stata bootstrap中介
时间: 2024-12-29 17:17:57 浏览: 20
### 使用 Bootstrap 方法在 Stata 中实现中介效应分析
为了在 Stata 中使用 bootstrap 方法进行中介效应分析,可以遵循以下方法。Bootstrap 是一种重抽样技术,能够提供更稳健的标准误估计和置信区间计算。
#### 加载数据集并描述
首先加载用于演示的数据集,并查看其结构:
```stata
use "http://www.stata-press.com/data/r15/gsem_multmed", clear
describe
```
这一步骤确保了工作环境中有适当的数据来执行后续操作[^2]。
#### 定义模型参数
定义自变量 (X),中介变量 (M),以及因变量 (Y) 的名称。假设 X 为 `x`,M 为 `m`,Y 为 `y`。如果存在其他控制变量,则也需要在此处指定。
#### 构建基础回归方程
构建两个基本的线性回归方程:一个是预测 M 关于 X 和任何必要的协变量;另一个是预测 Y 关于 X, M 及可能存在的额外协变量。
```stata
regress m x covariates // 预测中介变量关于自变量和其他协变量
estimates store model_m
regress y x m covariates // 预测因变量关于自变量、中介变量及其他协变量
estimates store model_y
```
这里 `covariates` 表示所有需要加入到模型中的控制变量列表。
#### 应用 Bootstrap 技术
利用 Stata 内置命令 `bootstrap` 来重新采样数据集,并重复上述过程多次以获得更加可靠的统计量分布情况。对于每次迭代,都会保存间接路径系数乘积 ab 的值作为中介效果大小的一个度量指标。
```stata
program define indirect_effect, rclass
regress m x covariates
predict double res_m, xb
regress y x m covariates
matrix b = e(b)
scalar a = _b[x]
scalar b_ym_x = _b[m]
return scalar effect = a * b_ym_x
end
bootstrap r(effect), reps(1000): indirect_effect
```
这段程序定义了一个名为 `indirect_effect` 的子程序,在该过程中先拟合两个回归模型再计算间接效应。接着调用了 `bootstrap` 命令来进行重抽样,设置重复次数为 1000 次,并最终报告由这些样本得到的结果均值及其对应的95%置信水平下的置信区间[^1]。
阅读全文