中介效应分析：方法、效果量与未来趋势

“中介效应的检验方法和效果量测量：回顾与展望.pdf” 这篇文章主要讨论的是在社会科学和心理学领域中，中介效应分析的重要性和相关方法的发展。中介效应是指一个变量（自变量X）对另一个变量（因变量Y）的影响是通过第三个变量（中介变量M）来传递的。这种现象在研究因果关系时非常关键，因为它揭示了变量间的复杂相互作用。 首先，文章指出传统的中介效应检验方法，如因果步骤法（Causal Steps Approach），通常要求总效应c显著，以及直接效应c'显著性，以此来区分完全中介和部分中介。然而，作者方杰、张敏强和邱皓政建议放弃这些前提条件，因为它们可能导致误导性的结果。他们推荐使用偏差校正的百分位Bootstrap法，这种方法能更准确地直接检验中介效应ab，即自变量X通过中介变量M对因变量Y的影响。 Bootstrap法是一种统计抽样技术，它通过重复随机采样来估计统计量的分布，特别适用于小样本或非正态分布的数据。偏差校正的百分位Bootstrap法可以处理中介效应估计的不确定性，并提供更稳健的统计推断。 此外，文章还探讨了中介效果量的测量，推荐使用κ²和R²_med等指标。这些效果量可以帮助研究人员量化中介效应的大小，κ²表示中介效应占总效应的比例，而R²_med则表示中介变量解释了因变量变异的百分比。报告效果量的置信区间可以提供关于效应稳定性的信息。 文章以一个具体的案例——消防员饮食健康调查为例，展示了如何使用R软件的MBESS包进行中介效应检验和效果量测量。MBESS包是R语言中的一个工具，专门用于复杂的统计分析，包括中介效应分析。 最后，作者展望了未来中介效应检验方法和效果量测量的发展方向，可能包括更先进的统计模型、更有效的计算方法以及对复杂数据结构的适应性。 关键词：中介效应；因果步骤法；Bootstrap法；效果量 这篇文章对中介效应的研究提供了新的见解，强调了更科学的检验方法和效果量指标的重要性，对于理解和应用中介效应分析具有指导意义。