12 中介效应分析

新编21世纪心理学系列教材心理与教育统计（第3版）温忠麟

著第十二章

中介效应分析

MediationAnalysis核心要点掌握中介效应的概念。理解中介效应分析步骤和检验方法。学会中介效应分析结果的描述和解释。掌握中介效应分析的SPSS操作和结果解读。了解中介效应和调节效应的区别。中介变量和中介效应当研究者知道自变量（X）影响因变量（Y）之后，一个新的问题是：X是如何影响Y的？

考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M为中介变量（Mediator,Judd&Kenny，1981;Baron&Kenny,1986)

中介变量和中介效应比如“父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”，进而影响“儿子的社会经济地位”，其中“儿子的教育程度”是中介变量。父亲经济社会地位儿子教育程度儿子经济社会地位中介效应模型系数c为自变量X对因变量Y的总效应（totaleffect）；e是回归残差。中介效应模型系数a为自变量X对中介变量M的效应；系数b是在控制了自变量X的影响后，中介变量M对因变量Y的效应；系数c’是在控制了中介变量M的影响后，自变量X对因变量Y的直接效应（directeffect）。中介效应模型效应间的关系：总效应=直接效应+间接效应如下图所示，即为c=c’+ab直接效应与间接效应如图示，在只有一个中介变量的模型中，间接效应指中介效应。间接效应在数值上就是ab乘积，反映的是自变量X通过中介变量M对因变量Y的间接影响。而直接效应是c’，反映的是自变量X对因变量Y的直接影响。直接效应与间接效应在有多个中介变量的模型中，间接效应既可以指经过某个特定中介变量的间接效应，也可以指部分或所有中介效应的和，需要根据实际情况确定。如何为中介效应找到理据变量之间的关系可分为因果关系、影响关系和相关关系。中介效应需要检验至少两个影响关系，分别是自变量向中介变量和中介变量向因变量。统计方法仅能验证相关关系，无法确认先后顺序，更无法确认因果。因此需要能够提供确认影响方向理据的途径。如何为中介效应找到理据按变量出现的时间顺序确定方向；颠倒两个变量的顺序，看哪一个更好解释；客体变量影响主体变量；根据变量的属性而定：本质属性影响状态属性，长期属性影响临时属性，稳定属性影响不稳定属性；理论或实证文献的支持；根据生活经验和常识总结出来；根据类比推理推导出来；根据交叉滞后分析原理，使用纵向数据分出优势影响因素探索出来。中介效应的检验方法中介效应检验的假设是：H0:ab=0，H1:ab≠0如果检验结果是拒绝原假设，则中介效应显著，否则中介效应不显著。中介效应的显著性检验可以分成间接检验和直接检验两类。中介效应的检验方法逐步法（causalstepsapproach,Baron&Kenny,1986）检验系数c显著，检验系数a显著，检验系数b显著，若检验完全中介，则还要检验系数c’不显著。这是检验中介的早期方法，属于间接检验这种方法的检验力低如可显著，依然可用，最简单中介效应的检验方法差异检验法（如Clogg,Petkova&Shihadeh,1992;Freedman&Schatzkin,1992）检验c-c’显著第一类错误率过高（MacKinnonetal.,2002；温忠麟等，2004）早已被淘汰中介效应的检验方法直接检验法包括Sobel检验、乘积分布法、Bootstrap法和贝叶斯法等构造ab乘积分布的置信区间来检验中介，可以a或b不显著最常用Bootstrap法Bootstrap法在Bootstrap总体中重复取Bootstrap样本每个样本有一个中介效应估计值将全部估计值从大到小排列取2.5和97.5百分位点的估计值作为95%置信度的中介效应置信区间上下限偏差校正的非参数百分位Bootstrap法有更高的检验力中介效应的效应量

