在AMOS中用Bootstrap法检验中介效应
1、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。
2、需要分步做回归分析，每一步用bootstrap方法来处理即可。当然，目前中介效应用的最多的是结构方程模型。
3、第一，sober test，sobel是用来检验中介效应的显著性，跟间接影响的显著性是不同的。第二，AMOS 的bootstraping，这个次之。第三，Mplus会给出indirect link的standard error，可以用于测量显著性。
4、如果用SPSSAU做中介效应非常方便，操作方法如下：（1）选择【问卷研究】【中介作用】。（2）拖拽变量变量到对应分析框。（3）点击开始分析，即可得到中介效应结果。
5、Bootstrap法能适用于中、小样本和各种中介效应模型 因果逐步检验法便于理解和操作而受到欢迎，但也有人研究认为逐步检验会比较不容易得到中介效应显著的结论，检验功效较低。
6、您首先要建立中介效应模型，然后在Amos的分析属性中设置bootstrap，运行分析之后即可得到相关结果。
中介效应检验:依次检验法得出显著,但用bootstrap、sobel法都不显著...
Bootstrap法直接估计效应值，完全不用公式，完全替代Sobel了。
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。
Sobel检验的前提假设是中介效应是正态分布且需要大样本。Bootstrap法能适用于中、小样本和各种中介效应模型 因果逐步检验法便于理解和操作而受到欢迎，但也有人研究认为逐步检验会比较不容易得到中介效应显著的结论，检验功效较低。
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 。
第二步依次检验a、b，如果都显著，那么检验c，c显著，为部分中介效应模型，c不显著，则为完全中介效应模型。
当p值小于0.05时，可认为是中介效应显著，有统计学意义，反之不显著。中介效应不显著，无统计学意义。不需要你计算，也不用你查表，如果你的研究中“坚持”要做Sobel检验，而不是bootstrap，那么这条理论可以帮助到你。
amos中介效应bootstrap怎么看是否显著
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。
在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c’x + bM + e3，检验b的显著性，若b显著（H0：b=0被拒绝），则说明中 介效应显著。
在bootstrap中做中介效应的检验不需要看p值；用Bootstrap方法做中介效应的检验，是根据“BootLLCI， BootULCI”这一区间是否包含0来判断的，不包含0则中介效应显著，包含0则中介效应不显著。
用Bootstrap方法做中介效应的检验，并不是通过P值来判断的，而是根据(BootLLCI， BootULCI)这一区间是否包含0来判断。中介效应： 如果自变量X通过影响变量M而对因变量Y产生影响，则称M为中介变量。
需要建立中介模型，然后运行分析，之后查看各个路径的显著性水平，分别计算直接和间接效应。间接效应等于路径相乘。当然，最精确的方法是bootstrap方法。