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      多元中介，顧名思義是模式之中包含兩個以上的中介變項（mediator variable），而多元中介又分「平行式（parallel）中介」與「串聯式（serial）中介」（又稱遠程中介）。

我們把X對Y的所有影響效果定義為總效果（total effect），再根據不同路徑拆為直接效果（direct effect）與間接效果（indirect effect），所謂的直接效果即是X對Y的路徑上不存在其它的中介變項（如c’）；反之，則為間接效果。

在此篇要討論的遠程中介裡，當中介變項的個數越多時，所組合出來的間接路徑也會越多，即間接效果的組合越多，包含：

（1）X→M1→Y

（2）X→M2→Y

（3）X→M1→M2→Y

中介分析最終的目標，就是想瞭解這些間接效果的程度，以及在統計上是否達顯著水準，過去paper中，常採用Sobel test去檢驗間接效果的顯著性，不過當間接效果屬於遠程中介的路徑時（如路徑3），Sobel test就會變得複雜，而複雜度會隨著中介變項越多變得更難計算。

    目前可能找不到適合的工作進行遠程中介的Sobel檢定，不過在Hayes, A. F.的process macro中【http://www.processmacro.org/】有其他的替代選擇，採用Bootstrap（拔靴法）經由多次重複抽樣來估算間接效果的信賴區間，幫助使用者進行考驗。本篇將以下列架構圖為例，介紹PROCESS的操作及報表說明。

一、操作

（1）點選「分析」→「迴歸」→「PROCESS」

PROCESS下載完後，可透過公用程式進行安裝，安裝完後會顯示在迴歸分析裡的選單內。

（2）透過附帶的手冊，使用遠程中介必須選擇模式6

（3）將依變項放入「Outcome Variable (Y)」

（4）將自變項放入「Independent Variable (X)」

（5）將中介變項放入「M Variable(s)」

這邊要注意，中介變項放入的順序會決定中介變項間的因果關係。

（6）透過Options（選項）進行一些設定

（7）這邊為預設，透過最小平方法/概似估計進行信賴區間的估計

（8）若統計報告需要呈現效果量，可勾選「Effect size」

（9）「Total effect model」

即X對Y所做的簡單迴歸

（10）「Compare indirect effects」

多元中介的模式中，常會有多組間接效果的路徑組合，若除了想知道各組合的中介效果是否存在之外，還想知道各組中介效果的大小，可透過此選項進行比較

（11）「Decimal places in output」可進行小數位數的設定