bootstrap总结（bootstrap结果解读）

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如何解读链式中介作用分析结果?

1、中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。链式中介最后的结果发现，直接效应不显著，总间接效应不显著，两个单独中介的效应也不显著。

2、链式中介的路径系数看：结构模型的路径系数要看显著性检验的结果，测量模型各个测量变量和潜变量的相关系数至少要大于0.4。

3、在分析中介作用时，可以从以下几个方面考虑： 信息沟通方面：中介作为信息传递的桥梁，可以促进不同个体之间的信息交换和共享，改善信息不对称问题，使得资源或信息更有效地流通和利用。

4、关于有调节的中介模型结果解释有以下第一部分是 部分。第二部分是中介效应检验部分，分为低于均值一个标准差的间接效应，均值的间接效应和高于均值一个标准差的间接效应。

5、中介效应分析的步骤是假设检验、确定中介变量、数据收集、数据分析、结果解释。假设检验：首先，需要根据研究问题提出假设。例如，如果我们想研究饮食习惯对健康的影响，那么我们的假设可能是“饮食习惯会影响健康”。

6、效应不显著。中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。在实验中链式中介是在两个单独中介的效应是不显著的，因此是在实验中是写链式中介，用户可以在实验中写单独中介。

生物信息学树状图的解读。

1、这个数值是bootstrap，又称为自展值，是用来检验你所计算的进化树分支可信度的。

2、如果只有这些结构，还不能称其为 发育树，只能说是一个树状图。

3、潜在致敏性 潜在致敏性检测有一个非常庞大而复杂的树状图流程，在此就不一一阐述了。

4、这个专业主要学习的课程有数学、物理、计算机编程、电子电路、操作 ，它可以选修一些如嵌入式相关的课程，可视化技术相关的课程，生物信息学的课程，人工智能相关的课程。

5、GFF，全称为Generic Feature Format，主要用来描述 基因的结构与功能信息 ，对基因组进行注释。记录序列中转录起始位点、基因、外显子、内含子等组成元件在染色体中的位置信息。现在用得比较多的是第3版，即gff3。

6、研究人员同样还应用生物信息学分析方法设置层层过滤标准，经过严谨分析，最终得到了这么一张高密度的遗传图谱。

如何在amos中使用Bootstrap做Mediation中介效应分析

amos里面勾上bootstrap选项就可以计算中介效应了。

第一，sober test，sobel是用来检验中介效应的显著性，跟间接影响的显著性是不同的。第二，AMOS 的bootstraping，这个次之。第三，Mplus会给出indirect link的standard error，可以用于测量显著性。

参考 mediation analysis（中介分析） ，做中介效应检验的方法目前有四种：逐步 法，系数乘积检验法，差异系数检验法和Bootstrapping。Bootstrap方法简单的说就是通过有放回的抽样得到更大大样本。

bootstrap检验中介效应如何解读结果?stata

采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。

此外，还有个命令可以直接报告中介效应结果，即 med m 结果如下，报告了两种检验中介效应的方法，以及中介效应是否存在的结论。 通过命令 help med m 后可以详细了解该命令。 除了上述提到的两种检验中介效应的方法外，还有bootstrap法。

间接效应需要结合两条或多条路径 模型的结果值相乘得到，比如中介变量M时，X-M和M-Y的效应值相乘，即得到间接效应值，间接效应值进行Bootstrap抽样检验，最终验证是否存在中介效应。

BootLLCI， BootULCI”这一区间是否包含0来 断的，不包含0则中介效应显著，包含0则中介效应不显著。Bootstrap最广泛的应用是中介效应的检验。Bootstrap的优势：不要求正态分布，敏感性更高（更容易出来显著的结果）。

首先，使用Bootstrap方法基于当前 结果的t统计量进行重抽样，进行1000次重采样。接着，针对按照foreign变量分组后的mpg变量进行两个样本的t检验，假设两个样本的方差不相等。最后，将Bootstrap的结果保存在bsauto.dta文件中。

LLCI、ULCI分别是置信区间的最低和最高值，一般是95%置信区间。如果用bootstrap法做的话，是否显著不看p值，而看置信区间是否包含0（一个负一个正，就是包含0，否则不包含），包含0则不显著。

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