您的问题涉及使用Bootstrap方法进行中介效应检验时的一些关键点。下面我将一一解答：

1. **_bs_1 和 _bs_2 的含义**：在进行中介效应分析中，通常会关注两个主要的系数乘积——直接路径（c’）和间接路径（ab）。但是，在您提供的信息里，“_bs_”标记的数值可能分别代表了ab乘积的不同构成部分或者不同路径的置信区间。一般而言，在使用Bootstrap进行中介效应检验时，程序会给出ab效应的估计值及其置信区间。如果“_bs_1”和“_bs_2”在您的分析中是针对不同的假设或不同路径（例如总间接效应的一个组成部分）而给出的结果，那么它们可能分别代表了两个独立的Bootstrap样本下的中介效应的估计。

2. **判断显著性的方法**：根据您描述的情况，如果_bs_2 的置信区间没有包含0，这通常表明该中介效应ab显著。然而，_bs_1 置信区间包含了0，则意味着通过该路径的中介效应不显著。在解读时，您可以综合两者的结果来判断总的间接效应是否显著。如果至少有一条路径是显著的，并且从概念上它们可以组合成总间接效应，那么您可以说中介作用存在。

3. **系数解读**：-.0006558 和 -.0766209 是Bootstrap估计出的ab乘积或特定路径的效应大小。正负号反映了变量间关系的方向性：
   - 正数表示一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加（正相关）。
   - 负数则表明一个变量增加时，另一个变量减少（负相关）。

在您提到的例子中，两个系数都是负值，这可能意味着路径上存在一种反向关系。例如，在自变量X对因变量Y的影响中，中介变量M的存在减弱了这种影响。但具体的解读还需要结合您的研究背景和变量定义来具体分析。

希望这些解答能帮助您更好地理解您的分析结果！如果需要更详细的解释或者有其他问题，请随时提问。

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