Bootstrap方法评估中介效应包括：1. 执行回归分析，记录直接效应和间接效应；2. 分割抽样并重复计算中介效应，构建置信区间；3. 比较置信区间，判断间接效应是否显著，并评估其对总效应的解释程度。
Bootstrap中介效应评估方法
Bootstrap方法是一种统计推断方法，可用于评估中介效应。中介效应是指一个自变量通过影响中介变量而间接影响因变量。
步骤：
1. 执行回归分析
- 使用bootstrapping对自变量X、中介变量M和因变量Y之间的关系进行回归分析。
- 记录X对Y的直接效应（c'）和间接效应（a*b）。
2. 分割抽样
- 从原始样本中随机抽取多个子样本（例如，1000 个子样本）。
- 对于每个子样本，重复以下步骤：
3. 计算中介效应
- 为每个子样本计算中介效应，即：间接效应 = a*b
- 计算直接效应、间接效应和总效应的置信区间。
4. 比较置信区间
- 比较直接效应和间接效应的置信区间。如果间接效应的置信区间不包括零，则认为存在中介效应。
- 比较间接效应和总效应的置信区间。如果间接效应的置信区间相对于总效应置信区间很小，则表明中介效应部分解释了X对Y的影响。
举例：
假设我们研究自变量（性别）与因变量（工资）之间的关系，并考虑中介变量（教育水平）。
- 回归分析显示，性别对工资的直接效应为0.2，95%置信区间为[0.1, 0.3]。
- 间接效应为0.1，95%置信区间为[0.05, 0.15]。
- 总效应为0.3，95%置信区间为[0.2, 0.4]。
根据置信区间，间接效应显著且不为零，表明教育水平在性别对工资的影响中起中介作用。此外，间接效应的置信区间约占总效应置信区间的三分之一，这意味着教育水平部分解释了性别对工资的影响。
