多重中介效应是自变量通过2个或2个以上中介变量影响因变量时所产生的间接效应，其分析以同时包含多个中介变量的多重中介模型为基础[1][2]。与只含1个中介变量的简单中介模型相比，多重中介模型可以同时估计特定路径的中介效应、总的中介效应，以及用于比较不同路径大小的对比中介效应[3][2]。它有助于研究者在一个模型内考察多条作用机制，是心理学、教育学和其他社会科学领域中介研究中常用的分析框架[3]。
定义
若自变量 X 通过某一变量 M 对因变量 Y 产生影响，则称 M 为 X 与 Y 的中介变量，其传递的间接影响即中介效应[1][3]。当所研究的变量超过3个、模型中同时存在2个或更多中介变量时，相应的模型称为多重中介模型，对这种模型分解出的各类间接效应的分析即多重中介效应分析[3][2]。
以含2个中介变量的模型为例，多重中介效应一般从3个角度分解：特定路径的中介效应，等于该路径上相关路径系数的乘积；总的中介效应，等于各条特定中介效应之和；对比中介效应，用于比较2个或多个特定效应的大小[3][4][3]。自变量对因变量的总体效应由直接效应与全部间接效应构成，其关系可写作 $c = c' + \sum a_i b_i$[5]。
背景
中介分析用于解释自变量通过1个或多个中间变量影响因变量的过程，其早期代表性做法由 Baron 和 Kenny 在1986年提出[1]。在研究情境较为复杂时，往往需要引入多个中介变量才能更清晰地解释自变量对因变量的效应，因此近年采用多重中介模型的中介研究逐渐增多[3]。
在此前的多数研究中，常见做法是把一个多重中介模型拆解成多个只含1个中介变量的简单中介模型，再逐一进行检验[2][3]。逐一分析难以一次性给出特定中介效应、总的中介效应和对比中介效应；同时，检验多依赖 Sobel 检验，而该检验的推导以正态假设为前提，间接效应由路径系数相乘得到，通常不满足这一假设；各类效应的标准误也常需手工计算[2][3]。将多个中介变量纳入同一模型，则可以在控制模型中其他中介变量的条件下检验某一特定中介效应，估算总的中介效应，并计算对比中介效应以判断不同路径的相对大小，同时避免遗漏相关机制造成的估计偏差[3][1]。
内容
依据多个中介变量之间是否存在相互影响，多重中介模型分为单步多重中介模型和多步多重中介模型；前者又称并行多重中介模型，后者中多个中介变量表现出顺序性、形成中介链，又称链式多重中介模型[3]。并行模型中各中介变量分别传递自变量的效应，链式模型中效应依次经多个中介变量传递，两类结构也可以组合出现[4][6]。若在含有多个中介变量的模型中再引入调节变量，则构成有调节的中介模型，即条件过程模型，同一作用机制可能受到不止1个变量的调节[7]。
一种被推荐的分析流程包含3个步骤：先根据领域理论框架确定多重中介模型；再在模型中引入辅助变量，以便在软件不直接输出结果时获得3类中介效应；最后用偏差校正的 Bootstrap方法 完成检验[2][3]。判断标准是中介效应估计值的置信区间不包含0时该效应显著，且偏差校正 Bootstrap 的结构方程模型分析结果只有在模型拟合良好时才可接受[3]。除 Bootstrap 外，贝叶斯方法也可用于多重中介效应分析，其结果同样以模型拟合良好和马尔可夫链收敛为前提，借助间接效应的先验信息还有可能提高检验力[3]。
在统计检验上，多重中介效应可采用联合显著性检验以及乘积的非对称分布检验[8]。常用工具包括 SPSS 中的 PROCESS 宏和 MPLUS、LISREL 等结构方程建模软件；MPLUS 能够给出特定路径的中介效应与总的中介效应，但对比中介效应往往需要借助辅助变量才能获得[9][2][3]。应用方面，一项针对884名大学生的研究测量了自我提升幽默、积极与消极情绪、领悟社会支持和生活满意度，Bootstrap 检验显示多重中介效应显著，总中介效果量为63.6%，其中经情绪幸福路径的中介效果量最大，为47.3%[10]。
影响与争议
