完全中介效应和部分中介效应怎么判断：SPSS 结果示例

完全中介效应和部分中介效应的区别，在于控制中介变量之后，X 对 Y 的直接效应还剩多少。判断时要同时看两件事：间接效应的 Bootstrap 区间是否含 0，以及直接效应是否仍显著。下面用 212 份演示数据的真实结果，逐项对照判定规则。

数据要怎么排

本例有四个角色：自变量变革型领导，两个并行中介工作满意度与组织信任，因变量组织承诺，控制变量工作年限。每个变量一列，每个被试一行，全部为定量变量。方法说明见平行中介效应。

角色	列名	放进哪个区
自变量 X	变革型领导	自变量 (X)
并行中介 M	工作满意度、组织信任	并行中介 (M)
因变量 Y	组织承诺	因变量 (Y)
控制变量	工作年限	控制变量 (可选)

完全中介效应与部分中介效应的判断规则

判断完全还是部分中介，依次回答三个问题：

1. 间接效应显著吗？ 看 a×b 的 Bootstrap 95% 区间，区间不含 0 才算显著。报告的效应表对每条路径单独给出区间，并标注判定。
2. 直接效应还显著吗？ 看控制全部中介后的 c′，p 小于 0.05 即显著。
3. 两者的组合是什么？ 间接效应显著、直接效应不显著，是完全中介；两者都显著，是部分中介；间接效应的区间含 0，则未检出中介效应。

「完全」与「部分」是约定俗成的叫法，不是一次统计检验的结论；直接效应不显著也不等于它为 0，样本较小时可能只是功效不足，所以写“完全中介”要留有余地；而且总效应 c 不显著时也可能有显著的间接效应，几条路径符号相反互相抵消，这是遮掩效应，所以本模块不以 c 显著作为做中介检验的前置条件。

导出与保存的规则：分析和查看结果不用登录；开通会员后可导出 Word / PDF 报告、使用 AI 解读。保存历史、我的数据与 LaTeX 源码导出需要登录。

SPSS 结果示例怎么读

以下结果来自本站演示数据（模拟生成，不代表真实研究结论）。本文用的是站内演示数据 250 行中随机抽取的 212 行；点「用演示数据试一试」载入全部数据，数字略有差别，读法相同。总效应 c=0.5826，p<0.001。控制两个中介之后，直接效应 c′=0.3286，p<0.001，仍然显著。

两条间接效应的数值与 Bootstrap 95% 区间见下面的判定表，两个区间都不含 0，两条中介路径都成立。总间接效应 0.2540，区间 [0.1617, 0.3557]。

按三个问题依次回答：间接效应显著，直接效应也显著，所以本例是部分中介效应，与报告中介模式判定栏的「部分中介」一致。

占比怎么读，什么时候不宜用

占比等于间接效应除以总效应。两条路径分别占总效应的 20.77% 与 22.83%，合计 43.60%；直接效应占 56.40%，两部分合起来就是总效应。

占比有前提：只在间接效应与总效应同号、且总效应不接近 0 时才可解释为比例。总效应很小时占比极不稳定，甚至可能是几百个百分点；出现负值或大于 1，则是遮掩效应的信号。所以报告占比时，要同时给出间接效应的数值与区间，不要只报一个百分比。

论文里怎么写

控制工作年限后（N=212），变革型领导对组织承诺的总效应为 0.5826（p<0.001），直接效应为 0.3286（p<0.001）。经 2000 次 Bootstrap 重抽样，经工作满意度的间接效应为 0.1210，95%CI [0.0438, 0.2019]，经组织信任的为 0.1330，95%CI [0.0676, 0.2077]，总间接效应占总效应的 43.60%，属于部分中介。

横截面数据不能写成「通过……传导」。因果解释依赖研究设计与时间顺序，应写成与中介模型「相容」。

完全与部分中介常见错误

• 把占比当成效应大小的单一依据：占比不说明显著与否，要和区间一起报告。
• 只看直接效应是否显著：直接效应显著并不说明没有中介，还要看间接效应的区间。
• 间接效应显著就写成完全中介：直接效应仍显著时应写成部分中介。
• 用 Sobel 检验当主判据，不用 Bootstrap 区间：Sobel 假定 a×b 服从正态，而 a×b 的抽样分布通常偏态，报告里仅作参考，判定以 Bootstrap 区间为准。
• c 不显著就不做中介：遮掩效应下总效应可能被抵消，仍需检验间接效应。

延伸阅读

• 中介效应分析
• 中介效应三步法