一样的

请教友友，因变量是连续变量，自变量和中介变量是虚拟变量，想知道中介变量能不能用虚拟变量呢？回归结果整体上显著，bootstrap也显示存在中介效应，bs1的取值不含0.
因为看温忠麟老师讲中介效应的文献导论中，没有提到中介变量也是虚拟变量的情况，所以不太确定是否可以用虚拟变量来做中介效应分析。
谢谢您！

中介效应分析（Mediation Analysis）在社会科学、医学研究以及心理学等领域中被广泛使用。当自变量X通过影响一个或多个中介变量M间接地对因变量Y产生作用时，我们称之为中介效应。即使在自变量和因变量都是连续型的情况下，中介变量也可以是二分类的0-1变量。

对于您提到的情况，即自变量（X）为0-1变量、因变量（Y）为连续变量而中介变量（M）也是0-1变量时，在Stata中进行分析的步骤与传统的连续型中介效应分析有所不同。主要区别在于需要使用适合二分类数据的回归模型来估计中介变量M对自变量X和因变量Y的关系。

以下是使用Stata进行分析的基本步骤：

### 1. 检查总效应（Total Effect）

- 使用`regress`命令检查自变量（X）与因变量（Y）之间的关系，这代表总的效应：
  
        regress Y X

### 2. 分析直接路径和中介路径

- **间接路径分析**：首先使用逻辑回归（Logistic Regression）估计中介变量M对自变量X的影响。因为M是0-1变量，所以用`logit`或`logistic`命令：
  
        logit M X
        predict xb_m_x, xb
  
  接着，检查中介变量M对因变量Y的直接影响（在控制了X的情况下）：
  
        regress Y M X
        predict xb_y_m_x, xb

- **直接路径分析**：控制中介变量后自变量X与因变量Y的关系：

        regress Y X M
  
### 3. 计算间接效应

为了计算间接效应，即通过M从X到Y的效应大小，可以使用`margins`命令：
  
        margins, dydx(X) over(M)

但是，请注意以上步骤在计算中介效应时较为基础。对于非连续型中介变量，更推荐使用专门处理此类情况的方法或包，如Stata中的`medeffci`等，这些工具能够更准确地估计和解释二分类中介变量的间接效应。

### 总结

- 首先检验自变量对因变量的总影响。
- 然后，分别分析直接路径（X到Y）与中介路径（X通过M到Y），其中涉及使用适合0-1变量的回归模型。
- 最后，计算和解释间接效应。

以上步骤需要根据具体数据调整，并可能需要额外的数据转换或模型假设检查。

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