请教如何用stata做中介效应中的“显著减少”这个问题

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请教如何做中介效应中的“显著减少”这个问题
l连老师您好，我在做一个中介效应的文章，用的是Baron 和 Kenny(1986)的三步法：
按照回归步骤--
第一步，自变量到因变量，系数显著；
第二步，自变量到中介变量，系数显著；
第三步，将自变量与中介变量一起放入方程，这时，中介变量系数显著，自变量系数如果变为不显著，则说明是完全中介，如果自变量系数仍然显著，但比第一步的效果要显著的减小了，则说明是部分中介。

现在遇到一个问题：

在第一步获得的x与y 的回归系数是0.11（p值为0.000），第二步也成立；但到了第三步，同时放入中介变量m，与自变量x之后，
m是显著的回归系数为0.18（p值为0.000），而x的回归系数为0.008（p值为0.000）。这里x的回归系数相比第一步
是减少了，但是仍然是显著的。

请教如何来看x的回归系数在加入中介变量前后是 “显著”减少了？

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关键词：Stata 中介效应 tata 如何用 Baron 系数 因变量 自变量 文章

中介变量是什么意思？
可以考虑加入 m 和 x 的交乘项。

就是管理学中想表达的一个观点，X对Y 的影响是通过M进行的。
M与X的乘积项的做法主要用于本学科的调节效应，中介效应这样做可能和学科里通常做法不一致。
或者我单纯问回归的问题：
如果两个方程
第一个方程是 ：Y=x+其他控制变量+干扰项
x与y 的回归系数是0.11（p值为0.000）
第二个方程是： Y=x+m+其他控制变量+干扰项
x的回归系数为0.008（p值为0.000）。
那么在stata里，特别是在面板数据下，使用什么命令可以检验两个方程中x对Y 的影响是否存在显著差异？

可以采用 Bootstrap。
参见 B9_BS_MC 第 1263-1293 行中的例子。

*-- 组间系数差异显著性检验
*-------------------------

  *- 问题的来源:
  *
  *  模型：  y_i = x_i*b1 + e_i  (group1: i=1,2,...,N1)
  *          y_i = x_i*b2 + e_i  (group2: i=1,2,...,N2)
  *  
  *  Ho: b1 = b2  如何检验？
  *
  * 传统方法：Chow检验，F 检验，
  *           都需要对样本进行混合，生成虚拟变量；
  *           需要较强的假设条件。
  
  * Bootstrap 法：
  *    在 Ho 成立的情况下，
  *    将 N1 和 N2 个样本混合后得到的估计系数 b 与 b1(=b2)
  *    应该不存在显著差异。
  *   
  * 步骤：参见 Efron(1993,Chp16,p.221)
  *
  * 1. 混合两个子样本组的观察值，得到一个样本数为 N1+N2 的“混合样本”；
  * 2. 从“混合样本”中可重复地抽取(N1+N2)个观察值，
  *    将前   N1 个观察值定义为 group1,
  *    剩下的 N2 个观察值定义为 group2；
  * 3. 分别针对两个样本组进行估计，得到
  *    Diff(bs_j) = b1 - b2, (j=1,2,...,1000)
  * 4. 计算“实证P值”：
  *      P_bs = #{Diff(bs_j) >= Diff(0)} / 1000
  *      即，BS得到的系数差异大于真实系数差异的次数占抽样次数的比例。
  *    其中，Diff(0)=b1-b2，即两组系数的真实差异。

参考文献：
连玉君和程建, 2007, 《投资-现金流敏感性:融资约束还是代理成本?》, 《财经研究》, 第02期36-45页.
连玉君、彭方平和苏治, 2010, 《融资约束与流动性管理行为》, 《金融研究》, 第10期158-171页.
Cleary, S., 1999, “The Relationship between Firm Investment and Financial Status”, Journal of Finance, 54 (2), pp. 673-692.

楼主的问题涉及到社会学中常用的通径分析。需要从这个角度来正面回答。

lijian1981112 发表于 2012-9-20 10:46
就是管理学中想表达的一个观点，X对Y 的影响是通过M进行的。
M与X的乘积项的做法主要用于本学科的调节效应 ...

这两个模型属于嵌套结构，可以用相应的嵌套方法来检验，但忘记具体的命令了。连老师讲的回归应该是具有相同的模型设定，但采用不同数据的情形。

楼主有何新进展，请给我站内留言。谢谢。

arlionn 发表于 2012-9-20 22:00
可以采用 Bootstrap。
参见 B9_BS_MC 第 1263-1293 行中的例子。

该方法我在视中学习过，但是您举例的bootstrap方法是两个不同的子样本混合后，分别对两个样布组进行估计。
但是我们在做这个方法的时候，只用一个样本。在同一个样本中，看回归方程中多加一个变量m后，x本身系数的变化是否显著。

peyzf 发表于 2012-12-7 06:27
这两个模型属于嵌套结构，可以用相应的嵌套方法来检验，但忘记具体的命令了。连老师讲的回归应该是具有相 ...

不是嵌套模型。嵌套模型解决的是回归方程是否应该新增加一个变量m
而我的问题是 新加入一个变量后，前后两个方程中x的系数变化，如何检验是显著的。
很遗憾，这个疑惑还没有解决。