檢驗中介效應是否存在，其實就是檢驗A到B，B到C的路徑是否同時具有有顯著性意義。為了講解更有效率，我們以最簡單的模型為例，進行說明，如下如所示，圖中路徑上的符號代表路徑系數(shù)（回歸系數(shù)）。

做中介效應檢驗的方法目前有四種：逐步回歸法；系數(shù)乘積檢驗法；差異系數(shù)檢驗法和Bootstrapping。嚴格意義上來說，它們的分析原理都是一致的，檢驗W2和W3路徑是否同時有意義（通暢），區(qū)別在于判斷有意義的標準嚴謹度不同。

逐步回歸法

分別檢驗W1，W2，W3和W1-1是否有顯著，如果W2和W3同時有意義，那么中介效應存在；如果W1也有意義，那么就是部分中介，否則就是完全中介。部分中介存在的缺陷容易出現(xiàn)假陽性，因為W2的置信度為95%，而W3的置信度也是95%，如果不加以控制，判斷A和B之間存在中介效應的置信度將會降低為95%的平方，也就是90.25%，也就意味著這個結(jié)論的可靠性降低了。逐步回歸法直接用SPSS的回歸功能就能完成。

系數(shù)乘積檢驗法（Sobel檢驗）

鑒于逐步回歸法的缺陷，很多研究者創(chuàng)造了修正的方法，系數(shù)乘積檢驗法就是其中一種。系數(shù)乘積檢驗法的原理是將W2和W3綜合考慮，也就是考慮W2*W3是否有意義，這樣就避免了分別檢驗W2和W3造成的置信度降低問題。Sobel檢驗也存在缺陷，那就是要求W2*W3服從正態(tài)分布，但是這一點是很難保證的，即使是W2和W3服從正態(tài)分布，W2*W3也不一定服從正態(tài)分布。Sobel檢驗可以使用SPSS中的Process插件來完成。

差異系數(shù)檢驗法

差異系數(shù)檢驗法檢驗的是(W1-W1-1)是否有意義，因為通常情況下，W2*W3=(W1-W1-1)，因此，乘積系數(shù)法和差異系數(shù)法的檢驗效力是基本上相同的，區(qū)別在于兩者的標準誤不同。經(jīng)過很多研究者的對比，乘積系數(shù)法和差異系數(shù)法都比逐步回歸法的檢驗結(jié)果更為準確。

Bootstrapping法

跟著草堂君學習了統(tǒng)計基礎部分內(nèi)容的朋友應該知道，大多數(shù)假設檢驗用到的標準誤都是做無偏估計或有偏估計得來的，也就是說，檢驗用的標準誤都是偽標準誤（估計值），要使估計值準確，需要服從很多的假設條件（例如上面說到的正態(tài)分布），系數(shù)乘積檢驗法和差異系數(shù)檢驗法的標準誤都是如此。

有些可惜的是，很多數(shù)據(jù)無法完全滿足標準誤估計的假設條件，這樣Bootstrapping就應運而生了。這種方法是根據(jù)標準誤的理論概念，將樣本容量很大的樣本當作總體，進行有放回抽樣（抽樣次數(shù)可以自己定），從而得到更為準確的標準誤。