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雷达卡
资料名称： 单层连续变量中介效应 Stata 教学包。
附件内容： mediation_demo.do、500 行合成教学数据、系数对照 CSV 和中文使用说明，共 4 个文件。
使用环境： 合法 Stata 17 或以上；使用内置回归和 sem 命令，不依赖 sgmediation 安装包。
遇到第三方中介命令安装问题，可以先把目标拆开：估计 x 到 m 的关系，再估计 m 与 x 对 y 的关系，最后核对直接、间接和总效应。这套教学包把三条线性回归和 sem 放在同一份脚本里，便于看清它们各自对应哪一步。
示例使用
x、m、y 和控制变量 z，数据为固定随机种子生成的合成观测，不对应真实企业或个人。这样可以控制变量关系，让学习重点落在模型写法和效应分解上，而不把教学系数当作某项现实研究的发现。
脚本先检查主键、样本量和缺失，再分别取得路径
a、路径 b 和直接效应。对同一完整样本、同一组控制变量且不含交互项的线性模型，总效应与“直接效应＋a×b”可以相互核对。附件中的系数表提供了这份 CSV 的最小二乘数值参考。
接着用 sem 组织路径，通过 estat teffects 和 nlcom 读取效应，再对间接效应等进行 500 次 bootstrap。脚本把日志、模型和抽样结果放进单独目录，便于比较重新设定后的结果。
换成自己的样本时，先修改变量映射和教学行数检查，再重新考虑数据结构。这里处理的是单层连续变量模型；面板、聚类误差、二元结果或交互作用需要对应的设定。效应分解可以帮助描述关系，因果解释还需要研究设计支持。
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下面是帖子的相关资料的获取以及相关的内容说明，内容包含：4 个原创文件：Stata 脚本、合成数据、系数对照表与使用说明。
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