介紹三種常見(jiàn)中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，分別是因果逐步回歸檢驗(yàn)法、系數(shù)乘積法、改良后的因果逐步回歸法，以及如果使用SPSSAU進(jìn)行操作。

什么是中介效應(yīng)

中介效應(yīng)：如果自變量X通過(guò)影響變量M而對(duì)因變量Y產(chǎn)生影響，則稱(chēng)M為中介變量。

例如，上司的歸因研究：下屬的表現(xiàn)→上司對(duì)下屬表現(xiàn)的歸因→上司對(duì)下屬表現(xiàn)的反應(yīng)， 其中的“上司對(duì)下屬表現(xiàn)的歸因”為中介變量。

中介作用的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂梢杂靡韵侣窂綀D來(lái)描述：

圖1 中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ吐窂綀D

方程(1)的系數(shù)c 為自變量X對(duì)因變量Y的總效應(yīng)；

方程(2)的系數(shù)a為自變量X對(duì)中介變量M的效應(yīng)；

方程(3)的系數(shù)b是在控制了自變量X的影響后，中介變量M對(duì)因變量Y的效應(yīng)；

方程(3)的系數(shù)c′是在控制了中介變量M 的影響后，自變量X對(duì)因變量Y的直接效應(yīng)；

系數(shù)乘積a*b即為中介效應(yīng)等于間接效應(yīng)

1 因果逐步回歸檢驗(yàn)法

因果逐步回歸法由Baron和Kenny(1986)提出，其檢驗(yàn)步驟分為三步：

第一，分析X對(duì)Y的回歸，檢驗(yàn)回歸系數(shù)c的顯著性(即檢驗(yàn)H0:c=0)；

第二，分析X對(duì)M的回歸，檢驗(yàn)回歸系數(shù)a的顯著性(即檢驗(yàn)H0:a=0)；

第三，分析加入中介變量M后X對(duì)Y的回歸，檢驗(yàn)回歸系數(shù)b和c'的顯著性(即檢驗(yàn)H0:b=0、H0:c’=0)。

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果按下圖進(jìn)行判斷：

流程圖

基于SPSSAU的操作

（1）第一步，登錄SPSSAU，上傳數(shù)據(jù)；

（2）第二步，選擇【問(wèn)卷研究】--【中介作用】；

（3）第三步，選擇變量拖拽到右側(cè)對(duì)應(yīng)分析框內(nèi)，點(diǎn)擊開(kāi)始分析。

結(jié)果分析

SPSSAU的“中介作用”可直接將中介作用的檢驗(yàn)過(guò)程自動(dòng)化，一鍵提供出上述提及模型結(jié)果。

本次結(jié)果中共包含三個(gè)模型：

①模型1：X對(duì)Y的回歸模型，結(jié)果顯示x與y存在顯著影響關(guān)系，回歸系數(shù)c=0.130.

②模型2：x對(duì)m的回歸模型，結(jié)果顯示x與y存在顯著影響關(guān)系，回歸系數(shù)a=0.175.

③模型3：加入中介變量m后x對(duì)y的回歸模型，結(jié)果顯示回歸系數(shù)b、c’均呈現(xiàn)顯著性，系數(shù)a、b均顯著，說(shuō)明存在中介效應(yīng)。

2 乘積系數(shù)法

第一種因果逐步回歸檢驗(yàn)法簡(jiǎn)單易懂、容易理解和解釋?zhuān)蚨艿綇V泛的應(yīng)用，但有學(xué)者認(rèn)為其檢驗(yàn)效能較低，有時(shí)候本身有中介作用但卻顯示沒(méi)有中介作用。有學(xué)者提出乘積系數(shù)法的統(tǒng)計(jì)功效優(yōu)于因果逐步回歸法，因此，系數(shù)乘積法逐漸受到研究者的青睞。

其原理是檢驗(yàn)a*b是否呈現(xiàn)出顯著性。系數(shù)乘積法分為兩類(lèi)，一類(lèi)是基于中介效應(yīng)的抽樣分布為正態(tài)分布的Sobel 檢驗(yàn)法，另一類(lèi)是基于中介效應(yīng)的抽樣分布為非正態(tài)分布的Bootstrap抽樣法。

① Sobel中介效應(yīng)檢驗(yàn)法

Sobel檢驗(yàn)的前提假設(shè)是中介效應(yīng)^a^b是正態(tài)分布且需要大樣本。

使用Sobel系數(shù)乘積檢驗(yàn)法存在的主要問(wèn)題是，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量依據(jù)的正態(tài)分布前提很難滿(mǎn)足，特別是樣本量較少時(shí)。因?yàn)榧词筧，b分別服從正態(tài)分布，ab的乘積也可能與正態(tài)分布存在較大差異。

當(dāng)前較為流行的檢驗(yàn)方法為Bootstrap抽樣法，SPSSAU系統(tǒng)里暫未提供Sobel檢驗(yàn)，需要使用Sobel檢驗(yàn)可參考此鏈接進(jìn)行分析：http:///sobel/sobel.htm

② Bootstrap抽樣法

Bootstrap法能適用于中、小樣本和各種中介效應(yīng)模型，當(dāng)前SPSSAU【問(wèn)卷研究】--【中介作用】也使用Bootstrap抽樣法進(jìn)行檢驗(yàn)。并且支持一次性放置多個(gè)自變量X、中介變量M及控制變量等。

檢驗(yàn)方法：Bootstrap抽樣法檢驗(yàn)是指回歸系數(shù)a和回歸系數(shù)b的乘積項(xiàng)（a*b）的95%置信區(qū)間是否包括數(shù)字0；如果95%置信區(qū)間不包括數(shù)字0，則說(shuō)明具有中介作用；如果說(shuō)95%置信區(qū)間包括數(shù)字0，即說(shuō)明沒(méi)有中介作用。

