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一、用Stata檢驗(yàn)調(diào)節(jié)和中介效應(yīng)：課件+數(shù)據(jù)+代碼+實(shí)證

中介變量?是介于自變量與因變量之間的，它可以部分地解釋自變量對(duì)因變量的間接影響，即自變量對(duì)因變量的影響可以分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩部分。

調(diào)節(jié)變量?影響模型中其他的變量的作用效果，也就是說(shuō)，模型中特定變量的作用效果會(huì)依賴于調(diào)節(jié)變量的取值大小。

調(diào)節(jié)中介效應(yīng)?(Moderated Mediation) 是指調(diào)節(jié)變量的取值大小影響中介變量所能解釋的間接效應(yīng)的幅度，這被稱(chēng)為?條件間接效應(yīng)。在調(diào)節(jié)變量取特定值得條件下，解釋間接效應(yīng)的影響效果。

1.DMEDMOD.R

2.Simple Slopes
3.被調(diào)節(jié)的中介Stata
Workshop moderated regression.ppt
多個(gè)調(diào)節(jié)效應(yīng)的比較.do
調(diào)節(jié)效應(yīng)和被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng).do
用Stata檢驗(yàn)第二階段被調(diào)節(jié)的中介.do
用Stata檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng).do
用Stata檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)-1.do
中介效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)和被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng).do

二、運(yùn)用SPSS、AMOS、Mplus進(jìn)行中介與調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

中介效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)分析是結(jié)構(gòu)方程模型的高階內(nèi)容，也是難點(diǎn)，但也是各位進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型分析必須要掌握的內(nèi)容，為了便于大家更好的學(xué)習(xí)，小編從網(wǎng)絡(luò)上收集了一些用不同軟件開(kāi)展中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)分析的資料，分享給大家！結(jié)合這些資料，希望讓大家從理論到操作完全掌握中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)，本資料參考了國(guó)內(nèi)外最頂級(jí)最權(quán)威的文獻(xiàn)，里面一些內(nèi)容如bootstrap的在中介效應(yīng)分析中的原理和運(yùn)用，sobel檢驗(yàn)臨界比率表的辨識(shí)等等都是大家學(xué)習(xí)過(guò)程中需要解決的問(wèn)題。

三、多重中介Stata代碼及Bootstrap中介效應(yīng)

多重中介模型即存在多個(gè)中介變量的模型。根據(jù)多個(gè)中介變量之間是否存在相互影響，多重中介模型可以分為單步多重中介模型和多步多重中介模型。單步多重中介模型是指多個(gè)中介變量之間不存在相互影響中去掉路徑便是一個(gè)單步多重中介模型，又稱(chēng)為并行多重中介模型。多步多重中介模型是指多個(gè)中介變量之間存在相互影響，多個(gè)中介變量表現(xiàn)出順序性特征，形成中介鏈，又稱(chēng)為鏈?zhǔn)蕉嘀刂薪槟Ｐ汀?/p>

多重中介模型相對(duì)于簡(jiǎn)單中介模型具有三大優(yōu)勢(shì)：

首先，可以得到總的中介效應(yīng)。

其次，可以在控制其他中介變量(如控制?)的前提下，研究每個(gè)中介變量(如 )的特定中介效應(yīng)。這種做法可以減少簡(jiǎn)單中介模型因?yàn)楹雎云渌薪樽兞慷鴮?dǎo)致的參數(shù)估計(jì)偏差。

第三，可以得到對(duì)比中介效應(yīng)，使得研究者能判斷多個(gè)中介變量的效應(yīng)(如 ?和 ?)中，哪一個(gè)效應(yīng)更大，即判斷哪一個(gè)中介變量的作用更強(qiáng)。這樣，對(duì)比中介效應(yīng)能使研究者判斷多個(gè)中介變量理論(如?和 )中，哪個(gè)中介變量理論更有意義。

因此研究多重中介模型更具理論和實(shí)踐意義。

部分代碼如下：

四、stata中介效應(yīng)模型(代碼命令+配套數(shù)據(jù)）

stata中介效應(yīng)模型模型選擇包括配套數(shù)據(jù)和stata代碼命令、自己把數(shù)據(jù)帶入跑一下即可快速掌握

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