資料分析技術：中介效應及其檢驗方法介紹
基礎準備
草堂君在前面已經對Amos軟體的基本操作方法、結構方程模型內容，以及使用Amos軟體進行結構方程模型分析進行了介紹，大家可以從首頁下方選單欄獲取Amos分析技術的最新導航頁進行回顧學習，Amos導航頁的具體形式和內容可以點選下方連結：
今天草堂君要介紹的是結構方程模型中比較重要的一項內容：中介效應，以及中介效應能夠用哪些方法進行檢驗。
中介效應
通俗解釋，中介效應是指某個（某些）變數在另兩個（兩組）變數間扮演了中間人的角色，也就是社會上說的掮客。當然，這裡的變數可以是測量變數，也可以是測量模型，如下圖所示，如果是測量變數，那麼該模型就是一個路徑分析模型；如果是一個測量模型，那麼就是結構方程模型。
如上圖所示，在A變數和C變數之間，存在B變數，只要A到B的路徑，以及B到C的路徑同時都是通暢的（A對B有顯著性影響，同時B對C有顯著性影響），那麼就可以說在A變數和C變數之間存在由B變數引起的中介效應。當然，根據A變數和C變數之間的直接路徑是否通順，中介效應又細分為完全中介效應和部分中介效應。
生活中，中介效應的例子有很多。例如，有時吃中藥需要用到藥引，如果沒有藥引，患者直接吃藥是沒有效果的，而有了藥引以後，中藥就能發揮作用，藥引在中藥和患者之間其實就是一箇中間人角色，而且這種中介效應是一種完全中介效應。再舉一個部分中介效應的例子，過去沒有外賣平臺的時候，快餐店與消費者之間都是直接交易的，現在有了這些網際網路中介，快餐店與消費者之間又建立了一條溝通路徑，快餐店和消費者之間的這種中介效應就是部分中介效應。
中介效應檢驗方法
檢驗中介效應是否存在，其實就是檢驗A到B，B到C的路徑是否同時具有有顯著性意義。為了講解更有效率，我們以最簡單的模型為例，進行說明，如下如所示，圖中路徑上的符號代表路徑係數（迴歸係數）。
做中介效應檢驗的方法目前有四種：逐步迴歸法；係數乘積檢驗法；差異係數檢驗法和Bootstrapping。嚴格意義上來說，它們的分析原理都是一致的，檢驗W2和W3路徑是否同時有意義（通暢），區別在於判斷有意義的標準嚴謹度不同。
逐步迴歸法
分別檢驗W1，W2，W3和W1-1是否有顯著，如果W2和W3同時有意義，那麼中介效應存在；如果W1也有意義，那麼就是部分中介，否則就是完全中介。部分中介存在的缺陷容易出現假陽性，因為W2的置信度為95%，而W3的置信度也是95%，如果不加以控制，判斷A和B之間存在中介效應的置信度將會降低為95%的平方，也就是90.25%，也就意味著這個結論的可靠性降低了。逐步迴歸法直接用SPSS的迴歸功能就能完成。
係數乘積檢驗法（Sobel檢驗）
鑑於逐步迴歸法的缺陷，很多研究者創造了修正的方法，係數乘積檢驗法就是其中一種。係數乘積檢驗法的原理是將W2和W3綜合考慮，也就是考慮W2*W3是否有意義，這樣就避免了分別檢驗W2和W3造成的置信度降低問題。Sobel檢驗也存在缺陷，那就是要求W2*W3服從正態分佈，但是這一點是很難保證的，即使是W2和W3服從正態分佈，W2*W3也不一定服從正態分佈。Sobel檢驗可以使用SPSS中的Process外掛來完成。
差異係數檢驗法
差異係數檢驗法檢驗的是(W1-W1-1)是否有意義，因為通常情況下，W2*W3=(W1-W1-1)，因此，乘積係數法和差異係數法的檢驗效力是基本上相同的，區別在於兩者的標準誤不同。經過很多研究者的對比，乘積係數法和差異係數法都比逐步迴歸法的檢驗結果更為準確。
Bootstrapping法
跟著草堂君學習了統計基礎部分內容的朋友應該知道，大多數假設檢驗用到的標準誤都是做無偏估計或有偏估計得來的，也就是說，檢驗用的標準誤都是偽標準誤（估計值），要使估計值準確，需要服從很多的假設條件（例如上面說到的正態分佈），係數乘積檢驗法和差異係數檢驗法的標準誤都是如此。
有些可惜的是，很多資料無法完全滿足標準誤估計的假設條件，這樣Bootstrapping就應運而生了。這種方法是根據標準誤的理論概念，將樣本容量很大的樣本當作總體，進行有放回抽樣（抽樣次數可以自己定），從而得到更為準確的標準誤。
總結一下
上面介紹了4種中介效應的檢驗方法，其實它們的檢驗原理都是一樣的，區別在於顯著性（置信度）水平的校正方式不同，顯而易見，後面三種的檢驗結果優於第一種逐步迴歸結果，但是草堂君需要告訴大家，校正不是萬能的，即使是最優的Bootstrapping方法，因為它們都有前提假設條件，如果不滿意這些假設條件，結論可想而知不會準確，因此想要得到準確的模型結果，還是要收集到具有代表性的樣本資料，這個才是根本。下篇文章，草堂君會介紹如何使用Amos進行中介效應檢驗。
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