不一致效应与遮掩效应直觉上，中介效应应和总效应同向，数值上具有相同的正负性。但，如果ab和c’符号不一致，则称不一致效应。这时中介效应不能直接解释X如何影响Y，需要研究者额外论述原因。甚至，当|c’|大于|c|时，称为遮掩效应。即控制了中介变量后，自变量对因变量的效应变大了，中介效应遮掩了自变量对因变量的效应。完全中介与部分中介在直接效应和间接效应符号一致时，传统上区分完全与部分中介。直接效应c’显著，是部分中介效应，一部分效应由中介变量起效。直接效应c’不显著，是完全中介效应。完全中介效应的提法有时候并不合理。例如，中介效应可能只占总效应的六成左右，但直接效应已经不显著，此时说完全中介就不太合理。中介效应要占总效应的八成半甚至九成以上，说是完全中介才合理。更合适的做法是报告中介效应和直接效应的显著性，避免完全中介效应的提法。检验中介效应的层次流程中介效应SPSS例解研究道德推脱（M）是否在冷酷无情特质（X）与大学生的网络欺负行为（Y）关系中起到中介作用。冷酷无情由11个题组成的量表测量，两个维度，4级记分，用11个题的均值作为X的得分；道德推脱由32个题组成的量表测量，5级记分，用32个题的均值作为M的得分；网络欺负行为是被试在过去7天内参与特定网络欺负行为的次数，包括6个题目，采用7点计分，用6个题目得分的均值作为Y的得分。测量了50个被试。中介效应SPSS例解数据案例：序号冷酷无情道德推脱网络欺负11.642.471.6321.731.811.1532.182.781.9141.912.061.0051.272.251.0861.181.281.2271.451.091.00…………501.822.501.08中介效应SPSS例解SPSS操作：产生标准化分数。点击<分析>菜单的<描述统计>下的<描述>选项。在<描述>对话框中，将〈x〉、〈m〉和〈y〉指定为<变量>。击选<将标准化值另存为变量>，点击<确认>选项，得到标准化后的自变量“Zx”，调节变量“Zm”，因变量“Zy”。基于SPSS自带的依次检验法进行中介效应分析基于PROCESS插件的Bootstrap法进行中介效应分析中介效应SPSS例解基于SPSS自带的依次检验法进行中介效应分析做因变量Y对自变量X的回归，检验系数c的显著性。结果如图。可知，系数c的标准化解是0.413，显著性概率是0.003，即系数c显著，按中介效应进行立论。中介效应SPSS例解基于SPSS自带的依次检验法进行中介效应分析做中介变量M对自变量X的回归，检验系数a的显著性。结果如图。可知，系数a的标准化解是0.485，显著性概率是“<0.001”，即系数a显著，这表明大学生的冷酷无情特质得分越高，越容易触发道德推脱机制，重新定义自己的不道德行为使其伤害性显得更小、最大程度地减少自己在行为后果中的责任，从而减少自身的内疚感和负罪感。中介效应SPSS例解基于SPSS自带的依次检验法进行中介效应分析做因变量Y对自变量X和中介变量M的回归，检验系数b和c’的显著性。结果如图。可知，系数b的标准化解是0.505，显著性概率是“<0.001”，即系数b显著。这表明，在控制了冷酷无情得分后，大学生道德推脱得分越高，更有可能做出网络欺负行为。由于系数a和b同时都显著，根据依次检验法可知，中介效应显著。系数c’的标准化解是0.168，显著性概率是0.211，即系数c’不显著，说明直接效应不显著，只有中介效应。中介效应SPSS例解基于SPSS自带的依次检验法进行中介效应分析在本例中，标准化的中介效应为ab=0.485×0.505=0.245。中介效应和直接效应同一个方向（同号），中介效应量PM=ab/c=0.245/0.413=0.593，即中介效应占总效应的59.3%。检验标准化回归方程回归系数检验总效应y=0.413xSE=0.131,t=3.146，P=0.003前半路径m=0.485xSE=0.126,t=3.845,P<0.001后半和直接路径y=0.505m+0.168xSE=0.133,t=3.803,P<0.001SE=0.133,t=1.267,P=0.211中介效应SPSS例解基于PROCESS插件的Bootstrap法进行中介效应分析上面的SPSS操作的不足之处是只能得到中介效应ab的点估计，不能得到Bootstrap法的区间估计。使用Process插件可以弥补这个不足。使用Process插件的回归分析指定对应的X,Y,M变量，选择模型“4”（中介模型编号为4），选择置信度为95%，抽取5000个bootstrap样本。计算显示总效应模型。会输出四个结果表，分别是M对X的回归，Y对X、M的回归，Y对X的回归，中介效应检验中介效应SPSS例解基于PROCESS插件的Bootstrap法进行中介效应分析根据上面结果可以整理出如下表的中介效应分析结果。标准化的中介效应为ab=0.245，95%的Bootstrap置信区间[0.069,0.463]不包含0，中介效应显著。中介效应的效应量PM=ab/c=0.245/0.413=0.593，即中介效应占总效应的59.3%。检验标准化回归方程回归系数检验总效应y=0.413xt=3.146,p=0.003,CI=[0.149,0.678]前半路径m=0.485xt=3.845,p<0.001,CI=[0.232,0.739]后半和直接路径y=0.505m+0.168xt=3.803,p<0.001,CI=[0.238,0.772]t=1.267,p=0.211,CI=[-0.099,0.436]中介变量与调节变量的比较调节变量M中介变量M研究目的X何时影响Y或何时影响较大X如何影响Y关联概念调节效应、交互效应中介效应、间接效应什么情况下考虑X对Y的影响时强时弱X对Y的影响较强且稳定典型模型Y=β0+β1X+β2M+β3MX+eM=aX+e2Y=c’X+bM+e3模型中M的位置XM在Y前面，M可以在X前面M在X之后、Y之前M的功能影响Y和X之间关系的方向(正或负)或强弱代表一种机制，X通过它影响Y效应回归系数β3回归系数乘积ab效应估计效应量调节项的额外平方和中介效应占总效应的比例效应检验β3是否等于零ab是否等于零检验策略做层次回归分析，检验回归系数β3的显著性做三个回归分析，检验全部回归系数，并求ab置信区间本章小结如果变量X通过影响变量M来影响变量Y，则称M为中介变量。中介变量解释自变量是如何影响因变量的。在只有一个中介变量的模型中，中介效应和间接效应相同。当中介变量不止一个时，中介效应都是间接效应，但间接效应要指明是经过哪些中介变量的间接效应。中介效应检验可以分成间接检验和直接检验两类。依次检验法是间接检验，Boo