中介變數

中介變數（mediator variable）係統計學上嘅一個概念：如果有三個變數，$X$、$Y$ 同 $Me$，當中 $X$ 能夠影響 $Me$，而 $Me$ 跟住會影響 $Y$，噉 $Me$ 就係 $X$ 同 $Y$ 之間嘅中介變數；要用迴歸分析分析中介效應（mediation effect）最簡單嘅有三個步驟：

1. 用迴歸分析睇吓 $X$ 係咪能夠預測 $Y$；即係睇吓 $Y=\beta _{10}+\beta _{11}X+\varepsilon _{1}$ 當中嘅 $\beta _{11}$ 係咪顯著。
2. 用迴歸分析睇吓 $X$ 係咪能夠預測 $Me$；即係睇吓 $Me=\beta _{20}+\beta _{21}X+\varepsilon _{2}$ 當中嘅 $\beta _{21}$ 係咪顯著。
3. 用迴歸分析睇吓 $X$ 同 $Me$ 係咪能夠預測 $Y$；即係睇吓 $Y=\beta _{30}+\beta _{31}X+\beta _{32}Me+\varepsilon _{3}$ 當中嘅 $\beta _{32}$ 係咪顯著，以及 $\beta _{31}$ 嘅絕對值係咪細過 $\beta _{11}$。

中介效應嘅圖解

多層

一個諗中介嘅統計模型可以涉及多過一個層次嘅變數，即係話當中有啲變數係量度緊某啲個體（例：員工），而高層次嗰啲個體（例：公司）係由低層次嗰啲個體組成嘅。不過一般嚟講，高層嗰啲變數會係預測低層變數數值嘅自變數。