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中介效应检验的目的是探索一个自变量对因变量的影响是否通过中介变量间接实现，以此确定中介变量在自变量与因变量之间的作用机制。中介效应检验的意义在于：1. 指导理论研究：对于一个理论假设，中介效应检验可以用于验证该理论是否正确。如果中介变量能够显著地解释自变量与因变量之间的关系，那么该理论就能得到支持。2. 指导实践应用：在应用中，中介效应检验可以用于揭示影响因变量的中介机制，从而为实践中的干预措施提供理论基础。比如，如果我们发现中介变量在介导自变量与因变量之间的关系时起到了重要作用，那么我们可以考虑通过干预中介变量来改善因变量。3. 提高研究精度：中介效应检验有助于减轻“虚假相关”（spurious correlation）的问题，即自变量与因变量之间的相关性可能是由其他因素而非中介变量所引起的。通过检验中介效应，我们可以更精确地确定是什么因素导致了自变量与因变量之间的关系，从而提高研究结论的准确性。总之，中介效应检验是一种非常有用的统计方法，可以揭示自变量和因变量之间的机制，为理论研究和实践应用提供支持，同时提高研究的精度和可靠性。
中介效应检验的方法目前有四种：逐步回归法、系数乘积检验法、差异系数检验法和Bootstrapping。
【拓展资料】
什么是中介效应：
中介效应是指某个（某些）变量在另两个（两组）变量间扮演了中间人的角色，也就是社会上说的掮客。当然，这里的变量可以是测量变量，也可以是测量模型，如下图所示，如果是测量变量，那么该模型就是一个路径分析模型；如果是一个测量模型，那么就是结构方程模型。
中介效应检验的方法：
1、逐步回归法分别检验W1，W2，W3和W1-1是否有显著，如果W2和W3同时有意义，那么中介效应存在；如果W1也有意义，那么就是部分中介，否则就是完全中介。部分中介存在的缺陷容易出现假阳性，因为W2的置信度为95%，而W3的置信度也是95%，如果不加以控制，判断A和B之间存在中介效应的置信度将会降低为95%的平方，也就是，也就意味着这个结论的可靠性降低了。逐步回归法直接用SPSS的回归功能就能完成。2、系数乘积检验法（Sobel检验）鉴于逐步回归法的缺陷，很多研究者创造了修正的方法，系数乘积检验法就是其中一种。系数乘积检验法的原理是将W2和W3综合考虑，也就是考虑W2*W3是否有意义，这样就避免了分别检验W2和W3造成的置信度降低问题。Sobel检验也存在缺陷，那就是要求W2*W3服从正态分布，但是这一点是很难保证的，即使是W2和W3服从正态分布，W2*W3也不一定服从正态分布。Sobel检验可以使用SPSS中的Process插件来完成。3、差异系数检验法差异系数检验法检验的是(W1-W1-1)是否有意义，因为通常情况下，W2*W3=(W1-W1-1)，因此，乘积系数法和差异系数法的检验效力是基本上相同的，区别在于两者的标准误不同。经过很多研究者的对比，乘积系数法和差异系数法都比逐步回归法的检验结果更为准确。4、Bootstrapping法跟着草堂君学习了统计基础部分内容的朋友应该知道，大多数假设检验用到的标准误都是做无偏估计或有偏估计得来的，也就是说，检验用的标准误都是伪标准误（估计值），要使估计值准确，需要服从很多的假设条件（例如上面说到的正态分布），系数乘积检验法和差异系数检验法的标准误都是如此。
如果回归结果中有1%或者5%的变量，其他的一些非核心的变量10%显著性水平在核心期刊里也是用的。
调节变量如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。
中介变量：
中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。
在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。
推断统计的显著性水平基本都设定在5%，它是个经验值，也就是说5%稍稍偏左或者偏右都可以接受，所以,甚至都可以叫作边缘显著而接受，但10%太大了，要知道5%的话，z分数就是，也就是均值外将近2个标准差，而10%的话，只是个标准差，一般2个标准差才算是偏高的值，我们才比较有信心认定自己所求的值不属于虚无假设假定的分布，的话相对有点靠近均值了。毕业论文和 核心 期刊的论文都是用5%，没有用10%的
有机分子结构理论发展过程中的一种学说。中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。 例如，上司的归因研究：下属的表现——上司对下属表现的归因——上司对下属表现的反应，其中“上司对下属表现的归因”为中介变量。假设变量已经中心化或标准化其中，c是X对Y的总效应，ab是经过中介变量M的中介效应（mediating effect），c‘是直接效应。当只有一个中介变量时，效应之间有如下关系：c=c’+ab，中介效应的大小用c-c'=ab来衡量。
