嗯，明白了，谢谢你啊~~

建议使用Stata12版以上的好用指令sem

您的问题可以参考以下简单的例子
mpg等于C
turn等于A
length等于B

sysuse auto
sem (mpg <- turn ) (length <- turn) (mpg <- length)
sem (mpg <- turn  length) (length <- turn)
上面两个表达是一样的【您可以check结果】

楼上379921860的概念也是对的，Stata的处理如下
reg mpg  turn
predict e1,r
reg length  turn
predict e2,r
reg e1 e2

透过例子演练，您可以发现，估计出的系数差不多，
当然，指令sem提供更多的可能变化。
sem很简便吧！ 一条式子搞定，个人推荐楼主使用。
祝 顺心 开心 自在

差不多 等于中介反应

可以看看 温忠麟的 文章

AMOS也能做

see.

其实这个运用多元线性回归就可以了，因为根据Frish-Waugh-Lovell，当Y=b1+b2X2+b3x3.....+u时，b2代表的只是X2的边际影响，其中b2已经中已经剔除了b3和X3的影响，

这好像有点“路径分析”的意思

对于你描述的问题，可以使用以下几种方法来分析：

1. **多元线性回归**：可以分别建立两个模型，第一个模型是C关于A的回归，第二个模型是C关于B的回归。这样可以单独考察A和B对C的影响。

2. **交互项回归**：在同一个模型中，将A和B的乘积（即交互项）作为自变量，以C为因变量进行回归。这样可以同时考虑A、B各自以及它们相互作用对C的影响。

在Stata中，你可以使用`regress`命令来实现上述两种方法。例如：

1. 多元线性回归：
```stata
regress c a, robust // C关于A的回归
regress c b, robust // C关于B的回归
```
2. 交互项回归：
```stata
regress c a b i.a*b, robust // 同时考虑A、B和它们的交互作用
```
这里使用了`robust`选项来处理异方差性，你可以根据实际情况调整。

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