理论&操作 | Sobel中介效应检验法
系数乘积法由于直接检验中介效应ab 是否显著不为0，无需以系数c显著作为中介效应检验的前提条件，可以直接提供中介效应的点估计和置信区间，且Mackinnon（2002）的模拟研究也发现系数乘积法的统计功效优于因果逐步回归法。因此，系数乘积法逐渐得到众多研究者的青睐。系数乘积法分为两类，一类是基于中介效应的抽样分布为正态分布的Sobel 检验法，另一类是基于中介效应的抽样分布为非正态分布的不对称置信区间法（asymmetric confidence interval）。
Sobel中介效应检验法
Sobel检验法就是用中介效应估计值^a^b除以中介效应估计值^a^b的标准误^σ^a^b得到一个z值（z=^a^b/^σ^a^b），将这个z值和基于标准正态分布的临界z值进行比较，如果z值大于临界z值，说明中介效应存在，如果z值小于临界z值，说明中介效应不存在；或构建一个对称的置信区间（^a^b-zα/2×^σ^a^b，^a^b+zα/2×^σ^a^b），如果置信区间不包括0，说明有中介效应存在，置信区间包括0，说明中介效应不存在（MacKinnon etal．，2002;温忠麟等，2004）。
Sobel检验的前提假设是中介效应^a^b是正态分布且需要大样本，因为只有在正态分布下，才能使用基于标准正态分布的临界z值。但实际的情况是，即使^a和^b都是正态分布，^a^b也不一定是正态分布，更进一步的说，只要^a^b不为零，^a^b的分布就是偏态分布，并且分布的峰值还会随着中介效应值^a^b的变化而变化。因此，基于中介效应^a^b是正态分布的Sobel检验仍是不准确的，而且导致了统计功效降低。Macho和Ledermann（2011）指出Sobel检验的另一个不足是在有多个中介变量的模型中，中介效应估计值的标准误^σ^a^b常用Delta法计算，计算公式比较复杂，且使用不便。
软件具体操作步骤：
下载Sobel插件安装在Spss中（如果找不到资源下载，可以后台留言，我将尽快给你发链接）
步骤一、运行SPSS，打开数据文件；
步骤二、在SPSS 程序的菜单栏中找到“分析”栏目下的“回归”，在“回归”下面找到已经安装的sobel插件；
步骤三、运行sobel程序，出现对话框；
步骤四、在对话框里的相应的输入框里，输入因变量，自变量，中介变量。如果需要，也可以输入协变量；
步骤五、把取样（Bootstrap samples）设定为某一数字，一般为1000，建议为5000；
步骤六、点击确定。
Sobel操作图示：
Sobel检验结果输出
来源：姜永志老师
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