本篇记录下用stata进行中介分析，其中，自变量，中介变量和因变量均为连续变量。
中介分析可以用命令sem，即进行结构方程模型也是用这个命令，只不过中介分析没有测量模型而已。
其中，自变量（X）为EC，中介变量（M）为SDO，因变量（Y）为forei。
1. 命令sem
// 中介分析，报告标准化系数
sem (EC -> SDO, ) (EC -> forei, ) (SDO -> forei, ), standardized nocapslatent
// 估计直接效应，间接效应，总效应，且报告标准化系数
estat teffects, standardized compact
// 报告x到M的a路径的标准化系数
//X-M：a
estat stdize: nlcom [SDO]_b[EC]
// 报告M到Y的b路径的标准化系数
//M-Y：b
estat stdize: nlcom [forei]_b[SDO]
// 报告控制M之后，X对Y的影响，c'路径的标准化系数
//X-Y:c'
estat stdize: nlcom [forei]_b[EC]
// 报告X到Y的间接效应，ab路径的标准化系数
//IE: ab
estat stdize: nlcom [SDO]_b[EC]*[forei]_b[SDO]
// 报告X到Y的总效应，c'+ab路径的标准化系数
//TE: c'+ab
estat stdize: nlcom [forei]_b[EC]+[SDO]_b[EC]*[forei]_b[SDO]
结果如下，可以看到，报告的是标准化系数，X到M结果显著，M到Y显著，控制M之后，X到Y不显著了。
sem1.png
对直接效应，间接效应和总效应进行估计的结果如下，最后一列为标准化系数，但是，没有相应的z值，和95%CI
estat.png
使用命令estat stdize可以得到不同路径相应的标准化统计量。
路径a，b和c’的结果如下：
abc'.png
路径ab和总效应结果如下：
ab总.png
2. 命令medsem
此外，还有个命令可以直接报告中介效应结果，即medsem
medsem, indep(EC) med(SDO) dep(forei) zlc rit rid stand
结果如下，报告了两种检验中介效应的方法，以及中介效应是否存在的结论。
medsem.png
通过命令help medsem后可以详细了解该命令。
help_medsem.png
3. 命令bootstrap
除了上述提到的两种检验中介效应的方法外，还有bootstrap法。
具体介绍可参见文献：
Fritz, M. S., & MacKinnon, D. P. (2007). Required Sample Size to Detect the Mediated Effect. Psychological Science, 18(3), 233-239.
stata的实现方式是：
// 获取间接系数
capture program drop indireff
program indireff, rclass
sem (EC -> SDO, ) (EC -> forei, ) (SDO -> forei, ), standardized nocapslatent
estat teffects, standardized compact
estat stdize: nlcom [SDO]_b[EC]*[forei]_b[SDO]
return scalar ab=r(b)[1,1]
end
// 设置随机种子
set seed 358395
// 估计间接系数,bootstrap抽取5000个样本
bootstrap r(ab), reps(5000): indireff
estat bootstrap, percentile bc
抽取5000个样本，时间有些长，得等会儿……结果如下：
bootstrap.png
