中介效应怎么写进论文：Bootstrap、间接效应与表注规范
从管理学/心理学问卷实证出发，说明中介检验步骤、Bootstrap 次数选择、间接效应置信区间表述，以及 SchoolStore 与 Stata 对照写表注。
什么时候考虑中介
当你提出「X 通过 M 影响 Y」的理论路径，且 M 在 X→Y 之间具有可解释的机制时，中介分析是常见做法。注意：统计上显著不等于理论机制成立，仍需结合文献说明 M 为何合理。
若 X 与 M、M 与 Y 的方向与理论相反，或 M 只是 X 的结果变量而非过程变量，应回到理论部分调整模型，而不是强行跑 Bootstrap。
推荐检验顺序
经典分步：先 regress Y~X，再 M~X，最后 Y~X+M；若加入 M 后 X 系数明显变小且 M 显著，提示部分/完全中介可能。
正式报告更常用 Bootstrap 间接效应：重复抽样得到 ab 的置信区间，不包含 0 则间接效应显著。SchoolStore 实证分析 → 中介效应工具可本地跑 Bootstrap，并在结果区给出 Stata bootstrap 对照命令。
Bootstrap 参数怎么选
本科/课程作业：500–1000 次通常足够演示；研究生论文建议 5000 次及以上，并在表注写清次数与随机种子（若固定种子）。
样本量很小（N<100）时，Bootstrap 亦不稳定，应同时报告分步回归系数与稳健标准误，并在 Stata 中复核。
表注与正文怎么写
表注建议包含：N、listwise 缺失处理、Bootstrap 次数、间接效应点估计与 95% CI、控制变量集合、标准误类型。
正文避免写「证明了中介」；更稳妥的表述是「结果支持/与…假设一致的部分中介路径」。若直接效应仍显著，应写「部分中介」而非「完全中介」。
Stata 对照速查
分步：regress y x controls；regress m x controls；regress y x m controls。
Bootstrap：sgmediation 或自写 bootstrap 程序；也可使用 process 类命令（需自行安装）做 Sobel/Bootstrap。写论文时以 Stata 输出定稿，SchoolStore 用于试路径与核对符号方向。