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1、中介效应分析方法1中介变量和相关概念在本文中，假设我们感兴趣的是因变量（丫）和自变量（X）的关系。虽然它们之间不一定是因果关系，而可能只是相关关系，但按文献上的习惯而使用“X对的影响”、“因果链”的说法。为了简单明确起见，本文在论述中介效应的检验程序时，只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。1.1 中介变量的定义考虑自变量X对因变量丫的影响，如果X通过影响变量M来影响丫，则称M为中介变量。例如“，父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”，进而影响“儿子的社会经济地位”。又如,“工作环境”（如技术条件）通过“工作感觉”（如挑战性）影响“工
2、作满意度”。在这两个例子中，“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。假设所有变量都已经中心化（即均值为零），可用下列方程来描述变量之间的关系：(1)丫=cX+eiM=aX+e2丫=cX+bM+e3Y=cX+e1Me2aM=aX+e2e3Y=cX+bM+e3图1中介变量示意图假设丫与X的相关显著，意味着回归系数c显著（即Ho:c=0的假设被拒绝），在这个前提下考虑中介变量M。如何知道M真正起到了中介变量的作用，或者说中介效应（mediatoreffect）显著呢？目前有三种不同的做法。传统的做法是依次检验回归系数。如果下面两个条件成立，则中介效应显著：（i）自变量显著影响因变量；（ii）在因
3、果链中任一个变量，当控制了它前面的变量（包括自变量）后，显著影响它的后继变量。这是Baron和Kenny定义的（部分）中介过程。如果进一步要求：（iii）在控制了中介变量后，自变量对因变量的影响不显著，变成了Judd和Kenny定义的完全中介过程。在只有一个中介变量的情形,上述条件相当于（见图1）:（i）系数c显著（即Ho:c=0的假设被拒绝）；（ii）系数a显著（即H0:a=0被拒绝），且系数b显著（即H。:b=0被拒绝）。完全中介过程还要加上：（iii）系数c不显著。第二种做法是检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积ab是否显著,即检验H。：ab=0,如果拒绝原假设，中介效应显著，这种做
4、法其实是将ab作为中介效应。第三种做法是检验c与c的差异是否显著，即检验H。：c-c=0,如果拒绝原假设,中介效应显著。1.2 中介效应与间接效应依据路径分析中的效应分解的术语,中介效应属于间接效应（indirecteffect）。在图1中，c是X对Y的总效应，ab是经过中介变量M的间接效应（也就是中介效应），c是直接效应。当只有一个自变量、一个中介变量时，效应之间有如下关系c=c+ab当所有的变量都是标准化变量时，公式（4）就是相关系数的分解公式。但公式（4）对一般的回归系数也成立）。由公式（4）得c-c=ab，即c-c等于中介效应因而检验H0:ab=0与H0:c-c=0是等价的。但由于各自
5、的检验统计量不同，检验结果可能不一样。中介效应都是间接效应，但间接效应不一定是中介效应。实际上，这两个概念是有区别的。首先,当中介变量不止一个时,中介效应要明确是哪个中介变量的中介效应,而间接效应既可以指经过某个特定中介变量的间接效应(即中介效应),也可以指部分或所有中介效应的和。其次,在只有一个中介变量的情形,虽然中介效应等于间接效应,但两者还是不等同。中介效应的大前提是自变量与因变量相关显著,否则不会考虑中介变量。但即使自变量与因变量相关系数是零,仍然可能有间接效应。下面的人造例子可以很好地说明这一有趣的现象。设丫是装配线上工人的出错次数，X是他的智力，M是他的厌倦程度。又设智力(X)对厌
