你提到的问题实际上是关于中介效应（Mediation Analysis）的研究。在社会科学研究中，我们常常关注一个变量A是否通过另一个变量B间接地影响结果变量C，即研究A-B-C这一路径是否存在中介效果。
传统的分析方法确实包括同时回归C对A、B以及A与B的交互项AB，但这种方法并不完全正确。因为在一般情况下，直接检验交互项的显著性并不能说明中介效应的存在。正确的做法应该遵循以下步骤：
1. **检验总效应**：首先，你需要确认变量A是否直接影响结果变量C（即在没有考虑B的情况下）。这通常通过简单的回归模型 `C ~ A` 来完成。
2. **检验直接和间接效应**：
- 检查A对中介变量B的影响。使用模型 `B ~ A`。
- 然后，检查当控制了A和其他潜在混杂因素时，B是否会影响C。即使用模型 `C ~ A + B`。在这个模型中观察到的A对C的影响被称为直接效应（Direct Effect）。
- 接下来计算A通过B间接影响C的程度，即中介效应（Indirect Effect）。这通常等于第一步中A对B系数乘以第二步中B对C的系数。
3. **测试中介效应**：使用Sobel检验或Bootstrap方法来统计推断中介效应是否显著。这些方法可以帮助你确定从A到C通过B这一路径的影响是否比零大，并且具有统计学意义。
4. **考虑混杂因素**：在进行分析时，确保控制了所有潜在的混杂变量，以提高结果的有效性。
5. **报告结果**：最后，在研究中详细报告直接效应、间接效应和总效应的结果，以及中介效应是否显著。
使用专业的统计软件如SPSS、SAS或R中的mediation包可以更方便地进行这些分析。希望这能帮助你更好地理解如何进行机制分析！
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