在这种情况下，链式中介的显著性取决于你对每个步骤以及总间接效应的理解和解释。通常，一个完整的链式中介模型要求所有路径都显著。然而，在实际研究中，有时部分路径可能不显著，但仍能支持中介假设。

根据你提供的数据，C到E的Path coefficients（0.224）和C到E再到F的Specific indirect effects（0.088）都不显著，但total indirect effects从C到E（0.222）是显著的。这可能表明虽然C对E的直接影响不显著，但它通过D对E的影响以及随后的E到F路径产生了间接效应。

因此，你可以考虑以下几个方面来解释这种情况：

1. **部分中介**：尽管C到E不显著，但C到F的路径与D到F的路径相结合，可能会形成一个部分中介效果。这意味着A和B可能通过链式影响F，而C主要通过D影响F。

2. **样本大小**：检查你的样本量是否足够大以检测较小的效应。如果样本量不足，可能导致某些路径不显著。

3. **模型调整**：考虑重新审视你的理论框架，看看是否有其他变量可能影响这些关系，或者是否存在其他更合理的中介路径。

4. **统计检验**：使用Bootstrap等方法来计算置信区间，看间接效应是否包含0。如果不包含0，则即使个别路径不显著，仍可认为间接效应是显著的。

5. **讨论限制**：在你的研究中，承认这些不显著的路径并解释可能的原因，例如测量误差或特定情境的影响。

总的来说，虽然链式中介模型的理想情况是所有路径都显著，但在实际情况中，你可以根据理论和统计检验的结果来解释这种部分中介或非典型中介效应。建议咨询相关领域的专家或进一步研究以确定最佳解释。

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