我觉得用正常的中介效应三步法，逐步回归就行了，

蹲蹲回复

就是最好怎么检查呀

后面可以用soble test和bootstrap进一步检验中介效应哈

唉，出不来结果，数据结构不太好

请问大家解决了吗？用什么命令在stata里面跑呀？

您好，请问现在还能这样做吗

在STATA中进行有调节的中介效应分析（也被称为条件过程分析或路径分析），通常涉及到自定义编程，因为像`sgmediation`这样的命令并不直接支持调节项。不过，你可以通过以下步骤手动实现：

### 步骤1: 建立基础模型

首先，你需要建立一个基础的线性回归模型来理解你的自变量（X）如何影响因变量（Y），以及中介变量（M）的影响。

```stata
regress Y X M XM, vce(robust)
```

这里`XM`是调节项，即自变量和中介变量的交互项。

### 步骤2: 中介效应检验

然后，你需要分别测试以下回归模型：

- 自变量对中介变量的影响：
```stata
regress M X MX, vce(robust)
```
计算这个模型中的X和XM系数（`_b[X]` 和 `_b[MX]`）。

- 调节的直接效应与间接效应

   - 直接效应：在包含中介变量和调节项的情况下，自变量对因变量的影响：
```stata
regress Y X M XM, vce(robust)
```
记录下这个模型中的X系数（`_b[X]`）。

   - 间接效应计算可以通过乘积方法来估计。首先，在没有调节项的条件下计算中介效应对Y的影响，然后在包含调节项时重新评估：
```stata
* 不考虑调节项时
regress M X, vce(robust)
predict double pm1, xb

* 再次考虑调节项时
regress Y X M XM, vce(robust)

local indirect = _b[X]*r(pm1)
```
`indirect`现在包含了间接效应的估计值。

### 步骤3: 确定显著性

为了确定中介效应是否显著，你可以使用bootstrap方法来估计95%置信区间。例如：

```stata
bootstrap r(indirect), reps(1000):  * 上面计算间接效应的代码 *
```
检查得到的置信区间是否包含零。

### 步骤4: 解释结果

分析这些系数和置信区间，以确定中介变量M在X与Y的关系中扮演的角色，并且如何随调节变量的不同水平变化而变化。如果95%置信区间不包含0，则说明存在显著的有调节的中介效应。

请注意，以上步骤提供了一种基本方法来执行有调节的中介分析，实际应用可能需要根据你的具体研究问题和数据特性进行调整。

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您好，请问这个回答有依据或来源吗？

学习一下