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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(Y)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Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y,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
2、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:Y=cX+e1(1)M=aX+e2(2)Y=c’X+bM+e3(3)YXce1Y=cX+e1Me2M=aX+e2abYXc’e3Y=c’X+bM+e3图1 中介变量示意图假设Y与X的相关显著,意味着回归系数c显著(即H0: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
3、用,精选或者说中介效应(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H0:c=0的
4、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H0: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H0:ab=0,如果拒绝原假设,中介效应显著,这种做法其实是将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H0: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
5、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(4)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
6、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Y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)对厌倦程度(M)的效应是0.707(=a),厌倦程度(M)对出错次数(Y)的效应
7、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)精选是零(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
8、分析中介效应。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
