Spss/Mplus/Process数据分析之 平行/链式中介效应分析
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平行中介分析在研究自变量X与因变量Y之间关系时，需要考虑一个或多个中介变量M。在简单中介分析中，通常只涉及一个中介变量。然而，现实世界中，自变量X和因变量Y之间的关系可能通过多个中介变量M进行。平行中介分析适用于处理这种复杂关系，考察多个中介变量共同对因变量的影响。通过构建平行中介模型，我们可以同时检验多个中介变量的中介效应。
在构建平行中介模型时，需要关注路径系数的显著性，使用逐步检验法和Bootstrap置信区间方法进行评估。路径系数a1、a2、b1、b2、c’、d分别代表自变量X到各个中介变量M、各个中介变量到因变量Y的路径，以及两个中介变量之间的路径。若a1、a2、b1、b2、c’、d的显著性p值均小于0.05，说明该路径效应成立。Bootstrap置信区间法同样重要，若间接效应的95%置信区间不包括0，则说明中介效应或链式中介效应成立。
使用SPSS中的Process插件可以方便地进行平行中介分析。在Process插件中，模型选择为4时，可以同时检验多个中介变量。Bootstrap置信区间法的结果显示，若中介效应的95%置信区间不包含0，则该中介效应成立。
链式中介分析则进一步考虑了中介变量之间的相互影响。在链式中介模型中，一个中介变量M1通过影响另一个中介变量M2，最终作用于因变量Y。链式中介模型引入了额外的路径系数d，代表M1对M2的影响。链式中介模型同样采用逐步检验法和Bootstrap置信区间法进行评估，通过检验路径系数和间接效应的95%置信区间是否包含0，来确定链式中介效应是否成立。
SPSS中的Process插件同样支持链式中介分析。在模型选择为6时，Process插件会考虑中介变量之间的先后顺序。Bootstrap置信区间法的结果显示，链式中介效应的95%置信区间不包含0时，说明链式中介效应成立。
平行中介分析和链式中介分析为理解复杂变量关系提供了有力工具，它们通过考虑多个中介变量和中介变量之间的相互影响，帮助我们更深入地探索自变量与因变量之间的多层因果机制。通过使用SPSS中的Process插件或Mplus等统计软件，我们可以高效地进行这些分析并得出可靠结果。
