线性回归为例说明如何设置命令参数以及解释输出结果：

// 设置种子确保可重复的结果
set seed 12345 

// 进行Bootstrap重采样的中介效应检验
bootstrap r(ind_eff), reps(1000): ///
    (regress y m x) /// 
    (regress m x) ///
    (regress y c' x)

estat bootstrap, all

这段代码实现了以下功能：
- `r(ind_eff)`表示要保存间接效果（即中介效应）；
- `reps(1000)`指定了Bootstrap样本的数量为1000次；
- 后面三个括号内的部分分别对应于总效应、路径a（X到M）、路径b（调整后的Y对M的影响），其中`c'`代表控制了中介变量之后自变量对因变量的直接影响。

#### 解读结果
最后，通过查看`estat bootstrap, all`给出的信息可以得到关于置信区间的报告以及其他有用的统计数据。这对于评估假设的有效性和理论模型的支持程度非常有帮助。