6、倦程度(M)的效应是0.707(=a),厌倦程度(M)对出错次数(丫)的效应也是0.707(=b),而智力对出错次数的直接效应是20.50(=c)。智力对出错次数的总效应(=c)是零(即智力与出错次数的相关系数是零)。本例涉及效应(或相关系数)的遮盖(suppression)问题。由于实际中比较少见,这里不多讨论。但从这个例子可以看出中介效应和间接效应是有区别的。当然,如果修改中介效应的定义,不以自变量与因变量相关为前提,则另当别论。在实际应用中,当两个变量相关不显著时,通常不再进一步讨论它们的关系了。2 中介效应分析方法由于中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析
7、中介效应。从路径图(图1)可以看出,模型是递归的(recursive),即在路径图上直线箭头都是单向的,没有反向或循环的直线箭头,且误差之间没有弧线箭头联系。所以,如果所有变量都是显变量,可以依次做方程(1)(3)的回归分析,来替代路径分析。就是说,如果研究的是显变量,只需要做通常的回归分析就可以估计和检验中介效应了。无论是回归分析还是结构方程分析,用适当的统计软件都可以得到c的估计&;a,b,c的估计?,!?,&,以及相应的标准误。中介效应的估计是？!?或?-?,在显变量情形并且用通常的最小二乘回归估计时,这两个估计相等。在其他情形,使用?!?比较直观，并且它等于间接效应的估计。除了报告中介
8、效应的大小外，还应当报告中介效应与总效应之比(a?b?/(c?+a?b?),或者中介效应与直接效应之比(a?b?/c?),它们都可以衡量中介效应的相对大小。与中介效应的估计相比,中介效应的检验要复杂得多。下面按检验的原假设分别讨论。2.1 依次检验回归系数在三种做法中,依次检验回归系数涉及的原假设最多,但其实是最容易的。如果H0:a=0被拒绝且H。：b=0被拒绝，则中介效应显著，否则不显著。完全中介效应还要检验H0:c=0。检验统计量t等于回归系数的估计除以相应的标准误。流行的统计软件分析结果中一般都有回归系数的估计值、标准误和t值，检验结果一目了然。这种检验的第一类错误率很小，不会超过显著性
9、水平，有时会远远小于显著性水平。问题在于当中介效应较弱时，检验的功效很低。这容易理解，如果a很小（检验结果是不显著）,而b很大（检验结果是显著），因而依次检验的结果是中介效应不显著，但实际上的ab与零有实质的差异（中介效应存在），此时犯了第二类错误。做联合检验（原假设是Ho:a=0且b=0,即同时检验a和b的显著性），功效要比依次检验的高。问题是联合检验的显著性水平与通常的不一样,做起来有点麻烦。2.2 检验Ho:ab=0检验Ho:ab=0的关键在于求出？!?的标准误。目前至少有5种以上的近似计算公式。当样本容量比较大时（如大于500）,各种检验的功效差别不大。值得在此介绍的是Sobel根据一
10、阶Taylor展式得到的近似公式其中,Sa,Sb分别是0I?的标准误。检验统计量是Z=召I?/Sab。只有一个中介变量的情形丄ISREL输出的间接效应的标准误与使用这个公式计算的结果一致。在输出指令“OUT”中加入“EF”选项,会输出包括间接效应在内的效应估计、相应的标准误和t值，这个t值就是Sobel检验中的z值。由于涉及到参数的乘积的分布，即使总体的X、M和丫都是正态分布，并且是大样本,z=s?t?/sab。还是可能与标准正态分布有较大的出入。MacKinnon等人用该统计量但使用不同的临界值进行检验。在他们的临界值表中，显著性水平0.05对应的临界值是0.97（而不是通常的1.96，说明
11、中介变量有更多的机会被认为是显著的，从而检验的功效提高了，但第一类错误率也大大增加了）。MacKinnon等人的模拟比较研究发现，在样本较小或总体的中介效应不大时，使用新的临界值检验的功效比同类检验的要高，在总体参数a=0且b=0时第一类错误率与0.05很接近，因而是一种比较好的检验方法。但在统计软件采用该临界值表之前，难以推广应用。而且，当a=0或b=0只有一个成立时（此时也有ab=0,即中介效应为零）,第一类错误率远远高于0.05,这是该方法的最大弊端。2.3 检验Ho：c-c=0同样,检验H。：c-c=0的关键在于如何计算（?-（?的标准误。目前也有多种近似公式。MacKinnon等人比
