中介变量；中介变项；中介变数
Coping efficacy was a measurable intervening variable, which deserves more attention to in the stress response to critical incidents.
应付效能可以有效测量，是严重突发性事件应激反应更值得重视的干预变量。
Negative perfectionism as intervening variable adjusted the relationship between fear of authority and test anxiety the intermediary effect was about 0.
目的：建立关于“对权威的畏惧感”、“消极完美主义”与“考试焦虑”等三个变量的关系模型。
This paper proposes a conceptual model with information overload as an intervening variable and some operational variables to conduct sample investigation and statistical analysis.
本文提出了一个以信息过载为中介变量的概念模型，并设置操作变量选择样本进行调查和统计分析。
在心理学和统计学研究中，"intervening variable"（中介变量）指介于自变量与因变量之间，能够解释二者作用机制的中间因素。美国心理学会将其定义为"在因果关系链中传递影响的变量"，该概念最早由行为主义心理学家托尔曼于1938年提出，用于解释刺激与反应之间的认知过程。
以教育研究为例，当分析"教育年限（自变量）"与"收入水平（因变量）"的关系时，"职业技能水平"就是典型的中介变量。教育通过提升职业技能间接影响收入，这种传导关系可用路径方程表示： $$ Y = cX + bM + e_1 M = aX + e_2 $$ 其中M代表中介变量，a、b、c为路径系数，该模型由Baron和Kenny在1986年的经典论文中系统阐述。
在实证分析中，中介变量需要满足三个条件：自变量显著影响中介变量；中介变量显著影响因变量；加入中介变量后自变量对因变量的直接影响减弱或消失。这种方法被广泛应用于社会科学研究，哈佛大学统计系建议采用Bootstrap法检验中介效应的显著性。
“Intervening variable”（中介变量/中间变量）是统计学和社会科学中用于解释自变量（X）与因变量（Y）之间关系机制的变量。它充当两者之间的桥梁，揭示“X如何影响Y”的过程。
作用机制
中介变量（M）在X→Y的关系中传递影响。例如：教育水平（X）通过收入（M）提升幸福感（Y），即X→M→Y。
与调节变量的区别
统计验证方法
常用Baron & Kenny的逐步回归法或Bootstrap法检验中介效应，判断路径系数是否显著。
若需具体案例或统计公式（如中介效应公式$c = c' + ab$），可进一步说明。
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