你的困惑主要来自于在模型(3)中，`c'`系数比模型(1)中的`c`更大，同时中介变量`M`对结果变量`Y`有显著正向影响，这似乎与预期的中介效应相悖。通常我们期望中介效应表现为`c'`小于或等于`c`，且当`M`被加入到模型中时，`X`对`Y`的影响会减弱。
但事实上，在一些情况下，`c' > c`也可能是合理的，并不完全否定存在中介作用的可能性。以下是一些可能的解释：
1. **负向中介效应**：在你的案例中，`M`与`X`呈现负相关（模型2），意味着当`X`增加时，`M`减少；而`M`对`Y`有正向影响（模型3）。这种情况下，`M`实际上是一种负向的抑制中介变量。虽然直观上可能难以理解为传统意义上的“中介”，但它仍然可以被视为解释路径的一部分。
2. **多重中介或调节效应**：在某些复杂的因果关系网络中，可能存在多个未观察到的中介或调节因素影响着`X`、`M`和`Y`之间的关联。这可能导致了看似矛盾的结果。
3. **非线性关系与交互作用**：如果`X`对`M`的影响是非线性的或者存在`X`与`M`之间的交互效应，那么简单的中介检验可能无法完全捕捉这些复杂的关系，从而导致`c' > c`的反直觉结果。
4. **统计偏差或模型设定问题**：在某些情况下，如果模型假设不成立（如异方差、自相关等）或者样本量不足，也可能出现看似不合理的结果。此外，逐步回归法虽然被广泛使用，但并不是检验中介效应的最优方法。更推荐的方法是Hayes的SPSS/STATA插件PROCESS或对应的R包mediation，它们提供了更加全面和严谨的中介效应检验。
在解释结果时，重要的是结合理论背景、数据性质及统计假设进行综合分析，而不仅仅是依赖于单一模型的结果。如果条件允许，可以通过仿真研究、敏感性分析或采用其他统计方法（如结构方程建模）来进一步验证你的发现是否稳健。希望这些建议能帮助你更深入地理解你的数据分析结果。
最后，建议在发表论文或者做重要决策前，将你的发现和疑虑与领域内的专家或统计顾问进行讨论，以获得更专业、针对性的指导。
此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用
扫码加好友，拉您进群
全部版块
我的主页
收藏
再换条机制
或者合理解释该条中介机制为什么不起作用。
