本文详细介绍了统计学中的中介分析，包括中介变量的作用、中介变数的统计检定方法，如因果法、直接或间接效果法、信赖区间法（Bootstrap和M法）。通过具体的计算和分析，阐述了如何判断中介效果的存在以及是完全中介还是部分中介。
常见的中介模型
一，中介变量数
中介变量数时解释两变数相关之间“如何”及“为何”发生的，中介与干扰不可能同时存在同一个变数上。
1.自变量与因变量之间的关系不直接或想了解自变量到因变量的过程
2.找到多影响中介变量的自变量、
3.寻找一个可以操弄的中介变量
二，中介变数的统计检定（都在非标准化情况下）
模型图如下：
1.因果法Baron and Kenny's Approach也称为B-Kmethod（很少用）
a,b均显著，中介效果存在；c'显著则满意度为部分中介，不显著则为完全中介，虽然a,b显著但是并不能代表ab（间接效果）并不显著。标准化直接效果为标准化回归系数。c‘为直接效果，c为总效果，ab为间接效果，总效果=直接效果+间接效果。
2.直接或间接效果法（适用于单一中介模型）
包括了系数乘积及系数差异法。
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