检验中介效应是放在sem命令里，调节中介效应应该也一样？
《HOW CAN I DO MEDIATION ANALYSIS WITH THE SEM COMMAND?》：
“A note about covariates
If your model contains control variables, i.e., covariates, you must include these in each of the sem equations. Thus, your sem model will look something like this:
sem (MV <- IV CV1 CV2)(DV <- MV IV CV1 CV2)”

请问，如果由多个自变量的滑盖如何用bootstrap做中交效应

加入到sem(m <- x)(y <- m x mx) 中即可，括号里的x和mx后面。不过我想请问一下，关于结果如何看以及如何导出到Word里呢？不知是否有人知道？

同学解决了吗

你好，请问end前那一行代码是什么呢？s前的那个符号不可识别诶，望回复，万分感谢

我觉得这个很不错

https://bbs.pinggu.org/thread-10728164-1-1.html
可以看看这篇文章。

请问各位大佬，bootstrap检验结果怎么看呢？得出下面的结果，能说明存在有调节的中介吗？判断标准是什么呢？
以下是我的代码
generate Regulation_FinIndex=Regulation*FinIndex
capture program drop Fun_Med
program Fun_Med, rclass      
sem(FinCons <- FinIndex Regulation Regulation_FinIndex $X_CON Industry Year) (Innovation<- FinCons FinIndex Regulation Regulation_FinIndex $X_CON Industry Year) , nocaps
  return scalar cielw = (_b[FinCons:FinIndex]+($FinCons-$s)*_b[FinCons:Regulation_FinIndex])*_b[Innovation:FinCons]
  return scalar ciemn =(_b[FinCons:FinIndex]+($FinCons)*_b[FinCons:Regulation_FinIndex])*_b[Innovation:FinCons]
  return scalar ciehi = (_b[FinCons:FinIndex]+($FinCons+$s)*_b[FinCons:Regulation_FinIndex])*_b[Innovation:FinCons]
end
set seed 12345
*运行命令
Fun_Med
*bootstrap中介效应
bootstrap r(cielw) r(ciemn) r(ciehi), reps(1000) nodots:Fun_Med
estat boot, bc percentile

下面是stata的bootstrap运行结果

*bootstrap中介效应
. bootstrap r(cielw) r(ciemn) r(ciehi), reps(1000) nodots:Fun_Med

Bootstrap results                                        Number of obs = 5,486
                                                         Replications  = 1,000

      Command: Fun_Med
        _bs_1: r(cielw)
        _bs_2: r(ciemn)
        _bs_3: r(ciehi)

------------------------------------------------------------------------------
             |   Observed   Bootstrap                         Normal-based
             | coefficient  std. err.      z    P>|z|     [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       _bs_1 |   .3648103    .122476     2.98   0.003     .1247617    .6048589
       _bs_2 |   .3995091   .1220864     3.27   0.001     .1602242     .638794
       _bs_3 |   .4342079     .13029     3.33   0.001     .1788442    .6895715
------------------------------------------------------------------------------

. estat boot, bc percentile

Bootstrap results                               Number of obs     =      5,486
                                                Replications      =       1000

      Command: Fun_Med
        _bs_1: r(cielw)
        _bs_2: r(ciemn)
        _bs_3: r(ciehi)

------------------------------------------------------------------------------
             |    Observed               Bootstrap
             | coefficient       Bias    std. err.  [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       _bs_1 |   .36481031  -.0006982   .12247603    .1361559   .6300016   (P)
             |                                       .1390963    .637625  (BC)
       _bs_2 |   .39950908  -.0005795   .12208637    .1739227   .6581728   (P)
             |                                       .1804219   .6728866  (BC)
       _bs_3 |   .43420785  -.0004609   .13028997    .1994043    .711171   (P)
             |                                       .2148655   .7233667  (BC)
------------------------------------------------------------------------------
Key:  P: Percentile
     BC: Bias-corrected