bootstrap检验法原理_Bootstrap教程-⽤SPSS中的Process插
件做中。。。
什么是Bootstrap?为什么要⽤Bootstrap
全称：偏差校正的⾮参数百分位 Bootstrap 法
当变量不满⾜正态分布，就不能⽤传统的参数⽅法来估计置信区间并做出统计推断，⽽是采⽤⾃助抽样（Bootstrap）的⽅法，前提条件是样本能够代表总体。
Bootstrap法从给定的样本中有放回地重复取样以产⽣出许多样本, ⼀般抽取1000-5000（为什么是这个样本量？待补充）。简单来说，从原来的样本中，有放回的抽1000次，⼀次抽⼀个，得到新的样本，样本量为1000。
原理：（待补充）
Bootstrap应⽤与操作
1. Bootstrap最⼴泛的应⽤是中介效应的检验。
(Baron
Bootstrap的优势：不要求正态分布，敏感性更⾼（更容易出来显著的结果）
Bootstrao法检验中介效应，以SPSS中Process插件为例：
第⼆步：设置参数。
从【Variables】中选择因变量、⾃变量、控制变量，这些变量将组成你的回归⽅程。
Model number选择4，这是给中介分析的模型编号，如果选择其他的就会报错。
Number of bootstrap samples, 就是前⾯讲过的bootstrap样本量，默认为5000， ⼀般在1000-5000之间，通常都会填1000或5000. Bootstrap样本量不同，跑出来的数据稍有不同。
同时要勾选save bootstrap estimates，以及 bootstrap inference for model coefficients.
点击 【确定】，得到运算结果
运算结果：
1.以中介变量为结果变量的回归结果
2.以因变量为结果变量。此时可以得到MV对DV的影响，以及IV对DV的直接影响
3.总效应模型：这是在没有中介变量MV的情况下，⾃变量IV对因变量DV影响的总体效应；也就是没有被中介之前，⾃变量对因变量的所有影响，中介之后⾃变量对因变量的影响将分为直接对因变量的影响（直接效应）和间接对因变量的影响（间接效应）两部分
重点来了最直观的中介效应在这⾥！！！
4.中介效应检验的结果。
⽤Bootstrap⽅法做中介效应的检验，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。不包含0则中介效应显著，包含0则不显著。在给出的这个案例中，中介效应（间接效应）的值是0.1969，是显著的，⾃变量对因变量的总效应是0.9373，也就是说中介变量中介掉了21%的效应（0.1969/0.9373），这是⼀个不完全中介。
同时需要注意，以上的数字都是⾮标准化的效应值。SPSS只给出了标准化的中介效应的值，但是没有给出总效应、直接效应的标准化效应值。
实际上，使⽤标准化或⾮标准化的效应值来计算中介效应的占⽐，结果都是差不多的。
2. Bootstrap ⾮参数检验：当满⾜正态分布时，我们⽤T检验做差异分析，不满⾜时，⽤Bootstrap⾮参数检验。
【参考⽂献】：
为什么使用bootstrap?温忠麟，叶宝娟.（2014）.中介效应分析：⽅法和模型发展. ⼼理科学进展, 22(5): 731-745.

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