刚刚又查了一些资料， 因为在统计版获益良多（没事爬爬文也可学一些的）， 所以想说把自己查到的东西贴上来， 希望可以引发一些讨论，也可以提供後续有需要的版友的参考。 但因为不是统计相关科系，叙述的方式或许不够严谨， 而且以下的这些了解都是从零开始的， 还希望若有错误的部分版上强者能多多指教。　（也让我可以多学一些 XD 【Sobel test vs. bootstrapping】 Sobel test 因为计算方便，所以一度广为使用， （线上sobel test计算网页：http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm） 但Sobel test在某些情况下不太robust，例如样本若为偏态、样本数太小都有影响。 此外Sobel test通常是在数据符合Baron & Kenny的四个假设後被拿来使用， 但Baron & Kenny假设的重要性近来也被拿来讨论， 亦有学者提出其实c和c'是否显着并不是中介必要的条件， 且这样的限制其实阻碍了科学的发展， 所以Bootstrapping才会慢慢风行起来。 （相关文献：http://quantpsy.org/pubs/preacher_kelley_2011.pdf） 【Complete / Partial mediation】 其实完全中介在实务上的应用（尤其是心理、社会等讨论人类行为的学科）是有限的， 因为complete mediation的意思是指「独变项完全透过中介变项在影响依变项」， 这个说法的另一个意涵也暗示着「没有别的中介变项了」， 但这样的情况在现实世界中很难出现； 而且完全／部分中介的说法也容易给人「部分中介没有完全中介来的好」的错误印象， 所以有部分学者认为应该废除这样的分类方式，而改看mediator的效果量。 （参考文献：http://quantpsy.org/pubs/rucker_preacher_tormala_petty_2011.pdf） 然而中介效果量的计算方法目前似乎还没有很统一， ab/c、ab/c'、ab/ab_max都是常见的方式（而且计算方便）， 但以上的效果量计算都有其缺点， 目前最常用的应该是R-sq_med，但好像还是有些缺陷存在。 （参考文献：http://quantpsy.org/pubs/preacher_kelley_2011.pdf） 有需要计算中介效果量的话可以下载PROCESS（SPSS的macro）来使用， 这个macro提供很多种效果量的运算，很强大！ SAS或是R好像也都有可以计算的方法，但因为不是我熟悉的软体所以就没有钻研了， 网页还有提供很多其他好用的或简易版的macro。 （PROCESS macro：http://tinyurl.com/834n94y） （回到我自己原本的问题， 　我想我的做法应该是使用bootstrapping并报告效果量即可。） 以上，谢谢各位版友的阅读，也谢谢统计版！　:D ※ 引述《CasterBailey (凯特贝莉)》之铭言： : 各位版友好： : 据我的理解， : Sobel test的检定是在符合Baron & Kenny的四个假设後， : 再来检验其中介效果是否显着， : 而通常在检验Baron & Kenny的四个假设时，会使用回归来看各路径是否显着； : 但Bootstrapping应用在中介分析时， : 是使用从样本中大量随机抽样的方式， : 估计每个bootstrap出的中介效果量来建立信赖区间， : 但如果间接效果存在，Beta值就必须再使用回归来获得（以spss的操作而言）。 : 我的问题是，今天如果我是使用bootstrapping的方式来看中介， : 还需要先符合Baron & Kenny的所有假设吗？ : 我原本的作法是当Bootstrpping成立之後， : 再run一次独变项对依变项的回归（相当於Baron & Kenny的假设一）， : 和（独变项＋中介变项）对依变项的多元回归（相当於Baron & Kenny的假设四）， : 目的是想要看独变项在预测力上的改变， : 来决定我的中介路径是部分中介还是完全中介。 : 但在交稿後被质疑为什麽没有先验证Baron & Kenny的所有假设； : 请问是我的理解有哪里错误吗？ : 感谢贵版提供的许多讨论与回覆，收获良多！ : 如果是跟统计软体有关请重发文章。 : 如果跟论文有关也烦请您重发文章。 : 请详述问题内容，以利板友帮忙解答，过短文章依板规处置，请注意。 --

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