基于SPSSAU的操作

（1）第一步，登錄SPSSAU，上傳數(shù)據(jù)；

（2）第二步，選擇【問(wèn)卷研究】--【中介作用】；

（3）第三步，選擇變量拖拽到右側(cè)對(duì)應(yīng)分析框內(nèi)，點(diǎn)擊開(kāi)始分析。

使用SPSSAU【中介作用】Bootstrap抽樣法檢驗(yàn)與第一種因果逐步回歸檢驗(yàn)法在操作上沒(méi)有任何區(qū)別，只是在解讀結(jié)果時(shí)有區(qū)分。

結(jié)果分析

由上圖兩項(xiàng)結(jié)果指標(biāo)可知，乘積項(xiàng)結(jié)果顯著，95%區(qū)間并不包括數(shù)字0，說(shuō)明中介變量在x影響y的關(guān)系中具有中介效應(yīng)。

在a*b系數(shù)呈現(xiàn)出顯著性時(shí)，可具體進(jìn)一步得到中介作用的效應(yīng)量。

由上圖可知，直接效應(yīng)為0.085，間接效應(yīng)為0.045，總效應(yīng)為0.130。間接效應(yīng)在總效應(yīng)中占比為34.403%。

3 因果逐步回歸改良法

因果逐步檢驗(yàn)法便于理解和操作而受到歡迎，但也有人研究認(rèn)為逐步檢驗(yàn)會(huì)比較不容易得到中介效應(yīng)顯著的結(jié)論，檢驗(yàn)功效較低。因此，有學(xué)者在逐步檢驗(yàn)流程上進(jìn)行相應(yīng)的修改，得到如下檢驗(yàn)步驟：

溫忠麟等(2014)因果逐步回歸法(改良)

基于SPSSAU的操作

與上述bootstrap檢驗(yàn)法操作方法一致，選擇SPSSAU【問(wèn)卷研究】--【中介作用】，放入對(duì)應(yīng)變量，點(diǎn)擊開(kāi)始分析即可。

結(jié)果分析

第一步，檢驗(yàn)方程(1)的系數(shù)c，如果顯著，按中介效應(yīng)立論，否則按遮掩效應(yīng)立論。但無(wú)論是否顯著，都進(jìn)行后續(xù)檢驗(yàn)。

第一步：可能存在中介效應(yīng)

第二步，依次檢驗(yàn)方程(2)的系數(shù)a和方程(3)的系數(shù)b，如果兩個(gè)都顯著，則間接效應(yīng)顯著，轉(zhuǎn)到第四步；如果至少有一個(gè)不顯著，進(jìn)行第三步。

第二步：間接效應(yīng)顯著

第三步，用Bootstrap法檢驗(yàn)。如果顯著，則間接效應(yīng)顯著，進(jìn)行第四步；否則間接效應(yīng)不顯著，停止分析。

如果第二步中，系數(shù)a、b有一個(gè)不顯著，則查看a*b中介效應(yīng)是否顯著（a*b95%BootCI是否包括數(shù)字0）

第三步：間接效應(yīng)顯著

第四步，檢驗(yàn)方程(3)的系數(shù)c′，如果不顯著，即直接效應(yīng)不顯著，說(shuō)明只有中介效應(yīng)。如果顯著，即直接效應(yīng)顯著，進(jìn)行第五步。

第四步：直接效應(yīng)顯著

第五步，比較ab和c′的符號(hào)，如果同號(hào)，屬于部分中介效應(yīng)，報(bào)告中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例ab/c。如果異號(hào)，屬于遮掩效應(yīng)，報(bào)告間接效應(yīng)與直接效應(yīng)的比例的絕對(duì)值|ab/c|。

第五步：部分中介效應(yīng)

本次研究，自變量x對(duì)因變量y的總效應(yīng)是0.130，影響顯著；其中直接效應(yīng)為0.085，間接效應(yīng)0.045，具有顯著性；最終以有部分中介作用作為結(jié)論，中介效應(yīng)在總效應(yīng)占比為34.403%。

其他說(shuō)明

（1） 中介作用前需要標(biāo)準(zhǔn)化處理嗎？

一般情況下，在進(jìn)行中介作用前需要標(biāo)準(zhǔn)化或中心化處理，可使用數(shù)據(jù)處理->生成變量功能批量完成標(biāo)準(zhǔn)化或中心化處理；SPSSAU提供的中介作用檢驗(yàn)?zāi)J(rèn)不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

（2）SPSSAU分析結(jié)果中有對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的自動(dòng)化判斷，用戶(hù)可以直接使用。智能分析中也有相應(yīng)解讀，如果有不了解的地方，可以點(diǎn)擊右側(cè)的“燈泡”按鈕查看幫助手冊(cè)。

（3）spssau也支持鏈?zhǔn)街薪闄z驗(yàn)，操作方法是點(diǎn)擊【問(wèn)卷研究】--【中介效應(yīng)】，[中介類(lèi)型]選擇“鏈?zhǔn)街薪椤薄Ｌ峁┲薪樾?yīng)分析方法為非參數(shù)百分位Bootstrap法。

（4）如果數(shù)據(jù)是顯變量如何處理？

如果數(shù)據(jù)是顯變量，此時(shí)可轉(zhuǎn)換成潛變量再處理即可。使用【生成變量】--【平均值】功能。當(dāng)然如果是使用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行研究分析中介作用時(shí)，建議使用因果逐步回歸檢驗(yàn)法進(jìn)行中介效應(yīng)驗(yàn)證。SPSSAU提供的結(jié)構(gòu)方程模型暫不提供Bootstrap抽樣法檢驗(yàn)。