心理学研究中的中介效应分析意义及方法评述.pdf

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1、578ChineseMentalHealthJournal，Vol28，No．8，2014·心理卫生评估·心理学研究中的中介效应分析意义及方法评述杜岸政古纯文丁桂凤(河南大学心理与行为研究所，河南开封475002通信作者：丁桂凤dgfhn@sina．corn)【摘要】中介效应分析有助于揭示心理现象间复杂的间接关系，也有助于间接分析横断研究中变量间的因果关系。常用的中介效应分析方法有依次检验法、Sobel方法、区间估计法，从统计功效和适用广度来看，区间估计法中的非参数百分位Bootstrap方法最为优秀。

2、中介效应分析不仅要探明效应是否存在，还需要计算效应量大小，效应量指数有ab／c、k和三种，相比较而言，在衡量效应量时较为稳定。中介效应分析还处于初级阶段，更复杂中介模型的理论架构及分析方法探讨将是未来中介效应研究的趋势。【关键词】中介效应；依次检验法；Sobel方法；区间估计法；效应量；综述中图分类号：B841．2文献标识码：A文章编号：1000—6729(2014)008—0578—06doi：10．3969／j．issn．1000—6729．2014．08．004(中国心理卫生杂志，2014，28(

3、8)：578—583．)AreviewofthesignificanceandmethodsofmediationanalysisinpsychologicalresearchesDUAn—Zheng，GUChun—Wen，DINGGui—FengInstituteofPsychologicalandBehavioral，HenanUniversity，Kaifeng475002，HenanProvince，ChinaCorrespondingauthor：DINGGui—Fmg，dg／hn@sina．

4、COrn【Abstract】Mediationeffectanalysisisconducivetorevealtheindirectrelationshipamongthementalphe—nomenaandindirectlyanalyzethecausalrelationshipamongvariablesincross—sectionalstudy．Thecommonlyusedmethodsofmediationanalysisincludestepsapproach，Sobelmethod

5、andintervalestimationmethod．Fromstatisticalpowerandscopeofapplication，nonparametricpercentilebootstrapmethodisthebestmethodinintervalestimationmethods．Mediationanalysisnotonlyneedstoprovewhethertheeffectexists，butalsoneedstocalculatetheeffectsize．Theinde

6、xofeffectsizereferstoab／c，k尺．Incomparison，ismorestable．Mediationanalysisisstillintheinitialstagenow．Theresearchaboutthemorecomplicatedtheoreticalframeworkandanalysismethodofmedia—tionmodelwillbethetrendinthefuture．【Keywords】mediationeffect；causalstepsapp

7、roach；Sobelmethod；Bootstrapmethod；effectsize；review(ChinMentHealthJ，2014，28(8)：578—583．)在心理学研究中，经常需要在各种心理现象之设计确定了自变量和因变量后，自变量可能通过第问的相关关系中寻找因果关系，以达到由某一现象3个变量或第3个变量组合对因变量构成间接影或某些现象组合预测另一现象或另一现象组合的目响，这里的第3个变量或第3个变量组合通常被称的。由于心理现象的复杂性和内隐性，当一个研究为调节变量或中介变量，若变量之

8、间的关系是递进基金项目：国家自然基金项目(71171073)WWWcmhj中国心理卫生杂志2014年第28卷第8期579关系，则称为中介变量⋯。运用统计学的方法探描述方法。近年来，随着中介效应分析的兴起，越讨自变量对因变量的预测作用能否被中介变量所解来越多的研究者发现，中介效应分析在一定程度上释及解释效应量大小的过程称为中介效应分析。近揭示了自变量对因变量影响的内在机制。当自年来，中介效应分析的应用推动了心理学研究及应变量与因变量间的相关关