中介效应的点估计值怎么看?
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。 此外对中介效果量的计算结果表明，4 种效果量的置信区间都不包括0，因此心理弹性在自尊与应对方式间存在显著的中介作用。
中介效应应用条件?
系数乘积法由于直接检验中介效应ab是否显著不为0，无需以系数c显著作为中介效应检验的前提条件，可以直接提供中介效应的点估计和置信区间，且Mackinnon的模拟研究也发现系数乘积法的统计功效优于因果步骤法，因此，系数乘积法逐渐得到众多研究者的喜爱。 系数乘积法分为两类，一类是基于中介效应的抽样分布为正态分布的Sobel 检验法，另一类是基于中介效应的抽样分布为非正态分布的不对称置信区间法
中介效应abc指什么?
简单中介效应的模型图如上，c系数是指自变量x对因变量y的总效应（所谓总效应就是说x到y的所有路径系数的和，也指不考虑其他变量，单独考查x和y的关系时的回归系数）。 a系数是指x对中介变量m的路径系数。b系数是指在同时将x和m放入模型时m对y的路径系数。
中介效应中的截距是什么?
截距的意思是： 截距一般是用在直线上，是指直线与y轴交点的纵坐标，截距是一个数， 是有正负的，直线方程y=kx+b中，b就是截距。 一般说截距就是指纵截距，横截距就是指直线与x轴交点的横坐标。 这个概念也可以推广到一般的曲线。
中介效应量怎么算?
假设自变量是X,因变量Y,中介变量是M，单独做Y对X的回归，得到系数C，这个代表总效应（间接效应+直接效应），做Y对X,M的回归分别得到回归系数C'和a，做M对X的回归得到回归系数b，那么根据中介效应的定义，中介效应即a*b。 一些结构方程的专门软件可以直接检验a*b，如lisrel，mplus，amos等。如果用spss，那么一般是采用依次检验的方式，分别检验a系数和b系数，若都显著，sig<0.05，则间接说明中介效应显著，如果中介效应显著的同时，C'不显著，则为完全中介，就是说自变量对因变量的作用完全是通过中介变量M产生，显著则是部分中介。 以上说的是中介效应的显著性检验，要评价中介效应在整个效应中的作用大小，则一般是用中介效应a*b除以总效应C，将此百分比作为效应值。
中介效应模型是用来干什么的?
中介效应模型是一种用于研究和解释变量之间中介关系的统计模型。它帮助我们理解一个变量如何通过中介变量来影响另一个变量。 具体而言，中介效应模型用于探究一个自变量（称为预测变量）对因变量的影响是否通过一个中介变量来传递。中介变量在这种情况下扮演着解释预测变量与因变量之间关系的角色。 中介效应模型的分析可以回答以下问题： 1. 预测变量是否通过中介变量来影响因变量？ 2. 中介变量在预测变量和因变量之间起到了什么样的作用？ 3. 中介变量对于预测变量和因变量之间关系的解释程度如何？ 通过中介效应模型，我们可以深入理解变量之间的复杂关系，揭示出预测变量通过中介变量对因变量产生影响的机制和路径。这对于研究社会科学、心理学、医学等领域中的因果关系和机制非常有用。
中介变量(mediator)是自变量X对因变量Y产生影响的中介，如果变量X通过影响变量M来影响因变量Y则称M为中介变量，也就是说自变量X对因变量Y的影响有一部分或者全部是通过中介变量M来发挥作用的。 通过中介变量的分析，我们可以描述更为复杂变量关系，挖掘到更多的数据信息。【在回归分析中中介变量常与调节变量（moderator）混淆。 如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数则称M 为调节变量，或者说因变量 Y与自变量X 的关系受到第三个变量M 的影响，这里的第三个变量M就是调节变量，个人理解调节变量是交互作用的一种，表示方法上也跟交互作用一样，都是使用两个变量的乘积，即X*M。
中介效应模型中的遮掩效应是什么意思?
中介效应模型中的遮掩效应是指在虚无假设为真的前提下，第三变量对自变量与因变量关系的遮掩作用。简单来说，就是当自变量与因变量无关时，探讨第三变量在其中的作用。遮掩效应与中介效应有相似之处，但他们回答的问题在本质上是不同的，他们在统计上的主要区别在于，遮掩效应的c是不显著的且ab与c'异号，而中介效应的c是显著的。遮掩效应可以解释为，自变量与因变量的关系之所以无关，是因为自变量只有通过遮掩变量才能对因变量起作用（即遮掩变量在自变量与因变量之间起到遮掩作用）。
中介调节效应有哪些?
有中介的调节：有中介的调节是指自变量X通过中介变量M影响因变量Y，并且调节效应（至少部分地）通过中介变量（M）起作用。 有调节的中介：有调节的中介是指如果中介变量M的中介效应受到调节变量W的影响，就称这样的中介效应为有调节的中介效应。