判断是完全中介还是部分中介，只要看C'。如果 C' 具有统计显着性，则意味着除了中介效应外，X 还可以直接影响 y。此时的中介效应称为部分中介； C'统计量不显着时的中介效应常被称为完全中介，但这种说法可能还不够研究，因此有些学者并不认同完全中介的概念。中介效应概述：有机分子结构理论发展中的一个理论。中介效应，即X对y的影响是通过M来实现的，即M是X的函数，Y是M的函数（y-m-x）。考虑自变量x对因变量y的影响，如果x通过M影响变量y，则称M为中间变量。比如上司的归因研究：下属的绩效——上司对下属绩效的归因——上司对下属绩效的反应，其中“上司的归因”对下属的表现”是中介变量。假设变量已经集中或标准化，其中C是X对y的总效应，AB是通过中介变量m的中介效应，C'是直接效应。当只有一个中介变量时，其效应有如下关系：C = C'+AB，中介效应的大小用C-C'=ab来衡量。拓展资料：检查方法1、因果步骤法。因果步骤法是由 Baron 和 Kenny (1986) 提出的，其检验步骤分为三个步骤。首先将X回归到y来检验回归系数C的显着性；其次，将X回归到m，检验回归系数a的显着性；第三，用X和m对y的回归来检验回归系数B和C'的显着性。如果系数 C、a 和 B 显着，则表明存在中介效应。此时，如果系数C'不显着，则中介效应称为完全中介；如果回归系数C'显着，但C'2、系数乘积法。由于系数积法直接检验中介效应AB是否显着，不需要以系数C显着性作为中介效应检验的前提，可以直接提供中介效应的点估计和置信区间. MacKinnon 的模拟研究还发现，系数积法的统计效果优于因果步法。因此，系数积法逐渐受到很多研究者的喜爱。系数乘积法分为两类，一类是基于中介效应的正态抽样分布的Sobel检验法，另一类是基于中介效应的非正态抽样分布的非对称置信区间法。
中介效应：研究X影响Y时，是否会通过中间项M再去影响。比如饮酒量会导致开车速度加快，从而引起交通事故。也或者工资水平会通过满意度，最终影响到员工离职；如果有这种关系，则称之为中介效应，反之则没有。如下图：（1）自变量 ，X会影响Y，X即称之为自变量，也称解释变量，自变量会影响到中介变量，同时自变量也会对因变量产生影响。 （2）因变量 ，最终被影响的项，也称被解释变量。 （3）中介变量 ，X影响Y时，会通过中间项去影响，中间项即称为中介变量；自变量会影响到中介变量，同时中介变量还会影响到因变量。 （4）中介效应 ，如果中介变量存在，则称为有中介效应。 （5）部分中介效应 ，X影响Y时，一部分是直接影响，一部分是通过中介变量M去影响，此种情况则称为部分中介效应。 （6）完全中介效应 ，X影响Y时，如果全部是通过中介变量M去影响，即X要想影响Y，一定首先通过M才能影响到Y，此种情况则称为完全中介效应。 （7）中介效应检验 中介效应检验有着严格的流程和步骤，可参考spssau文章 ： SPSSAU：中介效应、调节效应是什么？ 通过spssau的【问卷研究】-【 中介作用 】功能可以实现中介作用分析。对于检验结果显著的中介效应，要区分是完全中介效应还是部分中介效应。如果是完全中介效应，则说明自变量X对因变量Y的影响，完全通过中介变量M起作用，此时X对Y没有直接影响。 如果是部分中介效应，则说明自变量X对因变量Y的影响，有一部分是通过中介变量M起作用，应报告间接效应占总效应的比例，或报告间接效应与直接效应的比例。中介效应研究的意义在于，挖掘出事物的本质，比如本身饮食并不影响车祸，影响车祸的是开车速度快（或者神智不清），开车速度即是中介变量。也或者员工离职，并非真正意义上对领导不满意，而事实上是对工资不满意。工资不满意，传递到对领导不满意，最终才影响到员工离职。登录 SPSSAU官网 了解更多内容。
硕士论文研究中介效应主效应不显著不可以，因为不显著只能说明在当前样本中未发现中介效应，原因很多，就是确实不存在中介效应，同样是统计检验力不足而未发现中介效应（本来是有的）。所以不显著的时候没有中介效应。
简单来说当得出一个结论时需要通过一系列方法来验证所得的结论是否可靠。当改变了一些条件或者假设发现所得结论依然不变，那么结论就是稳健的，反之所得结论有待商榷需要找出使结论发生改变的原因并进行解释。
中介变量：
中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。
在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。
以上内容参考：百度百科--硕士论文
能本科毕业论文的选题中有三个变量，这三个变量之间是负相关，论文有意义，不难写。1925～1930年间，英果尔德(C. K. Ingold)提出了中介论，用以说明用经典结构式不能圆满地描述的某些分子的化学行为。他认为在常态下具有不饱和体系的分子中存在着电子转移，由这种电子转移所产生的效应称为中介效应。
可以的。在常态下具有不饱和体系的分子中存在着电子转移，由这种电子转移所产生的效应称为中介效应。中介效应是一个统计学概念，用来识别、解释、研究自变量和因变量之间关系的机制和过程。
中介效应模型适合本科论文。因为毕业论文的选题中有三个变量，这三个变量之间是负相关，论文有意义，不难写，这个中介效应也是可以写的，所以中介效应模型适合本科论文。论文是一个汉语词语，拼音是lùnwén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
中介效应模型适合本科论文。因为毕业论文的选题中有三个变量，这三个变量之间是负相关，论文有意义，不难写，这个中介效应也是可以写的，所以中介效应模型适合本科论文。论文是一个汉语词语，拼音是lùnwén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
有机分子结构理论发展过程中的一种学说。中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。 例如，上司的归因研究：下属的表现——上司对下属表现的归因——上司对下属表现的反应，其中“上司对下属表现的归因”为中介变量。假设变量已经中心化或标准化其中，c是X对Y的总效应，ab是经过中介变量M的中介效应（mediating effect），c‘是直接效应。当只有一个中介变量时，效应之间有如下关系：c=c’+ab，中介效应的大小用c-c'=ab来衡量。
能本科毕业论文的选题中有三个变量，这三个变量之间是负相关，论文有意义，不难写。1925～1930年间，英果尔德(C. K. Ingold)提出了中介论，用以说明用经典结构式不能圆满地描述的某些分子的化学行为。他认为在常态下具有不饱和体系的分子中存在着电子转移，由这种电子转移所产生的效应称为中介效应。