在间接效应的估计与比较方面，Preacher 与 Hayes 于2008年发表在《Behavior Research Methods》上的研究给出了多重中介模型中评估和比较间接效应的渐近策略与重抽样策略，成为该领域被广泛引用的方法学文献[11][12]。国内方面，方杰等2014年发表在《心理科学》的分析在梳理已有研究的基础上，提出了一套基于结构方程模型的多重中介分析流程，并提供了相应软件程序[3]。蒙特卡洛模拟研究比较了偏差校正 Bootstrap 与贝叶斯方法在多重中介模型中的表现，结论是存在先验信息时推荐使用带先验信息的贝叶斯方法，先验信息不可得时推荐偏差校正 Bootstrap 方法[10]。
多重中介效应分析在实践中仍面临若干问题。一方面，分析常不完整：在 LISREL 与 AMOS 中只能得到总的中介效应估计值，在 MPLUS 中可得到特定路径中介效应与总的中介效应，却仍得不到对比中介效应的分析结果[2]。另一方面，Sobel检验 在多重中介情形下的局限更为明显，其统计量的推导基于正态假设，而特定中介效应、总的中介效应和对比中介效应均涉及参数乘积；该检验需要较大的样本量，在小样本中表现不佳；其标准误常用多元 delta 法计算，公式复杂且不便运算[2][10]。据此，相关研究建议通过增加辅助变量的方式实现完整的多重中介效应分析，并以偏差校正 Bootstrap 方法替代 Sobel 检验[2]。
此外，把多个中介变量放在同一模型中检验，有助于减少因遗漏其他中介机制而产生的参数估计偏误，并降低对同一组数据反复做简单中介检验所导致的第一类错误膨胀风险[1][13]。当多条中介路径的效应方向不一致时，单一模型还可用于判断它们共同构成的总间接效应是否显著[3]。
参见
-
中介效应 —— 多重中介效应是中介效应在存在多个中介变量时的扩展形式。
-
结构方程模型 —— 多重中介效应分析常用的建模与估计框架。
-
Bootstrap方法 —— 用于判断多重中介效应是否显著的重抽样检验方法。
-
链式中介 —— 多个中介变量按顺序传递效应的多重中介模型。
-
有调节的中介 —— 中介路径受到调节变量影响时形成的模型，可与多重中介结构组合。
参考资料
- Table A1: Coping strategies in Brief-COPE . nih.gov [引用日期2026-09-27]
- 基于结构方程模型的多重中介效应分析 . 长江文库 [引用日期2026-09-27]
- ecnu.edu.cn 上的网页 . 心理科学 [引用日期2026-09-27]
- 매개효과 분석 방법의 최근 트렌드 . Riss [引用日期2026-09-27]
- Eine Mediatorvariable, z . uni-heidelberg.de [引用日期2026-09-27]
- content . uni-kassel.de [引用日期2026-09-27]
- sagepub.com 上的网页 . sagepub.com [引用日期2026-09-27]
- s11618-024-01247-2 . Springer [引用日期2026-09-27]
- jsdxxbskb1904(PDF) . jsu.edu.cn [引用日期2026-09-27]
- 基于结构方程模型的多重中介分析方法比较及其在心理学中的应用 . gdpplgopss.org.cn [引用日期2026-09-27]
- semanticscholar.org 上的网页 . semanticscholar.org [引用日期2026-09-27]
- proquest.com 上的网页 . proquest.com [引用日期2026-09-27]
- research(PDF) . umsystem.edu [引用日期2026-09-27]
浏览次数：0 次
阅读量：0 次 · 阅读完成量：0 次
最近更新：2026-09-27T15:08:22Z
完成率 = 阅读完成量 ÷ 阅读量，分母是阅读量不是浏览次数 —— 关了 JS 的、秒退的都在浏览次数里、不在阅读量里。 详细口径在后台的「数据统计」页。