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。
本教程操作环境：Windows7系统、DELL G3电脑
bootstrap中介效应要看p值吗
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。不包含0则中介效应显著，包含0则不显著。
在给出的这个案例中，中介效应（间接效应）的值是0.1969，是显著的，自变量对因变量的总效应是0.9373，也就是说中介变量中介掉了21%的效应（0.1969/0.9373），这是一个不完全中介。
同时需要注意，以上的数字都是非标准化的效应值。SPSS只给出了标准化的中介效应的值，但是没有给出总效应、直接效应的标准化效应值。
实际上，使用标准化或非标准化的效应值来计算中介效应的占比，结果都是差不多的。
Bootstrap最广泛的应用是中介效应的检验。
其他中介效应的方法包括：
·最常用：逐步检验回归系数（逐步法）(Baron & Kenny, 1986）
第一步：检验X→Y,也就是c,是否显著，不显著就甭做了
第二步：检验X →M, M →Y是否显著，必须都显著，有一个不显著也甭做了
第三步：如果以上都显著，且c'比c小了,那就是部分中介。如果c'不显著，那就是完全中介。这种情况比较少见。
·Sobel 法：
检验力高于逐步检验，但假设a*b服从正态分布, 就算其中a,b都是正态分布, 其乘积通常也不是正态的,
所以Sobel有局限性
Bootstrap的优势：不要求正态分布，敏感性更高（更容易出来显著的结果）
Bootstrao法检验中介效应，以SPSS中Process插件为例：
第二步：设置参数。
从【Variables】中选择因变量、自变量、控制变量，这些变量将组成你的回归方程。
Model number选择4，这是给中介分析的模型编号，如果选择其他的就会报错。
Number of bootstrap samples, 就是前面讲过的bootstrap样本量，默认为5000， 一般在1000-5000之间，通常都会填1000或5000. Bootstrap样本量不同，跑出来的数据稍有不同。
同时要勾选save bootstrap estimates，以及 bootstrap inference for model coefficients.
点击右上角[Options]，勾选show total effect model（显示总效应模型），点击继续
最后点击 【确定】，得到运算结果
运算结果：
1.以中介变量为结果变量的回归结果
2.以因变量为结果变量。此时可以得到MV对DV的影响，以及IV对DV的直接影响
3.总效应模型：这是在没有中介变量MV的情况下，自变量IV对因变量DV影响的总体效应；也就是没有被中介之前，自变量对因变量的所有影响，中介之后自变量对因变量的影响将分为直接对因变量的影响（直接效应）和间接对因变量的影响（间接效应）两部分
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4.中介效应检验的结果。
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