stata中如何用 bootstrap作中介效应

在Stata中使用bootstrap进行中介效应分析的步骤如下：

1. 首先，使用回归分析模型计算中介效应的系数和标准误差。

2. 然后，创建一个bootstrap样本，即从原始数据集中随机抽取一定数量的样本。

3. 在每个bootstrap样本中，使用与原始数据集相同的回归分析模型计算中介效应的系数和标准误差。

4. 重复步骤2和3多次，例如1000次。

5. 计算bootstrap样本中每个中介效应估计值的平均值和标准误差。

6. 根据所得到的平均值和标准误差，计算中介效应的置信区间。

下面是一些实现中介效应bootstrap的代码示例：

// 定义回归模型
regress y x1 x2 mediator
// 计算中介效应系数和标准误差
test mediator
// 设置bootstrap样本数量
local B = 1000
// 生成bootstrap样本
bsample
// 定义存储中介效应的向量
matrix mediator_bs = J(`B',1,0)
// 进行bootstrap
forvalues i = 1/`B' {
    // 生成新的bootstrap样本
    bsample
    // 在bootstrap样本上拟合回归模型并计算中介效应
    reg y x1 x2 mediator
    test mediator
    // 将中介效应系数存储到向量中
    matrix mediator_bs[`i',1] = r(t)
}
// 计算中介效应的平均值和标准误差
matrix mediator_mean = J(1,1,0)
matrix mediator_se = J(1,1,0)
svmat mediator_bs
matrix mediator_mean = J(1,1,colmean(mediator_bs))
matrix mediator_se = J(1,1,colstd(mediator_bs))
// 输出结果
di "Bootstrap中介效应估计值为：" mediator_mean
di "Bootstrap中介效应估计标准误差为：" mediator_se

这是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。