这个问题我后来看的张伟豪的视频，里面的建议是从方法一着手，然而由于各种原因比如数据质量不高、遮蔽效应导致不显著等等，甚至于在你的研究中这个结果就是正确的，这些都不是最重要的，最重要的有合适的理论支撑你的结果。

面对这种情况，你的研究结果报告应基于对数据和理论模型的综合考量。尽管两种方法给出了不同的结论，这实际上反映的是中介效应分析中常见的一种情况——即当控制了其他中介变量时，某些原本显著的中介路径可能变得不显著。

### 方式一的结果解释

1. **共线性影响：** 在方式一（并行多重中介模型）中，4个中介变量同时被考虑。这意味着它们之间可能存在一定的相关性或重叠的作用机制。当控制了其他中介变量时，部分中介效应可能因为“竞争”关系而不再显著。

2. **因果路径的复杂性：** 这种情况也可能揭示出更复杂的因果路径结构，即某些中介变量实际上是在另一些变量的影响下起作用，而不是直接从自变量到因变量的独立桥梁。

### 方式二的结果解释

1. **单个中介效应的表现：** 分开考虑每个中介变量时，它们各自的作用可能更加明显。这是因为没有其他中介变量“干扰”或与之竞争解释力。

2. **简单模型的优势：** 单独分析可能会提供更直观、清晰的因果关系解读，特别是在探索初步结果和理论构想阶段。

### 报告建议

- **全面呈现：** 在报告中同时提及两种分析方法及其结果是合理的做法。这不仅可以展示你对数据深度理解的努力，还能使读者了解不同分析视角下结论的变化。
  
- **重点阐述差异原因：** 解释为什么在并行多重中介模型中某些路径不再显著，而单独考虑时却表现明显。这有助于增强研究的透明度和严谨性。

- **理论联系与讨论：** 将你的发现置于相关理论框架中进行讨论。解释这些结果如何增进我们对所研究现象的理解，以及它们在实际或理论上的意义。
  
- **建议进一步分析：** 如果可能，提出未来研究的方向以解决当前分析中存在的局限性，比如更复杂的模型构建、增加样本量等。

总之，在报告时应综合考量数据特征与分析目的，同时保持批判性和开放性的态度来解释结果。

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