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文字内容如下，作者：李松泽，中央财经大学中国经济管理学院，邮件邮箱：
Zhao， Xinshu， et al. “重新考虑男爵和肯尼：关于调解分析的神话与真相。”《消费者研究杂志》，第37卷，第2期，2010年，第197-206页。JSTOR，2020年8月16日访问。
Baron 和 Kenny 通过某种中介确定自变量是否影响因变量的过程是众所周知的，以至于作者几乎条件反射地使用它并被审稿人要求。许多研究项目在研究计划的早期或审查过程的后期被终止，因为数据不符合Baron和Kenny的标准，阻碍了理论发展。虽然技术文献对Baron和Kenny的一些测试提出了异议，但这些文献并没有扩散到实践研究人员。我们对 Baron 和 Kenny 逻辑中的缺陷进行了非技术性的总结，其中一些以前没有被注意到。我们提供了一个决策树和一个分步程序，用于测试中介，对其类型进行分类，并解释研究结果对理论构建和未来研究的影响。
Baron和Kenny（1986）提出的中介分析框架对许多社会科学研究产生了深远的影响，包括社会心理学和消费者行为。截至2009年，已有数以万计的期刊论文引用了这篇文章，但这个“标准”框架（以下简称BK框架）背后的潜在陷阱却很少受到应用研究人员的关注。今天发表的文章（Zhao et al.， 2010）是《消费者研究杂志》的特邀编辑，旨在纠正BK框架的缺陷，并提出一种新的中介效应分析框架，以提高研究和出版的质量。
1. BK框架下的中介效应分析
考虑一个简单的三变量非递归因果模型：自变量 X 通过中介变量 M 影响因变量 Y。如下图所示
BK框架认为，为了使变量M发挥“中介作用”，需要满足三个条件：自变量X的变化应该能够显着解释待定中介变量M的变化（路径a是显著的）;中介 M 的变化可以显著解释因变量 Y 的变化（路径 b 显著）。控制路径 a 和 b 后，X 和 Y 之间原本显著的关联将消失（路径 c 不显著）。为此，BK 框架需要估计以下 3 个方程：
与上述判断条件相对应，系数a、c'、b的显著性决定了中介效应是否存在。同时，BK 框架还需要对间接路径进行进一步的 Sobel z 检验，其统计量由下式给出：
其中 Sa 和 Sb 分别是 A 和 B 系数估计中的标准误差。
BK框架认为，识别中介效应的最有力证据是间接效应（）是显著的，而直接效应（c）不是，这被称为“完全中介”。如果间接和直接影响都很大，则称为“部分调解”。
2. BK框架的问题
Zhao et al.（2010）主要指出了BK框架中的三个问题：第一，缺乏直接效应不应成为评价中介效应强度的标准，第二，寻找中介效应不需要以X对Y（c'）存在显著的净效应为前提;第三，Sobel z检验不是很有效，并且有改进的方法。
2.1 直接效应的价值
尽管BK框架认为完全中介效应是最优的，但大多数研究仅确定了部分中介效应，即在控制了中介变量后，直接效应c仍然显著。Zhao et al. （2010）认为，这并不是一个令人失望的事实，因为显着直接效应的符号可以为理论构建提供直观的启示。
在某些情况下，研究人员能够根据先验理论预测存在显着的直接影响。例如，在研究避孕药具使用对性传播疾病的影响时，研究人员可以提出以下理论路径：避孕药具的使用（X）通过降低个体拥有多个性伴侣（M）的感知风险来间接增加性病感染率。但X对Y的直接影响也很明显：避孕药具的使用通过物理保护直接降低了性病的感染率。
但通常情况下，研究者可能对潜在的直接影响有先验的预期。在这一点上，显着的直接效应意味着一些中介变量被模型忽略，这些中介变量的发现将成为未来研究的主题。一个典型的例子是关系营销研究的进步。Morgan 和 Hunt （1994） 的经典研究发现，关系营销通过增加信任和承诺来提高业务效率。然而，Palmatier等人（2006）的一项荟萃分析发现，关系营销对商业利益的总影响中只有三分之一是由信任和承诺的增加间接引起的。那么，您如何解释剩余的积极直接影响呢？Palmatier等人（2009）进一步确定了另一个关键的中介变量：消费者的感激之情。
2.2 “冗余”前提
在BK框架下，中介效应分析的前提是自变量X对因变量Y具有显著的“零阶效应”，即方程（2）中的系数c'（X与Y之间的相关系数rXY）需要显著。在一些文献中，这种 X-Y 测试被称为“待介导效应”。
直观地说，如果效应本身并不显著，似乎就没有必要寻找中介变量。但这样的想法是错误的，因为BK框架忽略了一个基本事实，即X-Y的相关系数rXY在数学上等价于图1中X对Y的总效应
也就是说，X 到 Y 的“总效应”等于间接效应和直接效应 c 的总和。如果两者都很重要并且与 c 具有相同的符号，则这种情况称为“互补调解”;如果两者都很重要，但迹象相反，则称为“竞争性调解”。
