在從事組織研究（或人資）、管理研究、社會心理學研究的領域，當我們在探討「因」跟「果」的時候，有時候自變項（因）與依變項（果）的因果關係或許不是這麼令人感興趣，因此通常都會出現「第三者」，最常見到的就是調節變項（Moderator、常常被稱作為干擾變項）、中介變項（Mediator）與抑制變項（Suppressor），這部分已發表的應用性研究已在萬篇以上，不過對很多研究方法的初學者而言這些名詞可能都很陌生，因此我會寫好幾篇關於這幾個主題的文章來介紹調節變項、中介變項與抑制變項。
不過在繼續讀這篇文章之前，建議先閱讀研究生2.0的針對調節與中介的介紹（http://newgenerationresearcher.blogspot.com/2010/06/mediatormoderator.html），他主要是摘要Baron and Kenny (1986) 這篇經典文章裡頭的重點，大家應該看一下他摘錄的重點之後再看我的介紹，這樣子觀念會比較完整。
另外還有一點非常重要的事先聲明，這一系列的介紹都是以傳統的線性迴歸（Linear regression）為範例去闡釋中介、調節的檢驗程序，倘若你要以結構方程模式（Structural equation modeling ,SEM）檢驗中介效果或調節效果，那麼執行面程序是與傳統線性迴歸差別很大的。
接著開始我們這篇文章開始介紹中介變項的定義，以及在最簡單的情況之下如何作統計檢定來檢驗中介效果是否存在，所謂「最簡單的狀況」就是一個自變項、一個中介變項、一個依變項且沒有其他控制變項的情況之下。但實際上在運用時，模式都是比較複雜的，我在下一篇文章會再另行介紹。
標準的中介變項架構圖如圖1所示，假設過去大家都知道「減肥知識」可以直接增加「減肥行為」，如果我現在又提出我的研究假設是：「減肥知識是否跟減肥行為是否有關聯性」，這樣子不是太無趣了嗎？因此我從文獻中尋找出一個第三者變項：「減肥態度」，因此我提出一個新的假設：「減肥知識會先增加減肥態度，進而增加減肥行為」，所以我們不只認為「減肥知識」可以直接增加「減肥行為」，而且「減肥知識」可以透過增加「減肥態度」而間接地增加「減肥行為」。如果到這裡都還看得懂，那你就已經瞭解中介變項的定義了，有些方法論學者認為這個「間接影響的效果」＝「中介效果」。
接著我要用一些迴歸方程式來表示中介效果：
方程式1 → 減肥行為 = 截距項1 + c × 減肥知識 + 殘差1
方程式2 → 減肥態度 = 截距項2 + a × 減肥知識 + 殘差2
方程式3 → 減肥行為 = 截距項3 + c` × 減肥知識 + b × 減肥態度 + 殘差3
在執行統計分析的程序如以下：（請注意，我這邊講的程序是針對「線性迴歸」，而且假設沒有「控制變項」的情況，而且自變項與中介變項都只有1個，比較複雜情況之下的檢驗程序下一篇再作介紹）
（1） 自變項要能顯著預測依變項（亦即方程式1的迴歸係數c要顯著，不過這個條件在2002年已經正式被Shrout and Bolger移除）
（2） 自變項要能顯著預測中介變項（亦即方程式2的迴歸係數a要顯著）
（3） 中介變項要能顯著預測依變項（亦即方程式3的迴歸係數b要顯著、不過需注意，此時自變項有包括在方程式裡頭）
當以上三個條件都符合的時候，我們認為「非常有可能存在中介效果」，接著比較簡單但不科學 (Holmbeck、2002) 的方法是直接看c`有無達顯著（需注意，此時中介變項有包括在方程式3裡頭，因此是多元迴歸），若c`已經不顯著表示是完全中介，表示說因為中介變項的出現，導致自變項已經跟依變項沒有關係了；假使c`仍達顯著則是部分中介。
目前為止的作法是引自Baron and Kenny (1986) 經典文章中的統計作法（statistical consideration），但事實上該文章中的統計程序是有點不夠明確的而且無法適用於大多數的研究，因此從1986年之後發展了許多關於中介變項的檢驗方式，無論是在心理學、組織行為學或統計學的期刊上都有許多更明確的作法，我將在下一篇文章提到一些比較複雜的情況之下的中介變項檢驗細節，例如Sobel test、有控制變項情況之下的中介變項檢驗、Bootstrapping以及會帶一下SEM作中介檢驗的文獻介紹。
Reference
Holmbeck、G. N. (2002). Post-hoc probing of significant moderational and mediational effects in studies of pediatric populations. Journal of Pediatric Psychology、27(1)、87-96. 【這一篇是非常好入門的讀物，且有詳細的執行程序】
