booststrap检验中介效应时，reps()重复次数怎么确定

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总样本530个，使用booststrap检验中介效应时，reps()重复次数怎么确定？

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关键词：boost 中介效应 Trap RAP EPS 中介效应 booststrap 面板数据 stata

这个问题应该没有标准答案，至少试试 500 或 1,000 次。

黃河泉 发表于 2020-7-6 10:21
这个问题应该没有标准答案，至少试试 500 或 1,000 次。

好的，谢谢黄老师

黃河泉 发表于 2020-7-6 10:21
这个问题应该没有标准答案，至少试试 500 或 1,000 次。

老师，如果迭代500次间接效应区间不含0，但是1000次的化就包含0，这样我可以用500次的结果算通过booststrap检验吗

移动百度云 发表于 2021-7-14 10:15
老师，如果迭代500次间接效应区间不含0，但是1000次的化就包含0，这样我可以用500次的结果算通过booststr ...

所以你的情况可能在边际上，基本上，我认为是可以的 (请 set seed xxxx)。

黃河泉 发表于 2021-7-14 10:52
所以你的情况可能在边际上，基本上，我认为是可以的 (请 set seed xxxx)。

好的，谢谢老师啦

在进行Bootstrap检验中介效应分析中，`reps()`参数指的是抽样的重复次数。这个数值的选择会影响你获得的置信区间的精确度和稳定性。

一般来说，较高的重复次数会提供更稳定、更准确的结果，但是也会消耗更多的计算资源和时间。对于总样本量为530的情况，通常推荐的Bootstrap重复次数是在1000至5000次之间，这样既能够保证结果的可靠性，也不会过分增加计算负担。

具体来说：
- 如果你对计算速度有较高要求，并且可以接受稍微大一点的标准误差，可以选择较低的`reps()`值，比如1000。
- 如果追求更准确的结果，可以将`reps()`设为5000或更多。这样做的确会增加分析时间，但能够得到更加稳定的置信区间估计。

总之，在选择`reps()`参数时需要在结果的精确度和计算效率之间找到一个平衡点。对于大多数研究而言，2000至5000次重复已经足够获得可靠的结果了。

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