Bootstrap检验采用重抽样技术评估统计检验的可靠性，用于证明中介效应的显着性：首先计算直接效应、间接效应和调解效应的置信区间；其次根据Baron和Kenny或Sobel方法计算调解类型的显着性；最后估计自然间接效应的置信区间。
使用Bootstrap检验中介效应
什么是Bootstrap检验？
Bootstrap是一种重抽样技术，用于估计统计量的抽样分布。通过在原始数据中随机抽取多个子样本，它可以帮助我们评估统计检验的鲁棒性和可信度。
如何使用Bootstrap检验中介效应？
检验中介效应涉及测试自变量（X）与因变量（Y）之间的关系是否通过调解变量（M）得到部分调解或完全调解。 Bootstrap检验可以用来：
1. 检验调解效应的显着性
- 用原始数据计算直接效应（X-Y）和间接效应（X-M-Y） 。
- 使用Bootstrap生成多个子样本，并在每个子样本中计算直接效应和间接效应。
- 计算调解效应（间接效应-直接效应）的Bootstrap置信区间（CI）。
- 如果CI不包含0，则表明调解效应在统计学上显着。
2. 检验调解类型的显着性
- 使用Baron和Kenny（1986）的方法或Sobel检验来计算调解类型的显着性。
- 根据Bootstrap抽样的步骤计算Baron和Kenny的统计量或Sobel统计量的Bootstrap CI。
- 如果CI不包含0，则表明调解类型在统计学上显着。
3. 估计自然间接效应
- 使用Bootstrap来估计自然间接效应的CI。自然间接效应代表当调解变量被固定时，自变量对因变量的间接效应。
- 通过在每个Bootstrap子样本中固定调解变量并计算间接效应来计算自然间接效应的CI。
优势：
- 不受正态分布假设的限制。
- 提供更稳定的效果估计。
- 允许进行非参数检验。
注意事项：
- 需要大量的数据样本以获得准确的结果。
- 计算量大，尤其是对于复杂的中介模型。
以上是怎么用bootstrap检验中介效应的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
