因果推断经验研究中的中介效应与调节效应.pptxVIP

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中介与调节效应的比较05实证研究案例06研究方法的挑战与展望

因果推断基础01

因果推断的定义因果关系的本质因果推断旨在揭示变量之间的因果关系，即一个事件（原因）如何影响另一个事件（结果）。因果推断与相关性区别强调因果推断超越了相关性分析，它要求证明变量间存在直接的因果作用，而不仅仅是统计上的关联。因果推断的科学方法通过实验设计、随机对照试验等科学方法来确立变量间的因果关系，以减少混杂因素的干扰。

因果推断的重要性在政策制定、医疗诊断等领域，准确的因果推断能为决策提供科学依据，减少错误。决策制定的依据通过因果推断，可以预测特定干预措施对未来的潜在影响，为风险评估提供支持。预测未来事件因果推断帮助研究者深入理解社会、经济等复杂现象背后的因果关系，促进理论发展。理解复杂现象010203

因果推断方法概述随机对照试验通过随机分配实验对象到不同组别，以控制混杂变量，是因果推断的黄金标准。随机对照试验（RCT）01工具变量法用于处理内生性问题，通过找到与结果变量无关但影响处理变量的工具变量来估计因果效应。工具变量法02断点回归设计利用分配机制中的一个临界值，比较临界值两侧的单位以识别因果效应。断点回归设计（RDD）03

因果推断方法概述匹配方法通过寻找与处理组相似的对照组，以减少处理前的差异，从而估计因果效应。差异中的差异方法通过比较处理前后以及控制组与处理组之间的差异来估计政策或干预的因果效应。匹配方法差异中的差异（DiD）

中介效应分析02

中介效应的概念中介效应的作用中介变量的定义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。中介效应揭示了变量间影响路径，帮助研究者理解变量间复杂的因果关系。中介效应的统计检验通过Sobel测试、Baron-Kenny步骤等方法，可以检验中介变量是否在统计上显著。

中介效应的识别方法01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，来识别中介效应的存在。因果步骤法02利用Sobel公式计算中介效应的显著性，通过Z值判断中介效应是否显著。Sobel测试03通过自助抽样技术重复抽样，估计中介效应的置信区间，判断中介效应的稳定性。Bootstrap方法

中介效应的统计检验Sobel测试用于检验中介效应的显著性，通过计算特定的统计量来评估中介变量的影响。Sobel测试SEM可以同时估计多个中介路径，通过模型拟合指数来检验中介效应是否成立。结构方程模型（SEM）Bootstrapping是一种非参数统计方法，通过重采样技术来估计中介效应的置信区间，提高检验的准确性。Bootstrapping方法

调节效应分析03

调节效应的定义调节变量决定一个自变量对因变量影响的方向或强度，如性别在压力与健康关系中的作用。调节变量的角色通过交互项的回归系数检验调节效应，例如检验教育水平对工作经验与薪资关系的调节作用。调节效应的统计检验绘制调节效应图，直观展示不同调节变量水平下自变量与因变量的关系变化，如年龄对产品偏好影响的图示。调节效应的图形表示

调节效应的识别方法通过在回归模型中加入自变量与调节变量的交互项，检验系数显著性来识别调节效应。交互项分析法将样本按照调节变量的中位数或特定分位点分为几组，分别进行回归分析，比较组间差异。分组回归分析计算不同调节变量水平下的回归斜率，观察其变化趋势以识别调节效应的存在。简单斜率分析

调节效应的统计检验进行交互作用项分析在模型中加入自变量与调节变量的交互项，检验其系数是否显著，以确定调节效应的存在。使用分层回归分析通过分层回归分析，逐步加入自变量、调节变量和交互项，观察模型解释力的变化。选择合适的统计模型根据研究设计选择线性回归或Logistic回归等模型，以检验调节变量对主效应的影响。绘制调节效应图通过绘制交互作用图，直观展示调节变量如何改变自变量与因变量之间的关系。报告调节效应的大小计算并报告效应量，如Cohensf2，以量化调节效应的强度和实际意义。

中介与调节效应的比较04

中介与调节的区别中介效应描述的是一个变量如何通过一个中间变量影响另一个变量，即解释变量和结果变量之间的传递路径。中介效应的定义调节效应指的是一个变量如何影响另一个变量之间的关系强度或方向，即调节变量对主效应的调节作用。调节效应的定义检验中介效应通常使用Sobel测试或BaronKenny步骤，关注中介变量在自变量和因变量关系中的作用。中介效应的统计检验

中介与调节的区别调节效应的检验通常采用层次回归分析或交互作用项分析，关注调节变量如何改变自变量对因变量的影响。在实际研究中，中介效应强调变量间的因果链，而调节效应则关注变量间关系的条件性或边界。调节效