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：

在之前的回答中我们已经了解了这种分析是用来对测量模型进行验证的。这个地方有点绕，因为在国内的教材也好，老师讲课也好，使用CFA虽然是针对测量模型进行的分析，但是其具体指向的是结构效度这一概念。在SEM里，我们是对测量模型（常见为CFA）和结构模型（常见为路径分析、中介效应分析等）二者进行拟合的判断。

这里又是测量又是结构的，很容易让人产生混乱，以至于在分析选择及处理上总是纠缠不清，同样另一位答主也在这点上有些搅。这里我们再明确一下CFA的用法：验证性因素分析是通过SEM的方法（仅仅是通过方法，其实和SEM本质上还是有区别的）对测量模型的拟合进行验证，以确认测量的结构效度的分析方法。

题目中的两种做法区别到底在哪？我们可以发现其实题目中的方法，即潜变量共变的方法是标准的CFA的做法。我们之前提到，CFA只对测量模型进行验证，那么在测量模型中，维度/因素间的关系我们是假设其相互对立的，或者不假设关系。基于此，通过前人研究做的假设放到一个CFA中进行关系的拟合判断事实上是并不符合CFA仅针对测量模型进行分析的条件的。

除了在方法1的基础上进行了维度潜变量拟合的验证外，又验证了一个假设的结构模型。这是典型的潜变量SEM的做法，或者说是进行结构模型分析。这是SEM的标准做法，但并不是CFA的标准做法。

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