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本文目录一览：
- 1、bootstrap中介效应检验 *** 是什么?
- 2、bootstrap怎么做Bootstrap检验?
- 3、中介效应如何检验?
- 4、bootstrap检验中介效应如何解读结果?stata
- 5、中介效应检验 ***
bootstrap中介效应检验 *** 是什么?
1、用Bootstrap *** 做中介效应的检验，并不是通过P值来判断的，而是根据(BootLLCI， BootULCI)这一区间是否包含0来判断。中介效应： 如果自变量X通过影响变量M而对因变量Y产生影响，则称M为中介变量。
2、中介效应检验 *** 是：因果逐步回归检验法、系数乘积法、改良后的因果逐步回归法。
3、中介效应检验的 *** 目前有四种：逐步回归法、系数乘积检验法、差异系数检验法和Bootstr*ing。
4、Bootstrap法能适用于中、小样本和各种中介效应模型，当前SPSSAU【问卷研究】--【中介作用】也使用Bootstrap抽样法进行检验。并且支持一次性放置多个自变量X、中介变量M及控制变量等。
5、参阅论文：《中介效应分析：原理、程序、Bootstrap *** 及其应用》陈瑞 郑毓煌 刘文静 和 《中介效应分析： *** 和模型发展》温忠麟，叶宝娟，和，上面有详细的解释。
bootstrap怎么做Bootstrap检验?
1、采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstr*ing 中介效应检验 *** (设置 5000 次迭代)，该 *** 提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。
2、用Bootstrap *** 做中介效应的检验，并不是通过P值来判断的，而是根据(BootLLCI， BootULCI)这一区间是否包含0来判断。中介效应： 如果自变量X通过影响变量M而对因变量Y产生影响，则称M为中介变量。
3、Bootstrap *** 根据给定的原始样本复制观测信息对总体的分布特性进行统计推断，不需要额外的信息，Efron（1979）认为该 *** 也属于非参数统计 *** 。
4、SPSSAU默认提供bootstrap检验法，选择【问卷研究】【中介作用】，即可得到智能分析结果。
中介效应如何检验?
中介效应检验 *** 是：因果逐步回归检验法、系数乘积法、改良后的因果逐步回归法。
中介效应分析的步骤是假设检验、确定中介变量、数据收集、数据分析、结果解释。假设检验：首先，需要根据研究问题提出假设。例如，如果我们想研究饮食习惯对健康的影响，那么我们的假设可能是“饮食习惯会影响健康”。
有三种，分别是因果逐步回归检验法、系数乘积法、改良后的因果逐步回归法，以及如果使用SPSSAU进行操作。中介效应：如果自变量X通过影响变量M而对因变量Y产生影响，则称M为中介变量。
bootstrap检验中介效应如何解读结果?stata
采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstr*ing 中介效应检验 *** (设置 5000 次迭代)，该 *** 提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。
此外，还有个命令可以直接报告中介效应结果，即 medsem 结果如下，报告了两种检验中介效应的 *** ，以及中介效应是否存在的结论。 通过命令 help medsem 后可以详细了解该命令。 除了上述提到的两种检验中介效应的 *** 外，还有bootstrap法。
首先，使用Bootstrap *** 基于当前回归结果的t统计量进行重抽样，进行1000次重采样。接着，针对按照foreign变量分组后的mpg变量进行两个样本的t检验，假设两个样本的方差不相等。最后，将Bootstrap的结果保存在bsauto.dta文件中。
间接效应需要结合两条或多条路径回归模型的结果值相乘得到，比如中介变量M时，X-M和M-Y的效应值相乘，即得到间接效应值，间接效应值进行Bootstrap抽样检验，最终验证是否存在中介效应。
用Bootstrap *** 做中介效应的检验，并不是通过P值来判断的，而是根据(BootLLCI， BootULCI)这一区间是否包含0来判断。中介效应： 如果自变量X通过影响变量M而对因变量Y产生影响，则称M为中介变量。
中介效应检验 ***
1、中介效应检验的 *** 目前有四种：逐步回归法、系数乘积检验法、差异系数检验法和Bootstr*ing。
2、有三种，分别是因果逐步回归检验法、系数乘积法、改良后的因果逐步回归法，以及如果使用SPSSAU进行操作。中介效应：如果自变量X通过影响变量M而对因变量Y产生影响，则称M为中介变量。
3、中介效应分析的步骤是假设检验、确定中介变量、数据收集、数据分析、结果解释。假设检验：首先，需要根据研究问题提出假设。例如，如果我们想研究饮食习惯对健康的影响，那么我们的假设可能是“饮食习惯会影响健康”。
4、采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstr*ing 中介效应检验 *** (设置 5000 次迭代)，该 *** 提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。
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