我还想在追问下，就是之前那个问题，我相当于是把总体自变量X按照某一个标准分类分成X1，X2，也就是说X1+X2=X。现在我想研究X1、X2在通过M对Y产生影响的过程中有没有差异，我是可以全样本分别X1做一组中介效应检验，X2做一组中介效应检验，还是必须把X1、X2放在一起做中介效应检验。分开做的话，符合计量要求吗？现在我异常困惑。非常感谢您的多次回答，祝您假期愉快。

个人感觉分开检验没什么不合理的，当然进行比较的前提是X1与X2不存在量纲问题，可以考虑X1与X2分别检验后再放入一个整合模型检验，以此来考察其中介效应。（当然，我不太理解您的X1+X2=X的关系，但在进行整合模型检验时，要注意它们之间的线性组合导致的完全共线性问题。）。祝好。

好的，谢谢。

您好，我想问一下您最终是怎么做的呀，毕设遇到同样的问题

我感觉调节效应是一个连续变化的量，比如一个变量如果能连续演变，随着这个变量向着更高水平演化对两一个路径产生怎么样的影响呢？这种情况下就要用调节变量做调节效应了，你的问题是一个0-1变量，一个企业很少能从国有变成私有，也很少从私有变化成国有，虽然与调节效应的思维方式如出一辙，但是最后可能不好解释，莫不如直接分开做异质性检验，祝好，自己的理解，欢迎探讨~

我研究的是研发投入是否在政府补助于财务绩效之间起到中介效应的作用。被解释变量为ROE，解释变量为sub和Rd。在验证中介效应时，可否构造sud和rd的交乘项，然后参与中介效应分析中。即这个公式：ROEit=ρ0+ρ1Subit+ρ2Sub*Dum-myR&Dit+ρ3Levit+ρ4Stateit+ρ5Sizeit+ρ6Top1it+ξit

在进行中介效应分析时，确实可以加入调节变量（moderator），这被称为“有调节的中介模型”（Moderated Mediation）。在这个模型中，调节变量不仅影响自变量和因变量的关系，还可能会影响中介效应的大小。你提出的加入交乘项（交互作用）的方式是正确的。

具体来说，在你的案例中：

1. **第一步**：检验X对M的影响是否受到Z的调节，即 \(M = C + DX + hZ + kXZ\)；
2. **第二步**：检查X对Y的直接影响是否被Z调节，即 \(Y = a + bX + hZ + kXZ\)；
3. **第三步**：检验在控制了直接效应后，中介变量M对因变量Y的影响，以及这个影响是否被Z调节，即 \(Y = e + fX + gM + hZ + kXZ\)。

进行这种分析时需要特别注意以下几点：

- 确保模型假设的合理性；
- 在加入交互项之前，通常建议对连续型变量做中心化处理（减去平均值），以减少多重共线性问题；
- 使用适当的统计软件包来运行这些复杂模型，并正确解释结果。

综上所述，你提出的做法是可行的，在理论和方法论上有坚实的依据。但在实际操作中，要确保数据满足分析假设，并且准确解读交互作用的结果。

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