stata中介效应代码

以下是Stata中介效应的代码示例：

1. 计算直接效应和总效应

regress y x1 x2
predict yhat, xb
regress yhat x1 x2

2. 计算中介效应

regress y x1 x2
predict yhat, xb
regress x1 x2 yhat

3. 计算置信区间

bootstrap _b, reps(1000): regress y x1 x2
predict yhat, xb
bootstrap _b1, reps(1000): regress yhat x1 x2
bootstrap _b2, reps(1000): regress x1 x2 yhat
nlcom (indirect: _b1*_b2)
qui sum indirect
display "Indirect effect: " r(mean)
qui sum indirect, detail
display "95% confidence interval: (" r(p2.5) ", " r(p97.5) ")"

相关问题

Stata中介效应代码

在 Stata 中计算中介效应的代码可以分为三个步骤：（1）运行回归模型，（2）计算中介效应，（3）进行中介效应的统计检验。

下面是一个示例代码，假设你有一个自变量 X、中介变量 M 和因变量 Y：

// 步骤1：运行回归模型
reg Y X
reg M X

// 步骤2：计算中介效应
predict M_hat, xb // 预测中介变量 M
gen Y_hat = _b[X]*X + _b[M_hat]*M_hat // 预测因变量 Y
gen indirect_effect = _b[M_hat]*_b[X] // 计算中介效应

// 步骤3：中介效应的统计检验
bootstrap, reps(1000) seed(123): reg Y X M_hat
nlcom indirect_effect:_b[M_hat]*_b[X] // 中介效应的置信区间

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体情况进行修改和调整。另外，这个示例代码假设你已经正确设置了变量和数据，以及满足了中介效应的前提条件。

Stata中介效应代码，含控制变量

在 Stata 中计算中介效应时，可以考虑添加控制变量来控制其他潜在的影响因素。以下是一个示例代码，其中包含控制变量：

// 步骤1：运行回归模型
reg Y X Z1 Z2 // 在 Y 上回归 X 和控制变量 Z1、Z2
reg M X Z1 Z2 // 在 M 上回归 X 和控制变量 Z1、Z2

// 步骤2：计算中介效应
predict M_hat, xb // 预测中介变量 M
gen Y_hat = _b[X]*X + _b[M_hat]*M_hat // 预测因变量 Y
gen indirect_effect = _b[M_hat]*_b[X] // 计算中介效应

// 步骤3：中介效应的统计检验
bootstrap, reps(1000) seed(123): reg Y X M_hat Z1 Z2
nlcom indirect_effect:_b[M_hat]*_b[X] // 中介效应的置信区间

在这个示例代码中，我们假设有两个控制变量 Z1 和 Z2，你可以根据实际情况修改和添加更多的控制变量。请确保你已经正确设置了变量和数据，并满足中介效应的前提条件。