Bootstrap中介效应检验结果在stata中的解读
Bootstrap中介效应检验是一种统计方法，用于评估一个中介变量在两个变量之间的关系中所起的作用。在Stata中，可以使用medtest命令进行Bootstrap中介效应检验。
检验结果解读
检验结果将包含以下信息：
- 系数：中介效应的大小，即中介变量对因变量的影响。
- 标准误：对系数的估计的标准差。
- t值：系数的显著性检验统计量。
- p值：系数为零的概率。
- 置信区间：系数的估计范围。
- 偏差校正置信区间：校正偏差后估计范围窄。
- p值的中值：Bootstrap中介效应显著性的抽样分布中值。
解读步骤
- 检查系数的符号：系数的符号将指示中介效应是正向还是负向的。
- 检验p值：p值小于0.05表示中介效应在统计学上显着。
- 检查置信区间：如果置信区间不包含零，则表明中介效应显着。
- 比较中值p值：中值p值小于0.05进一步支持中介效应的显著性。
注意事项
- Bootstrap中介效应检验只是一种统计检验，并不提供因果关系的证据。
- 检验结果对样本量和数据分布敏感。
- 结果应与其他方法（例如巴隆-哈勒姆偏中介效应检验）结合解释。
示例解读
<code>medtest y x m, vce(bootstrap, reps(1000))</code>
输出：
| 系数 | 标准误 | t值 | p值 | 95% 置信区间 |
|---|---|---|---|---|
| 0.42 | 0.10 | 4.20 | 0.001 | (0.21, 0.63) |
在这个例子中，中介效应为0.42，p值为0.001，表明中介效应在统计学上显着。置信区间不包含零，进一步证实了这一发现。中值p值为0.002，低于0.05，提供了额外的支持证据。
