中介效应的点估计和区间估计：乘积分布法、非参数bootstrap和mcmc法

？针对中介效应的抽样分布往往不是正态分布的问题,学者近年提出了三类无需对的抽样分布进行任何限制且适用于中、小样本的方法,包括乘积分布法、非参数bootstrap和马尔科夫链蒙特卡罗(mcmc)方法。采用模拟技术比较了三类方法在中介效应分析中的表现。结果发现:1)有先验信息的mcmc方法的点估计最准确;2)有先验信息的mcmc方法的统计功效最高,但付出了低估第ⅰ类错误率的代价,偏差校正的非参数百分位bootstrap方法的统计功效其次,但付出了高估第ⅰ类错误率的代价;3)有先验信息的mcmc方法的中介效应区间估计最准确。结果表明,当有先验信息时,推荐使用有先验信息的mcmc方法;当先验信息不可得时,推荐使用偏差校正的非参数百分位bootstrap方法。