[IML 实证宏]二元变量的中介效应检验

本次介绍

Iacobucci, D., 2012, Mediation analysis and categorical variables: The final frontier, Journal of Consumer Psychology, 22, 582-594.

此篇文章 开宗明义就指出  过去在检验中介效应时，大多采用以下的方法检验

在检定过程中，大多人采用依次检验法进行

(1) 估计的c显著

(2) 估计的a显著

(3) 估计出来的b显著

以上三者成立，确定存在中介效应，若此时c`显著称之为完全中介，c显著称之为不完全中介

而中介效应有多大?以下两个方式可以计算

中介效应为模型(2)的系数a乘上模型(3)的系数b

或者模型(1)的c减去模型(3)的c`

若没有其他因素干扰

c-c`=a*b

如果依次检验法有任一变量不显著，就会检验c-c`或者a*b是否显著，其检定统计量如下

(4) 又称之为  Sobel test，这样的做法，让我们进行了许多的中介模型

但是该方法，仅适用于M, Y都是练续型变量的情况，如果有任一变量为二元变量，就不适用

因此作者提出了2SLS来说明，传统上2SLS虽然不是中介模型(曾经为本人研究方法的考题)，但其概念上是X为工具变量

因此会做到，X与M相关，但不存在X与Y相关的要求

而在中介实证上，其实也存在这样的现象，就是藉由依次检验法中，X对Y的影响是不显著的，2SLS与中介模型有异曲同工之处

因此作者经由大量的推导后(以下省去10000字的说明)，提出了不管中介变量或者是最终被解释变量是连续变量或二元变量，都能进行的检定量

虽然单就模型来看，与传统的中介模型没两样，但是注意，这个做法是，如果是二元变量就使用logistic regression，如果是连续变量就使用OLS

计算标准化系数

最后得到该检定值

最后就是可以利用这样的方法，进行二元变量以及连续变量的中介模型检验

实际上在计算检定时，也很容易

ta=a/sa=Za  tb=b/sb=Zb
所以模型估计完以后，把t统计量拿来计算即可 

SAS之家的IML实证宏

介绍完相关概念之后，

[PROC IML] 快速完成描述性统计

[PROC IML] 快速完成相关系数表

[PROC IML] 矩阵中的回归模组

SAS之家据此完成了IML的实证宏

以下介绍使用实证宏进行的分析

下载路径如下

链接：https://pan.baidu.com/s/1c3qs5oO 密码：g20d

利用IML实证宏完成中介效应

接下来就介绍使用SAS之家的实证宏进行分析

首先虚拟数据

部份设计了 虚拟变量以及控制变量进行分析

就如此，可以产生6个表格

imlstat为描述性统计

其使用为

imlstat(file,bit, varlist);

imlsobel为中介效应宏

以下为结果

基本的描述性统计表格

相关系数表，左下pearson右上spearman

此处为中介效应，Fvalue可以看出全部都是OLS，可以使用SOBEL 检定，当然Icobucci(本推文文献的作者)也显著

由Fvalue中，可以看出被解释变量是虚拟变量，所以中介效应的检验，应该参考Icobucci的检验，二元变量的中介效应成立。

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