bootstrap中介效应怎么看

Bootstrap方法评估中介效应包括：1. 执行回归分析，记录直接效应和间接效应；2. 分割抽样并重复计算中介效应，构建置信区间；3. 比较置信区间，判断间接效应是否显着，并评估其对总效应的解释程度。

Bootstrap中介效应评估方法

Bootstrap方法是一种统计推断方法，可用于评估中介效应。中介效应是指一个自变量通过影响中介变量而间接影响因变量。

步骤：

1. 执行回归分析

• 使用bootstrapping对自变量X、中介变量M和因变量Y之间的关系进行回归分析。
• 记录X对Y的直接效应（c'）和间接效应（a*b）。

2. 分割抽样

• 从原始样本中随机抽取多个子样本（例如，1000 个子样本）。
• 对于每个子样本，重复以下步骤：

3. 计算中介效应

• 为每个子样本计算中介效应，即：间接效应= a*b
• 计算直接效应、间接效应和总效应的置信区间。

4. 比较置信区间

• 比较直接效应和间接效应的置信区间。如果间接效应的置信区间不包括零，则认为存在中介效应。
• 比较间接效应和总效应的置信区间。如果间接效应的置信区间相对于总效应置信区间很小，则表明中介效应部分解释了X对Y的影响。

举例：

假设我们研究自变量（性别）与因变量（工资）之间的关系，并考虑中介变量（教育水平） 。

• 回归分析显示，性别对工资的直接效应为0.2，95%置信区间为[0.1, 0.3]。
• 间接效应为0.1，95%置信区间为[0.05, 0.15]。
• 总效应为0.3，95%置信区间为[0.2, 0.4]。

根据置信区间，间接效应显着且不为零，表明教育水平在性别对工资的影响中起中介作用。此外，间接效应的置信区间约占总效应置信区间的三分之一，这意味着教育水平部分解释了性别对工资的影响。

以上是bootstrap中介效应怎么看的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！