12、较的结果是其中有两个公式得到的检验有较高的功效,在总体参数a=0且b=0时的第一类错误率与0.05很接近。一个是Clogg等人给出的公式等人推出的公式其中rxM是X和M的相关系数。另一个是Freedman亠22n2Sc-c=-sc+Sc-2scsc-.：1-rXM当a=0但b丸）时（此时ab=0,即中介效应为零），这两种公式对应的检验（即t=（?-?）/Sc-c作为检验统计量）的第一类错误率都很高。特别是公式（6），对应的第一类错误率有可能高达100%。事实上，由公式（6）得到的检验与Ho:b=0的检验等价。就是说,即使中介效应不存在（ab=0）,只要b显著,检验结果就是中介效应显著（犯了第一
13、类错误）。2.4 一个实用的中介效应检验程序为了使一个中介效应检验的第一类错误率和第二类错误率都比较小，既可以检验部分中介效应，又可以检验完全中介效应，而且还比较容易实施，我们提出如下检验程序。1. 检验回归系数c,如果显著,继续下面的第2步。否则停止分析。2. 做Baron和Kenny部分中介检验,即依次检验系数a,b,如果都显著，意味着X对丫的影响至少有一部分是通过了中介变量M实现的，第一类错误率小于或等于0.05,继续下面第3步。如果至少有一个不显著，由于该检验的功效较低（即第二类错误率较大）,所以还不能下结论，转到第4步。3. 做Judd和Kenny完全中介检验中的第三个检验（因为前两
14、个在上一步已经完成），即检验系数c,如果不显著，说明是完全中介过程，即X对丫的影响都是通过中介变量M实现的；如果显著，说明只是部分中介过程，即X对丫的影响只有一部分是通过中介变量M实现的。检验结束。4. 做Sobel检验，如果显著，意味着M的中介效应显著，否则中介效应不显著。检验结束。整个检验程序见图2。这个程序有可能只需要依次检验,即使需要Sobel检验,用公式直接计算Sab和检验统计量z=?t?/Sab都不算难。如果使用LISREL进行分析，输出结果中可以找到本检验程序所需的全部检验统计量的值和检验结果。显著不显著T*中介效完全中介应显著效应显著显著不显著*1F应显著不显著停止中介效应分析
15、应中介效中介效应丫与X相关不显著图2中介效应检验程序学生行为对同伴关系影响的中介效应分析要研究的是初中学生行为（X）对同伴关系（Y）的影响。变量及其数据来自香港中文大学张雷教授主持的儿童同伴关系研究，本文只用到部分变量和数据。这里只简单地介绍有关变量的含义和符号。学生行为（X）是被试的违纪捣乱行为，包括9个题目（如挑起争斗、欺负同学、说脏话等）,同伴关系（Y）是被试受同学欢迎的程度，具体地说,就是同班同学有多少人将其列入喜欢的名单（每人所列的喜欢名录没有名额限制）。老师的管教方式（U）是被试对班主任老师的管教方式的评价也有9个题目（如班主任愿意听我们的意见，班主任的期望和要求明确清晰，等等）。
16、老师对学生的喜欢程度（W）由班主任为被试打分（从“一点都不喜欢”到“非常喜欢”5级记分）。被试人数N=595。由于潜变量和显变量的中介效应检验方法是一样的，为简单起见,这里将上述变量都作为显变量处理（即用该变量包含的题目得分的平均值作为变量值）。所有变量都已经中心化，数据分析中只需要下面的协方差矩阵：Y18.87W1.130.45X-9.78-2.2094.25U0.630.09-0.220.56使用广义最小二乘估计方法进行分析，由于样本容量大，广义最小二乘估计与极大似然估计的结果非常接近。2.5 教师喜欢程度的中介效应分析假设我们认为学生行为会影响老师对他的喜欢程度，而同伴关系会受到老师喜欢程度的影响，则喜欢程度是中介变量。喜欢
