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在统计学中，介效应（mediation effect）是指在两个或多个变量之间存在一种中介机制或过程，该过程解释了自变量对因变量的影响。简而言之，介效应是指自变量通过中介变量对因变量产生间接影响的效应。
通常，介效应可以分为完全中介和部分中介两种形式。完全中介指的是自变量对因变量的影响完全通过中介变量来达到，而没有直接路径。部分中介指的是自变量既通过中介变量，又通过直接路径对因变量产生影响。
为了确定是否存在介效应，可以使用统计方法进行分析，其中常用的方法是路径分析和中介回归分析。路径分析通过绘制自变量、中介变量和因变量之间的路径图，来研究变量之间的影响关系。中介回归分析则是通过计算回归系数与间接效应的乘积，来检验中介变量的作用。
介效应在统计学中的应用十分广泛。它可以帮助研究人员理解变量之间的关系，解释因果机制。在社会科学研究中，介效应可以用于解释某个因素对某个结果的影响路径，从而进一步探讨影响因素和结果之间的联系。同时，介效应还可以用于指导实际政策制定和干预措施的设计，以达到更好的效果。
