中介效应PLS-SEM模型构建与分析详解84

近年来，偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）在社会科学、管理科学等领域得到了广泛应用，其在处理复杂模型、自变量与因变量多重共线性以及样本量较小等方面具有显著优势。而中介效应分析作为探索变量间关系的重要方法，与PLS-SEM的结合更是为研究者提供了强大的分析工具。本文将详细介绍中介效应PLS-SEM的模型构建、分析步骤以及需要注意的问题。

一、什么是中介效应？

中介效应是指自变量通过影响中介变量，间接地影响因变量的过程。例如，广告投入（自变量）可以通过提升品牌认知度（中介变量）最终增加销售额（因变量）。在这个例子中，品牌认知度起到了中介作用，连接了广告投入和销售额之间的关系。 理解中介效应有助于深入揭示变量之间的因果关系，而非仅仅停留在简单的相关性分析上。与调节效应不同，中介效应关注的是“如何影响”，而调节效应关注的是“在什么条件下影响”。

二、PLS-SEM中介效应模型构建

PLS-SEM分析中介效应，通常采用Baron and Kenny (1986)提出的四步法，以及后续学者提出的改进方法，例如Sobel检验、Bootstrap检验等。 PLS-SEM本身不直接提供中介效应的检验统计量，需要借助SmartPLS、WarpPLS等软件进行计算和分析。 一个典型的中介效应模型包含三个变量：自变量(X)、中介变量(M)和因变量(Y)。模型可以表示为：X → M → Y。

(一) Baron and Kenny四步法：

1. 检验X对Y的直接效应： 考察自变量X对因变量Y是否存在显著影响。如果不存在显著影响，则无法进一步检验中介效应。
2. 检验X对M的效应： 考察自变量X对中介变量M是否存在显著影响。如果不存在显著影响，则说明X无法影响M，中介效应不存在。
3. 检验X对Y的效应，控制M： 在这个步骤中，将X和M同时纳入模型，考察X对Y的直接效应是否显著。如果显著，说明存在部分中介效应；如果不显著，说明存在完全中介效应。
4. 检验M对Y的效应，控制X： 考察M对Y的效应，同时控制X的影响。如果显著，则进一步支持中介效应的存在。

(二) 改进方法：Sobel检验和Bootstrap检验

Baron and Kenny四步法依赖于显著性检验，容易受到样本量和统计功效的影响。因此，Sobel检验和Bootstrap检验提供了更可靠的检验方法。
* Sobel检验： 通过检验中介效应的间接效应是否显著来判断中介效应的存在。 该方法假设间接效应服从正态分布，但实际应用中，这一假设往往难以满足。
* Bootstrap检验： 这是一种非参数检验方法，通过重复抽样构建大量的样本，计算每个样本的间接效应，然后计算置信区间。如果置信区间不包含0，则表明中介效应显著。Bootstrap检验更稳健，推荐使用。

三、PLS-SEM中介效应分析步骤

1. 模型设定： 明确研究假设，绘制模型图，并确定自变量、中介变量和因变量。
2. 数据收集： 收集足够数量的样本数据，确保数据的质量和可靠性。
3. 模型估计： 使用PLS-SEM软件（如SmartPLS、WarpPLS）进行模型估计，获得各个路径系数及其显著性水平。
4. 中介效应检验： 利用Bootstrap检验评估中介效应的显著性，并计算间接效应的置信区间。
5. 结果解释： 根据检验结果，判断中介效应的存在形式（完全中介、部分中介或非中介），并结合研究背景进行解释。 需要说明间接效应的大小，并讨论其理论意义和实际应用价值。

四、PLS-SEM中介效应分析注意事项

1. 样本量： 足够大的样本量对于提高结果的可靠性至关重要。 一般建议样本量至少应大于100。
2. 模型设定： 模型的设定应基于理论基础和已有研究，避免随意添加变量或路径。
3. 数据质量： 数据质量会直接影响分析结果的可靠性，应进行必要的清洗和预处理。
4. 软件选择： 选择合适的PLS-SEM软件，并熟练掌握其使用方法。
5. 结果解读： 谨慎解读结果，避免过度概括或曲解。 应结合研究背景和实际情况进行综合分析。

五、总结

PLS-SEM结合Bootstrap检验是分析中介效应的有效方法，其在处理复杂模型和小型样本方面具有优势。 在进行中介效应分析时，应注意模型设定、数据质量、样本量以及结果解读等方面的问题，以确保研究结果的可靠性和有效性。 掌握PLS-SEM中介效应分析方法，有助于研究者更深入地理解变量之间的因果关系，为理论研究和实践应用提供更可靠的证据。

2025-04-06

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