中介变量stata代码

在Stata中，中介变量（也称为工具变量或控制变量）是用来帮助分析因果关系的一种统计技术。当你想要研究某个自变量（X）对因变量（Y）的影响，而两者之间存在潜在的第三变量（Z）影响时，你可以引入中介变量来分隔这种间接效应。以下是一个简单的中介效应估计的例子，假设我们有一个关于教育（X）、工资（W）和技能水平（Z）的数据集：

* 导入数据
use your_data.dta, clear

* 定义模型 - 第一阶段回归 (找到技能水平 Z 的影响)
regress z x 

* 把第一阶段的预测结果保存到新变量中
predict中介变量, residual from z_x 

* 定义第二阶段回归 (检查中介变量如何影响工资)
regress w中介变量 

* 计算间接效应
gen total_effect = _b[intermediate_variable]*_b[z]

* 打印结果
display "Indirect effect of X on Y through Z is: " total_effect

在这个例子中，`z_x` 是`z`与`x`交互后的预测值，它代表了`x`通过改变`z`间接影响`w`的部分。请注意，实际应用时需要确保选择的中介变量与第三变量有较强的相关性，并且满足识别条件。