ブートストラップメディエーション効果テスト結果をstataで読み取る方法

Stata でのブートストラップ媒介効果テストの解釈手順: 係数の符号を確認し、媒介効果の正または負の方向を決定します。検定の p 値: 0.05 未満は、仲介効果が有意であることを示します。信頼区間を確認します。ゼロが含まれていない場合は、仲介効果が有意であることを示します。中央値の p 値を比較すると、0.05 未満であるため、仲介効果の重要性がさらに裏付けられます。

Stata におけるブートストラップ メディエーション効果テスト結果の解釈

ブートストラップ メディエーション効果テストは統計手法です。 2 つの変数間の関係における媒介変数の役割を評価します。 Stata では、medtest コマンドを使用して、ブートストラップ メディエーション効果テストを実行できます。

テスト結果の解釈

テスト結果には次の情報が含まれます:

• 係数:サイズ媒介効果の、つまり、従属変数に対する媒介変数の効果。
• 標準誤差: 係数の推定値の標準偏差。
• t 値: 係数の有意性検定統計量。
• p 値: 係数がゼロである確率。
• 信頼区間: 係数の推定範囲。
• バイアス補正された信頼区間: バイアス補正後の推定範囲は狭くなります。
• p 値の中央値: ブートストラップ媒介効果の有意性の標本分布の中央値。

解釈手順

1. #係数の符号を確認します:係数の符号は、調停が有効かどうかを示します。効果はプラスかマイナスか。
2. テスト p 値: 0.05 未満の p 値は、媒介効果が統計的に有意であることを示します。
3. 信頼区間を確認します: 信頼区間にゼロが含まれていない場合は、仲介効果が有意であることを示します。
4. 中央値の p 値を比較します: 中央値の p 値は 0.05 未満であり、仲介効果の重要性がさらに裏付けられます。

注意事項

• ブートストラップ媒介効果テストは単なる統計テストであり、因果関係の証拠は提供されません。
• テスト結果はサンプルサイズとデータ分布に影響されます。
• 結果は、他の方法 (部分媒介効果の Baron-Hallem テストなど) と組み合わせて解釈する必要があります。

#解釈例

<code>medtest y x m, vce(bootstrap, reps(1000))</code>

出力:

係数標準エラー##0.42 0.104.200.001(0.21, 0.63)この例では、仲介効果は 0.42 です。 、p 値は 0.001 であり、媒介効果が統計的に有意であることを示しています。信頼区間にはゼロが含まれておらず、この結果はさらに裏付けられています。 p 値の中央値は 0.002 で、0.05 よりも低く、追加の裏付けとなる証拠を提供します。

	#t 値	#p 値	#95% 信頼区間

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