Bootstrap 中介检验通过多次重新抽样数据来评估调解效应：间接效应置信区间：表示调解效应估计范围，如果区间不含零，则效应显著。p 值：评估置信区间不含零的概率，小于 0.05 表示显著。样本量：用于分析的数据样本数量。Bootstrap 次采样次数：重复抽样的次数（500-2000 次）。若置信区间不含零且 p 值小于 0.05，则调解效应显著，表明中介变量解释了自变量和因变量之间的关系。
Bootstrap中介检验结果解读
Bootstrap中介检验是一种用于评估调解模型中调解效应显著性的统计方法。通过多次重新抽样原始数据并计算调解效应，该方法可以提供一个更有力的显著性检验。
解读结果
Bootstrap中介检验的输出中包含以下关键信息：
1. 间接效应的置信区间：
这是对调解效应的估计范围，由置信区间上下限表示。如果置信区间不包含零，则表示调解效应在统计上显着。
2. p值：
这是评估置信区间是否不包含零的概率。通常，p值小于0.05被认为具有统计学意义。
3. 样本量：
这是用于进行bootstrap分析的数据样本数量。
4. Bootstrap次采样次数：
这是重复抽样的次数，通常在500到2000次之间。
结论
如果调解效应的置信区间不包含零且p值小于0.05，则说明调解效应在统计上显着。这意味着，中介变量在解释自变量和因变量之间的关系中起到了作用。
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