2025年bootstrap中介结果解读（2025年amos bootstrap中介效应结

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1、选择Bootstrap方法：在SPSSAU中，默认提供Bootstrap检验法。用户只需选择“问卷研究”下的“中介作用”，然后拖拽变量到对应分析框，即可自动进行Bootstrap中介效应检验。设置迭代次数：Bootstrap方法需要设置迭代次数，通常设置为5000次或更多，以确保结果的稳定性。

2、检验结果概述 执行Bootstrap中介效应检验后，主要关注中介效应的置信区间和效应量。置信区间是否包含零以及效应量的大小是判断中介效应是否显著的关键。解读置信区间 是否包含零：Bootstrap方法通常会提供一个95%的置信区间。如果此区间不包含零，则可以认为中介效应是显著的。

3、如何评价bootstrap中介效果检验？采用Preacher和Hayes（2008）的Bootstrapping中介效应检验方法（设置5000次迭代），该方法提供中介效应的95%置信区间估计，如果区间估计含有0就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有0则表示中介效应显著。

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首先，那个不是p值，只是置信区间，BS是偏差矫正的置信区间，bs1代表间接效应，bs2代表直接效应，不包含零则认为效应存在，存在间接效应不存在直接效应，说明是完全中介。（并不是说真的不存在直接效应，而是将中介变量和主变量同时加进方程，主效应不在显著）一正一负可能有问题，应该是一致的方向，但是并不存在直接效应，所以可以忽略。

判断Bootstrap中介效应主要看间接效应的95%置信区间是否包含0。具体解读与操作如下：结果解读：若95%置信区间不包含0，表明中介效应显著，此时可进一步区分是部分中介（直接效应显著）还是完全中介（直接效应不显著）；若95%置信区间包含0，则中介效应不显著。

采用Preacher 和 Hayes （ 2008 ） 的Bootstrapping 中介效应检验方法（设置 5000 次迭代），该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。

系数比较法：通过比较第一步和第三步中解释变量的系数变化，以及中介变量的系数显著性，来判断中介效应是否存在。Sobel检验或Bootstrap法：这些方法提供了更严格的统计检验，用于评估中介效应的显著性。面板数据特定考虑 在面板数据分析中，还需要考虑数据的固定效应或随机效应。

spss中bootstrap中介效应检验结果怎么看

检验结果概述 执行Bootstrap中介效应检验后，主要关注中介效应的置信区间和效应量。置信区间是否包含零以及效应量的大小是判断中介效应是否显著的关键。解读置信区间 是否包含零：Bootstrap方法通常会提供一个95%的置信区间。如果此区间不包含零，则可以认为中介效应是显著的。

运行分析并查看结果：点击“开始分析”或类似按钮，运行Bootstrap中介效应检验。分析完成后，查看结果输出，重点关注中介效应的置信区间和显著性判断。解读结果：根据置信区间是否包含0来判断中介效应是否显著。如果不包含0，则中介效应显著；如果包含0，则中介效应不显著。

首先，你需要对每个环节进行单独的回归分析，确保每个部分的数据处理准确无误。接着，利用Bootstrap的抽样方法，对每个回归结果进行重复抽样和估计，以获取更稳定和可靠的置信区间。这种操作通常用于检验回归系数的稳健性，尤其是在探究变量间的中介效应时。

判断Bootstrap中介效应主要看间接效应的95%置信区间是否包含0。具体解读与操作如下：结果解读：若95%置信区间不包含0，表明中介效应显著，此时可进一步区分是部分中介（直接效应显著）还是完全中介（直接效应不显著）；若95%置信区间包含0，则中介效应不显著。

SPSSAU【问卷研究】--【中介作用】使用Bootstrap抽样法进行检验，操作步骤与因果逐步回归检验法一致。结果分析显示，乘积项结果显著，95%置信区间不包括数字0，说明中介变量在x影响y的关系中具有中介效应。进一步得到中介作用的效应量，直接效应为0.171，间接效应为0.325，总效应为0.495。

间接效应需通过Bootstrap抽样检验，若95%置信区间（BootCI）不包含0，则说明存在中介效应；若包含0，则无中介效应。 链式中介的特殊判断链式中介分析中，需忽略平行中介结果，直接关注链式路径的置信区间。

Bootstrap教程-用SPSS中的Process插件做中介效应分析

Bootstrap教程-用SPSS中的Process插件做中介效应分析Bootstrap简介 全称：偏差校正的非参数百分位 Bootstrap 法。当变量不满足正态分布时，传统的参数方法无法准确估计置信区间并进行统计推断。此时，可以采用自助抽样（Bootstrap）的方法，前提条件是样本能够代表总体。

在SPSS的Process插件中使用Bootstrap法检验中介效应的步骤如下： 在“Variables”中选择因变量、自变量和控制变量，作为回归方程的组成部分。 设置参数时，选择Model number为4，这是中介分析的标准模型编号，其他设置默认即可。

安装Process插件 打开SPSS软件。选择菜单【实用程序】---【安装自定义对话框】。在跳出的对话框中选择解压过的Process.spd文件，点击打开。安装成功后，关闭SPSS程序，然后重新打开SPSS程序。依次选中【分析】--【回归】，菜单中出现Process选项，则证明安装成功。

中介效应机制分析:Bootstrap方法及其应用+结构估计模型SEM

1、中介效应机制分析：Bootstrap方法及其应用+结构估计模型SEM中介效应机制分析概述 中介效应，又称间接效应，描述的是一个或多个变量如何介于自变量和因变量之间，解释它们之间的关系。在社会科学、心理学、经济学等领域，中介效应分析是理解复杂因果关系的重要工具。它帮助我们揭示变量间的作用路径和机制，从而更深入地理解现象。

2、从原始样本中随机抽取N个观测值（允许重复），构成第一个bootstrap样本。重复上述步骤B次（如B=5000），得到B个bootstrap样本。对每个bootstrap样本拟合中介模型，计算中介效应值（如a×b路径乘积）。将B个中介效应值按大小排序，通过百分位数法（如5%和95%分位数）构建95%置信区间。

3、中介效应分析 中介效应分析旨在探究一个或多个变量是否在一个自变量和一个因变量之间起到传递或解释作用。常用的分析方法包括SPSS逐步回归法和AMOS结构方程模型（SEM）bootstrap法。SPSS逐步回归法 适用情况：当自变量、中介变量和因变量均为连续性变量时，SPSS逐步回归法是一种简单且有效的分析方法。

4、Bootstrap教程-用SPSS中的Process插件做中介效应分析Bootstrap简介 全称：偏差校正的非参数百分位 Bootstrap 法。当变量不满足正态分布时，传统的参数方法无法准确估计置信区间并进行统计推断。此时，可以采用自助抽样（Bootstrap）的方法，前提条件是样本能够代表总体。

5、Bootstrap抽样检验：适用于非正态分布的数据，置信区间是关键，若中介效应的95%置信区间不包括0，中介效应显著。结构方程模型medsem：在某些情况下可能不适用，这里暂不讨论。总结检验流程：首先通过逐步回归检验c的显著性，然后检查a、b的显著性，根据其结果选择合适的检验方法。