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2024年4月16日发(作者：js进修基地)

中介效应逐步回归法stata命令 -回复

中介效应逐步回归法是一种在统计学中常用的分析方法，用于检验一

个变量（中介变量）在自变量和因变量之间的中介作用。本文将逐步回答

以下问题：中介效应是什么？中介效应逐步回归法是如何工作的？如何在

Stata中运行中介效应逐步回归分析？

首先，中介效应是指一个变量在自变量与因变量之间传递作用的过程。

它代表了一个变量对自变量和因变量之间关系的解释和调节。通过控制中

介变量，我们可以更准确地评估自变量对因变量的影响。

其次，中介效应逐步回归法是一种逐步逼近的统计方法，用于检验中

介效应。它通过构建多个回归模型，逐步引入变量，从而探究中介变量在

自变量和因变量之间的作用。该方法通常包括三个步骤：(1) 构建原始模

型；(2) 检验中介效应；(3) 进行中介效应分析。

在Stata中运行中介效应逐步回归分析，可以按照以下步骤进行：

第一步，导入数据。使用“use”命令加载数据集，确保数据集中包

含自变量、中介变量和因变量。

第二步，构建原始模型。使用“regress”命令拟合一个多元线性回归

模型，将自变量和因变量作为其中的变量。例如：

regress dependent independent

请根据数据集和研究问题调整自变量和因变量的名称。

第三步，检验中介效应。通过引入中介变量，建立中介效应模型。使

用“regress”命令，将自变量、中介变量和因变量都引入模型。例如：

regress dependent independent mediator

同样地，请根据数据集和研究问题调整变量的名称。

第四步，进行中介效应分析。根据中介效应的定义，我们可以使用间

接效应和直接效应的差异来评估中介效应的大小。可以使用“estimates

store”命令存储回归结果，然后使用“lincom”命令计算中介效应。例

如：

estimates store model1

lincom [mediator] - [mediator]_b

这里的"[mediator]"是中介变量的名字，"[mediator]_b"是对应的系

数。请根据实际数据和变量名进行调整。

最后，使用“outreg2”命令将结果输出为表格。例如：

outreg2 using , excel

此命令将结果输出到名为""的Excel文件中。

通过以上步骤，我们可以在Stata中运行中介效应逐步回归分析，得

出中介效应的结果和统计显著性。需要注意的是，中介效应的存在并不代

表因果关系，建议在进行解释时结合实际背景和理论假设进行综合考量。

总结起来，中介效应逐步回归法是一种常用的统计方法，用于检验中

介变量在自变量与因变量之间的中介作用。在Stata中可以通过导入数据、

构建模型、检验中介效应和进行中介效应分析等步骤来运行该方法。但需

要注意的是，中介效应的解释和应用需要根据实际问题和背景进行合理判

断。


本文标签： 效应 变量 进行

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