你可以结合理论证明你想要证明的那条中介途径就可以了吧。

如果是这样,相互影响就是联立性问题, 不过你的结论可能不太可信,数据有时是无法说明变量关系的

不可以，控制变量和中介变量要区分开。

您的研究发现中，X1和X2互为中介变量，分别在两个不同的路径中介导致Y。这种情况是可以发生的，但需要注意一些关键问题：

理论支持：首先，您需要确保存在理论基础来支持X1和X2互为中介变量的假设。这意味着您需要解释为什么X1通过X2间接影响Y，同时X2又通过X1间接影响Y。如果没有充分的理论依据，这种模型可能不太可信。

数据支持：您的数据应该能够验证这些路径。您需要确保在您的样本中存在足够的变异性，以使这些路径在统计上有意义。这可能需要进行适当的数据分析和统计检验。

控制变量：确保您在分析中考虑了潜在的混淆变量，以排除其他可能解释这些中介效应的因素。

可解释性：在研究结果中清晰地解释这些中介路径的含义和实际意义。为什么X1和X2的这两个不同的中介路径都与Y相关，以及它们分别代表什么？

文献回顾：虽然您没有找到直接相关的研究，但可以考虑查找与互为中介或交互效应相关的文献，以查看是否有先前的研究或理论可以支持您的发现。

总之，X1和X2互为中介变量的情况理论上是可行的，但需要进行严格的分析和解释，以确保这种模型在您的研究中具有合理性和可信度。最好的方法是将这一结果与实际现象的理论框架相结合，以解释为什么会出现这种情况。同时，注意确保您的研究方法和统计分析是正确的，以验证这些中介路径是否在统计上显著。

关注核心解释变量是x1还是x2