因果推断经验研究中的中介效应与调节效应.pptx

因果推断经验研究中的中介效应与调节效应主讲人：

目录01因果推断基础02中介效应分析03调节效应分析04中介与调节效应比较05实证研究案例06研究方法与工具

因果推断基础01

因果推断定义因果推断旨在揭示变量间的因果关系，即一个事件（原因）如何影响另一个事件（结果）。因果关系的本质01通过实验设计、随机对照试验等科学方法，研究者可以更准确地推断变量间的因果联系。因果推断的科学方法02统计模型如回归分析、路径分析等，是进行因果推断时常用的技术手段，帮助量化变量间的关系。因果推断的统计模型03

因果推断的重要性01因果推断帮助我们理解变量间的关系，为政策制定和商业决策提供科学依据。指导决策制定02通过中介效应分析，因果推断揭示了影响结果的潜在机制，加深了对现象的理解。揭示潜在机制03准确的因果关系推断有助于优化资源分配，提高社会和经济活动的效率。优化资源配置

因果推断方法论随机对照试验通过随机分配实验对象到不同组别，以确保组间无偏性，是因果推断的黄金标准。随机对照试验（RCT）差异中的差异方法通过比较处理前后以及控制组和实验组的差异来估计政策或干预措施的因果效应。差异中的差异（DiD）工具变量法用于处理内生性问题，通过引入一个与结果变量无关但与解释变量相关的工具变量来估计因果效应。工具变量法断点回归设计利用一个明确的截断点来划分处理组和对照组，以估计局部的因果效应。断点回归设计（RDD）

中介效应分析02

中介效应概念中介变量解释了自变量和因变量之间关系的内在机制，是因果推断中的关键概念。中介变量的定义通过Sobel测试、Baron-Kenny步骤等方法，可以统计检验中介效应的存在与否。中介效应的统计检验中介效应揭示了变量间的作用路径，帮助研究者理解变量间复杂的因果关系。中介效应的作用010203

中介效应的识别Bootstrap方法因果步骤法0103Bootstrap方法通过重采样技术估计中介效应的置信区间，以判断中介效应是否显著。通过检验自变量对中介变量的影响以及中介变量对因变量的影响，来识别中介效应是否存在。02Sobel测试是一种统计方法，用于检验中介效应的显著性，通过特定的公式计算得出。Sobel测试

中介效应的统计检验结构方程模型（SEM）可以同时估计多个中介路径，提供一个全面检验中介效应的框架。Bootstrapping是一种非参数统计方法，通过重复抽样来估计中介效应的置信区间，提高检验的准确性。Sobel测试用于检验中介效应的显著性，通过特定的统计公式来评估中介变量对因变量的影响。Sobel测试Bootstrapping方法结构方程模型

调节效应分析03

调节效应概念调节变量的定义调节变量改变自变量与因变量之间关系的强度或方向，如性别在压力与工作表现间的调节作用。调节效应的识别通过交互项的回归系数显著性检验来识别调节效应，例如教育水平对年龄与收入关系的调节作用。调节效应的统计方法采用层次回归分析或结构方程模型等统计方法来检验调节效应，如产品使用频率对广告效果的调节作用。

调节效应的识别交互作用项的构建在回归分析中，通过构建自变量与调节变量的交互项来识别调节效应。斜率分析通过比较不同调节变量水平下的回归斜率，来观察调节效应是否显著。简单斜率检验对特定调节变量水平下的回归系数进行显著性检验，以确定调节效应的存在。

调节效应的统计检验在进行调节效应分析时，选择多元回归分析或结构方程模型来检验变量间的交互作用。选择合适的统计模型01通过构建交互项并检验其系数的显著性，来确定调节变量是否显著影响自变量和因变量的关系。检验交互项的显著性02利用调节效应图直观展示不同调节变量水平下，自变量对因变量的影响程度和方向。绘制调节效应图03通过简单斜率分析，可以了解在调节变量的不同水平下，自变量与因变量关系的强度和方向。进行简单斜率分析04

中介与调节效应比较04

相似之处中介与调节效应分析都依赖于回归分析，使用类似统计软件和方法进行数据处理。统计方法的共通性两者都需要构建理论模型来解释变量间的关系，明确自变量、因变量和中间变量的角色。理论模型构建无论是中介还是调节效应，研究都旨在探究变量间复杂的因果关系和作用机制。变量间关系的探究

区别差异01中介效应的定义与作用中介效应解释自变量如何通过一个或多个中介变量影响因变量。03统计检验方法的不同中介效应通常使用Sobel测试或Bootstrap方法检验，而调节效应则依赖于交互作用项的回归分析。02调节效应的定义与作用调节效应描述自变量与因变量之间的关系强度或方向如何受到调节变量的影响。04理论模型构建的差异中介模型强调变量间的传递过程，调节模型则关注变量间关系的条件性变化。

应用场景对比例如，在教育研究中，通过中介效应分析，揭示家庭背景如何通过影响学习动机进而影响学业成绩。中介效应在解