stata之中介效应分析

本篇记录下用stata进行中介分析，其中，自变量，中介变量和因变量均为连续变量。

中介分析可以用命令 sem ，即进行结构方程模型也是用这个命令，只不过中介分析没有测量模型而已。

其中，自变量（X）为 EC ，中介变量（M）为 SDO ，因变量（Y）为 forei 。

结果如下，可以看到，报告的是标准化系数，X到M结果显著，M到Y显著，控制M之后，X到Y不显著了。

对直接效应，间接效应和总效应进行估计的结果如下，最后一列为标准化系数，但是，没有相应的z值，和95%CI

使用命令 estat stdize 可以得到不同路径相应的标准化统计量。

路径a，b和c’的结果如下：

路径ab和总效应结果如下：

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方法，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方法外，还有bootstrap法。

具体介绍可参见文献：

Fritz, M. S., &MacKinnon, D. P. (2007). Required Sample Size to Detect the Mediated Effect. Psychological Science, 18 (3), 233-239.

stata的实现方式是：

抽取5000个样本，时间有些长，得等会儿……结果如下：

是因为cpu运行速度慢才会导致软件在运行过程中反应慢。

amos是一款模型检验软件，也就是对矩结构的分析，主要是用于对结构方程模型（SEM）的建立和检验，不过也有使用liserl和mplus做SEM的，而amos的主要优势在于它是spss的兄弟，具有spss一样的图形界面，使用者仅仅使用鼠标点击的方法就可以建立和检验结构方程模型，mplus必须要学习一些代码，使用编程的方法来做统计。

从功能上说，Amos的功能非常有限，我估计大概只有Mplus功能的五分之一。Amos只能完成常规的CFA分析和回归分析，包括潜变量结构方程模型和路径模型，其他如现在比较流行的潜类别分析、多层线性模型、蒙特卡洛模拟研究、多重中介作用模型中的单独中介效应检验等。

此外，Amos能处理的变量类型有限，估计方法也不全面。所以，如果只是做常规线性模型，那Amos是足够了，但如果要做更深入复杂的分析显然就远远不够了。比如目前心理学、管理学领域使用很多的有调节的中介作用模型（个人认为有泛滥之势），很少用Amos软件来做，而多数是应用Mplus软件或SPSS的Process插件。

SEM就是输入相关矩阵或协方差矩阵，结合1个或多个构想的可能模型，统计软件（如Mplus、Lisrel）帮你算出拟合指数，输出各路径参数、拟合指数等，可以用于修正和比较模型。想了解SEM推荐侯杰泰老师的《结构方程模型及其应用》（现在不再版，只有影印版） 。CFA也是SEM（结构方程模型）的一种，但不是完整SEM；路径分析也是SEM的一个特例，但前者是对显变量，后者对潜变量。实际上SEM是很多统计方法（如t检验、方差分析、回归分析等）的特例，而SEM具有更准确的误差估计和信度指标。因为CFA可以检验量表结构，所以往往先做CFA，如果拟合不好，说明量表信效度不高，就难以做之后的分析。中介和调节检验有不同的方法，可以基于SEM对潜变量做分析，也可以化潜为显做层次回归（用SPSS）。要了解中介和调节，推荐温忠麟老师的文章，比如05年发在《心理学报》上的《调节效应与中介效应的比较和应用》，温忠麟老师的书《调节效应与中介效应分析》。看到你的标签里有“家庭关系”，你是做发展教育方向的吧！你所说的这些：SEM、中介调节都是统计前沿，发展教育也用得很多，但建议先多阅读文章和书，了解了原理再使用。

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