proc causalmed结果解读
`PROC CAUSALMED` 是SAS中用于因果中介分析的过程。该过程用于探讨一个变量对另一个变量的影响，以及中介变量在这一过程中的作用。
在使用 `PROC CAUSALMED` 进行因果中介分析后，你会得到一些输出结果。以下是一些可能出现的结果以及它们的解释：
1. Total Effect（总效应）：
  - Total Effect 指的是自变量对因变量的总体影响，包括直接效应和间接效应。在 `PROC CAUSALMED` 的输出中，你可能会看到总效应的估计值、标准误、置信区间等。
2. Direct Effect（直接效应）：
spss中bootstrap结果解读  - Direct Effect 指的是自变量对因变量的直接影响，即不通过中介变量的影响。在输出中，你可能会看到直接效应的估计值、标准误、置信区间等。
3. Indirect Effect（间接效应）：
  - Indirect Effect 指的是自变量通过中介变量对因变量的影响。在输出中，你可能会看到间接效应的估计值、标准误、置信区间等。
4. Mediation Analysis Summary（中介分析概要）：
  - 输出可能包含有关中介变量的汇总信息，包括中介效应的估计值、标准误、置信区间等。
5. Bootstrap Confidence Intervals（Bootstrap 置信区间）：
  - 由于中介效应的估计通常基于样本的随机性，Bootstrap 置信区间可以帮助确定估计的不确定性范围。
6. Sensitivity Analysis（敏感性分析）：
  - 敏感性分析可能包含关于模型对特定假设的敏感性的信息，以及对中介效应稳健性的检验。
在解读 `PROC CAUSALMED` 的结果时，重要的是要关注估计值的方向和显著性水平。你需要确保你的模型满足因果中介分析的假设，并理解结果的统计学和实际意义。建议参考 `P
ROC CAUSALMED` 的文档和相应的统计学文献以获取更详细的解释。

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