stata之中介效应分析
1、首先，那个不是p值，只是置信区间，BS是偏差矫正的置信区间，bs1代表间接效应，bs2代表直接效应，不包含零则认为效应存在，存在间接效应不存在直接效应，说明是完全中介。
2、采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。
3、基本步骤就是分别做M对X的回归（a）；Y对X（c）、M（b）的回归，如果回归系数a和b分别显著，就代表有中介作用。如果c也显著，代表此中介为部分中介，否则有可能是完全中介。
stata中面板数据协整分析求助
1、点击面板上的额ADF检验 在打开的对话框中输入命令dfuller，就开始了平稳性检验 Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
2、进一步可以使用stata绘制残差的自相关图ac e1，解释：ac代表的是autocorrelation，如下图所示就完成了。
3、不是的，其他变量都平稳的话，只需要把那个一阶差分平稳的变量差分后建模即可，但是意义会有所差别。如果所有变量都同阶差分平稳的话，可以直接建模，进行协整检验。
4、先用stata导入你的excel，然后存为一个stata数据文件。然后可将你的虚拟变量合并到你的面板数据中。建议将面板数据先转换成长型数据，合并时方便操作。当然这要看你的虚拟变量具体是怎么设置的而定。
5、需要准备的工具：电脑，stataSE 15。首先生成一个自变量和一个因变量。点击Statistics|linear model and related|linear菜单。在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。
bootstrap中介效应检验原理
1、采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。
2、正负的解释同一般回归，即存在间接或直接存在负向影响。首先，那个不是p值，只是置信区间，BS是偏差矫正的置信区间，bs1代表间接效应，bs2代表直接效应，不包含零则认为效应存在，存在间接效应不存在直接效应，说明是完全中介。
3、中介效应检验的方法目前有四种：逐步回归法、系数乘积检验法、差异系数检验法和Bootstrapping。
4、其原理是检验a乘于b是否呈现出显著性。Sobel检验的前提假设是中介效应是正态分布且需要大样本。
5、其原理是检验a*b是否呈现出显著性。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Bootstrap抽样法。
6、通过路径关系体现，A—B—C这种路径设置就是中介作用路径，根据Bootstrap的indirect effect显著性p值、置信区间来判断中介效应是否显著。一种是先做自变量对因变量a的回归分析，再做因变量a和b的回归分析。
双中介模型要怎么做
1、通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：y=ax+bm+cxm+e。y与x的关系由回归系数a+cm来刻画，它是m的线性函数，c衡量了调节效应(moderatingeffect)的大小。
2、根据道客巴巴可知：双中介模型是一种量化分析方法，主要应用于研究影响因素和结果之间的关系，一般需要收集相关数据才能进行分析。
3、下面是具体的操作步骤：打开WPS表格工具，新建一个工作表。在工作表中，将需要绘制中介模型图的变量按照顺序依次排列在一列或一行中。在表格中，使用单元格合并功能将需要合并的单元格合并为一个大单元格。
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