中介效应量计算器

中介分析是一种强大的统计技术，用于心理学、社会科学及其他领域，以检验自变量通过中间变量（或“中介变量”）影响因变量的机制。

历史背景

中介的概念起源于Baron和Kenny（1986）的研究，他们正式化了一种在心理学和社会研究中检验中介变量的方法。中介模型帮助研究者理解因果关系的潜在过程，并已成为行为科学的基础组成部分。

计算公式

中介效应量通常计算为间接效应与总效应的比率。这提供了中介路径解释了多少总效应的概念。公式为：

\[ \text{中介效应量} = \frac{a \times b}{c} \]

其中：

• \( a \)：自变量到中介变量的路径系数。
• \( b \)：中介变量到因变量的路径系数。
• \( c \)：总效应系数（自变量到因变量）。

示例计算

假设：

• \( a = 0.4 \)
• \( b = 0.5 \)
• \( c = 0.7 \)

则中介效应量为：

\[ \text{间接效应} = a \times b = 0.4 \times 0.5 = 0.2 \]

\[ \text{中介效应量} = \frac{0.2}{0.7} \approx 0.2857 \]

这意味着大约28.57%的总效应是由中介变量解释的。

重要性和应用场景

中介分析广泛应用于社会和健康科学，以理解观察到的关系的潜在机制。通过计算中介效应量，研究者可以确定中介变量在影响结果中的强度和重要性。这对于识别行为改变项目中需要针对的具体干预措施或途径至关重要。

常问问题

1. 中介分析用于什么？

   • 中介分析用于理解自变量如何或为什么影响因变量，特别是通过中间变量（中介变量）。

2. 计算中介效应量为什么重要？

   • 计算中介效应量有助于量化中介路径的重要性，表明由中介变量解释的效应比例。

3. 什么是间接效应？

   • 间接效应是指自变量通过中介变量对因变量产生的效应。它通过将路径系数\( a \)和\( b \)相乘来计算。

此计算器简化了计算中介效应量的过程，使进行中介分析的研究人员和学生都能轻松使用。