竞争性条件反射可以产生两种特殊结果。如果直接效应和间接效应的绝对值相似，则净效应 c' 接近 0，这可能会导致 X-Y 检验被拒绝。另一方面，如果直接效应的绝对值远大于间接效应的绝对值，则间接效应的符号将与要调节的效应的符号相反。在BK框架下，这两种特殊情况都会输出不良结果。
BK分析框架能够成功地识别互补的调节，但由于其“冗余”的前提，潜在的竞争调节往往被忽视。由于BK框架的缺点，一些有价值的主题可能无法很好地发表。本文作者利用“超级碗”数据，研究了同一品牌的广告频率对消费者对品牌评价的影响。该研究最初预计将发表在顶级期刊上，但被拒绝，因为它的中介效应分析未能通过BK框架的X-Y测试。最终，该研究的其他发现发表在相对常见的期刊上（Zhao，1997）。
2.3 对 Sobel z 检验的改进
BK 框架建议研究人员使用 Sobel z 检验来检查间接效应的显着性，这实际上是为了测试总效应和直接效应之间是否存在统计学上的显着差异。这种方法虽然在研究中应用广泛，但存在一定的缺点，削弱了其测试能力。由于间接效应是参数 a 和 b 的乘积，因此其抽样分布和 Sobel z 统计量的分布都不是正态的。如果为正，则抽样分布呈正偏态，但 Sobel z 检验的 95% 置信区间是在均值估计器下对称获得的。以这种方式构建的置信区间将更频繁地包含 0。
Preacher 和 Hayes （2004， 2008） 提出了一个更强大的引导测试，并用 SAS 和 SPSS 实现了它。在该方法中，通过恢复抽样和抽样来生成几个新样本并估计，最后将其平均值用作间接效应的估计量。Bootstrap检验利用估计器的经验分布生成95%置信区间，严格使用分布的2.5%分位数和97.5%分位数作为区间终点，有效克服了Sobel z检验的缺陷。
在本文中，使用 Zhao （1997） 的数据演示了 Preacher-Hayes bootstrap 测试的 SPSS 实现。
3. 中介效应分析的新框架
本文认为，将BK框架一维划分为中介效应类型（即完全中介效应、部分中介效应和无中介效应）是比较粗略的。相反，作者提出了一种更微妙的二维划分。以三元非递归因果模型为例，将中介效应重新分为五类，其中前三类为存在中介效应的情况，后两类为无中介效应的情况
类型：间接效应、直接效应、两个效应符号
补充调解
√
√
相同
竞争性调解
√
√
不同
仅间接调解
√
×
—
仅限直接非中介
×
√
—
无效果非中介
×
×
—
下表总结了两个部门之间的对应关系：
Baron 和 Kenny（1986）Zhao et al.（2010）
全面调解
仅间接调解
部分调解
补充调解
竞争性中介（显著总效应）
没有调解
竞争性中介（总效应微不足道）
仅限直接非中介
无效果非中介
新划分与BK框架之间的主要区别在于，前者同时考虑了间接路径和直接路径，因此作者将其称为“二维”。
为了更清楚地说明在新框架下如何识别中介效应，作者绘制了以下决策树。图的上半部分描绘了中介效应的识别路径和类别划分，后半部分描述了相应的理论含义。
可以看出，在新框架下区分中介效应类型的关键是检验间接途径意义的第一步。同时，如上图2b所示，显著的直接效应意味着存在被忽视的中介变量，其符号为进一步研究提供了指导。此外，在所有类型中，最不理想的是最右边的“无效应”路径，这表明实证研究的理论框架是错误的——值得注意的是，当 X 对 Y 有显着的总影响时，也会发生这种情况。
与BK框架相比，在新的判断过程中没有单独的系数b测试，因为它的重要性本身并不重要。但是，如果 b 的不显著性是由 X 和 M 的共线性引起的，那么显著性也会受到很大影响。因此，作者建议使用更强大的 bootstrap 方法代替 Sobel z 检验。
上述决策树所需的参数估计和统计检验可以使用上面提到的 Preacher-Hayes 的 SPSS 代码来实现，这里不再赘述。在报告中介效应分析结果时，作者建议如下：
l 和 95% 置信区间（使用 Bootstrap 方法）。
l 非归一化回归系数 a、b、c（需要解释这些估计值）。
4. 一些补充说明
4.1 符号陷阱
作者指出，在中介效应分析中存在一个容易被忽视的“符号陷阱”。如果研究者在理论上假设间接效应是正的，并发现X和M、M和Y、X和Y之间的相关系数大于零，那么是否可以安全地假设间接效应确实是正的？答案是否定的。在这种情况下，可以证明当 X、Y 和 M 之间的相关系数满足：
，等式（3）中的b必须小于0，即间接效应为负，与理论假设相反。落入符号陷阱的研究者应如实报告他所确定的中介效应类型和实际的a、b和c估计系数，避免发表错误的结论。
4.2 结构方程模型和BK框架
笔者一致认为，结构方程模型（SEM）优于BK框架下的逐步回归，但考虑到前者技术难度高，后者在研究中应用广泛，本文仍选择通过修改BK框架，向广大研究者阐明中介效应的正确分析， 其核心思想其实也适用于SEM框架。
见2.3.4.5.6.7
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