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外观

链式中介教程 ​

回归分析

说明 STATAU 链式中介模块的变量顺序、路径分解、Bootstrap 检验与 Stata 对照思路。

常用 Stata 命令reghdfe m1 x controls; reghdfe m2 x m1 controls; reghdfe y x m1 m2 controls
在 STATAU 中打开此功能
链式中介串联中介serial mediation

这个页面解决什么问题 ​

如果你认为影响机制不是“一步传导”，而是“先影响 A，再由 A 影响 B，最后由 B 影响结果”，就适合用链式中介。它对应的是更细的机制拆解，而不是简单多放两个变量。

方法原理 ​

链式中介把总效应拆成多条路径：可以经由中介变量 1 单独传导，也可以经由中介变量 2 单独传导，还可以经由“中介变量 1 → 中介变量 2”这条串联链路传导。

核心公式 ​

两个中介变量的串联路径 ​

M1=a1X+γControls+εM2=a2X+d21M1+γControls+εY=c′X+b1M1+b2M2+γControls+ε

对应的三条间接路径通常写成：

  • 经 M1 的间接效应：a1b1
  • 经 M2 的间接效应：a2b2
  • 经串联路径 M1rightarrowM2 的间接效应：a1d21b2

STATAU 页面中每个位置应该放什么变量 ​

网站位置应放入的变量说明
因变量 (Y)被解释变量最终结果变量。
自变量 (X)核心解释变量这里只保留 1 个核心解释变量。
中介变量 1链路上的第一阶段中介假定先受到 X 影响。
中介变量 2链路上的第二阶段中介假定同时受到 X 和中介变量 1 影响。

Stata 等效代码 ​

reghdfe [被解释变量] [解释变量] [控制变量], absorb([固定效应变量]) vce(cluster [聚类变量])
reghdfe [中介变量1] [解释变量] [控制变量], absorb([固定效应变量]) vce(cluster [聚类变量])
reghdfe [中介变量2] [解释变量] [中介变量1] [控制变量], absorb([固定效应变量]) vce(cluster [聚类变量])
reghdfe [被解释变量] [解释变量] [中介变量1] [中介变量2] [控制变量], absorb([固定效应变量]) vce(cluster [聚类变量])
Stata 代码位置STATAU 网站对应位置应放入什么
[中介变量1]中介变量 1链式路径中的第一段中介。
[中介变量2]中介变量 2链式路径中的第二段中介。
bootstrapBootstrap 开关如勾选，会对各路径效应做重复抽样。
可删除代码段提示
  • 如果只想做单中介，请改用中介机制页面。
  • 如果主回归没有固定效应或聚类标准误，对应部分可删除。

在 STATAU 中操作步骤 ​

  1. 在“自变量 (X)”中只保留 1 个核心解释变量。
  2. 按理论顺序选择“中介变量 1”和“中介变量 2”，确保顺序和论文机制一致。
  3. 运行后依次查看总效应方程、M1 方程、M2 方程和最终结果方程，再看效应分解表。

结果怎么看 ​

  • 链式中介会同时给出三类间接路径：只经过中介 1、只经过中介 2，以及经过两级中介串联的链式路径。
  • 真正体现“链式”含义的是 X→中介1→中介2→Y 这条串联路径，不要把单一路径和链式路径混在一起解释。
  • 如果勾选 Bootstrap，优先根据各路径的 Bootstrap 区间判断稳健性。
论文表述示例
  • 可以写成：“进一步的链式中介检验表明，核心解释变量不仅可通过中介变量 1 或中介变量 2 单独作用于被解释变量，还存在经由中介变量 1 进一步影响中介变量 2 的串联传导路径。”

常见使用误区 ​

  • 中介变量 1 和中介变量 2 的顺序不能随便调换，必须跟理论机制一致。
  • 链式中介不是“把两个中介变量同时塞进回归”这么简单，关键在于中介变量 2 的方程里还要包含中介变量 1。
  • 如果两条单一路径和链式路径都不稳健，就不要勉强写成存在复杂机制。

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