Baron、R.、& Kenny、D. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual、strategic、and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology、51(6)、1173-1182. 【經典文章】
老師您好： 不好意思，想請教您關於利用SPSS跑中介變數的問題，我的自變項是廣告類別，廣告的因子有四個每種有兩個level共2x2x2x2=16種，設定透過一個中介變數(連續)來影響廣告的效果(連續)。原先是設定以ANOVA來進行四個廣告因子的廣告效果，但是學校老師說要再加入中介變數並利用拔靴法估計，我下載了Hayes的模組但還是有點疑惑，我想問的是拔靴法可以用在X為類別變數的時候嗎? 還是只能用於連續變數，所以我要把類別變數換成虛擬變數呢? 謝謝老師！
您好：自變項如果是16種，這麼多類別可能不適合中介分析。
「研究生2.0的針對調節與中介的介紹」的網址似乎已經換成這個了： https://researcher20.com/2010/06/08/%E4%B8%AD%E4%BB%8B%E8%AE%8A%E6%95%B8mediator%E8%88%87%E8%AA%BF%E7%AF%80%E8%AE%8A%E6%95%B8moderator/
謝謝您的告知。
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您好, 請問~ 關於建構的這三條方程式 第三條方程式中的減肥知識和減肥態度很可能會導致共線性 這樣會不會導致第三條方程式有些問題呢?
您好：您問的問題非常好，的確要注意X跟M之間的共線性（相關是否太高），導致X→Y的迴歸係數方向在第一條方程式與第三條方程式是相反的。
謝謝您的回覆， 共線性會導致回歸係數的估計錯誤 但是mediation analysis 的判定與解讀仰賴迴歸係數 請問關於這個議題有沒有相關文獻在探討呢? 謝謝您~
您好: 請參考http://davidakenny.net/cm/mediate.htm
老師您好 不知道我想請問 若A變項分別 B 與 C變項有著穩定的正向關係，請問我能否大膽推測 B 和 C變項兩者之間有關係，甚至是正相關呢？ 謝謝您的回覆
您好：不一定哦，可能B與C不具有明顯的正相關。
老師您好， 想請問如果自變項是類別變項，中介與依變項為連續變項，也可以使用四步驟法嗎? 那就要用虛擬變項來做了嗎?
您好: 是的
老師您好， 不好意思我問題問錯了 想請問如果自變項是類別變項(4類)，中介變項為連續變項，依變項為二元類別變項 也可以使用四步驟法嗎? 那就要用虛擬變項來做了嗎? 拔靴法也可以處理這樣的檢定嗎?
自變項是類別變項(4類)，應該只能用四步驟法
請問 我的量表選項是:從不，很少，偶爾，經常，相當經常等5個選項，我總共測4個時間點，請問我該如何key in 問卷資料?又該如何跑gee呢？
您好: 可參考以下幾篇文章 https://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/351113726 https://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/440655220-%E4%BD%BF%E7%94%A8spss%E4%B9%8Bgee%E5%88%86%E6%9E%90%E8%99%95%E7%90%86%E5%85%A9%E7%B5%84%E5%89%8D%E5%BE%8C%E6%B8%AC%E7%9A%84%E4%BB%8B%E5%85%A5%E6%80%A7%E7%A0%94 https://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/440999311-%E4%BD%BF%E7%94%A8spss%E4%B9%8Bgee%E5%88%86%E6%9E%90%E8%99%95%E7%90%86%E5%85%A9%E7%B5%84%E5%89%8D%E5%BE%8C%E6%B8%AC%E7%9A%84%E4%BB%8B%E5%85%A5%E6%80%A7%E7%A0%94
您好： 我在Role of psychological acceptance between personality and happiness 這篇文章中看到，中介分析中有"indirect effect estimate" 和 "total effect estimate"。請問~這兩個數值如何跑出來？或 這兩個數值如何計算出來? 感謝~~~ （以下附上文件PDF檔） file:///C:/Users/Asus/Downloads/Roleofpsychologicalacceptancebetweenpersonalityandhappiness.pdf