中介效应分步法 结果解读stata
中介效应分步法是一种用于检验中介效应的统计方法，其中中介效应是指一个变量通过另一个变量对结果产生影响。在Stata中，可以使用`mediation`命令来执行中介效应分析。
以下是中介效应分步法的结果解读：
1. 第一步：检验自变量对中介变量的影响。
如果自变量对中介变量的回归系数显著，则说明自变量对中介变量有影响，可以进行下一步中介效应检验。
2. 第二步：检验中介变量对因变量的影响。
如果中介变量对因变量的回归系数显著，则说明中介变量对因变量有影响。
3. 第三步：检验自变量和中介变量同时对因变量的影响。
如果自变量和中介变量同时对因变量的回归系数都显著，则说明自变量和中介变量都对因变
量有影响。如果自变量的回归系数变得不显著，则说明中介效应显著，自变量通过中介变量对因变量产生影响。
4. 第四步：检验中介效应的显著性。
可以使用Sobel检验、Bootstrapping等方法来检验中介效应的显著性。如果中介效应显著，则说明自变量通过中介变量对因变量产生了影响。
需要注意的是，中介效应分步法的结果解读需要综合考虑以上四个步骤的结果，以确定是否存在显著的中介效应。spss中bootstrap结果解读

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