这种情况可能是由于模型中的其他因素或者数据特性导致的。中介效应的存在需要满足三个条件：(1) X对Y有显著影响；(2) X对M有显著影响；(3) M对Y有显著影响，且该影响在控制了X后仍然显著。当M与Y的回归系数为负时，可能的原因包括：
1. **反向中介效应**：可能存在一个反向的中介过程，即X通过M对Y产生负向影响。
2. **其他变量的影响**：未考虑的第三变量可能影响了M和Y的关系，使得看起来像中介效应被逆转。
3. **数据问题**：数据集中的异常值或非线性关系可能导致回归系数方向的变化。
4. **间接效应与直接效应的混淆**：X对Y的总效应可能是通过M和其他路径同时作用的，导致M的直接影响变为负数。
解决思路：
1. 检查模型的假设和遗漏变量：确保你考虑了所有可能影响Y的其他因素，包括潜在的控制变量。
2. 检查数据质量：确认数据是否准确无误，是否有异常值或极端情况。
3. 引入非线性关系或交互项：如果X、M和Y之间存在非线性关系，尝试使用非线性模型或者引入交互项来改进模型。
4. 使用其他统计方法：比如Bootstrap方法进行置信区间的估计，以更好地理解中介效应的稳定性。
5. 重新审视研究假设：可能需要根据这些结果调整你的理论框架或假设。
最后，建议你采用专业的统计软件（如SPSS、R或MedGraph等）来进行中介效应分析，并参考相关统计学文献以获取更详细的解释和解决方案。
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