在做中介效应检验时，许多研究者逐渐摒弃了传统方法，选择了更具优势的Bootstrap检验。那么，Bootstrap 5000次检验相比传统的中介效应检验方法，有哪些显著优势？
一、传统中介效应检验方法的局限
传统的中介效应检验方法，如Baron和Kenny方法或Sobel检验，曾是中介效应检验的主流。然而，这些方法对数据有着较高要求，比如假设间接效应符合正态分布。在实际研究中，这种假设往往难以满足。此外，当样本量较小时，传统方法的检验力不足，容易错过显著的中介效应。
二、Bootstrap 5000次检验的显著优势
1. 不依赖正态分布
传统方法要求间接效应的分布接近正态，而Bootstrap通过5000次重复抽样，直接构建间接效应的分布，不再受限于分布假设。因此，即使数据呈偏态，Bootstrap方法依然能够提供准确的结果。
2. 更高的检验精度
Bootstrap的重复抽样能够更精确地估计标准误。在样本量较小的情况下，传统方法可能会低估标准误，而Bootstrap方法则更稳定，能有效提升检验的灵敏度，让我们更容易发现显著的中介效应。
3. 提供置信区间，更直观判断显著性
传统的Sobel检验通常只给出显著性结果，而Bootstrap检验可以直接提供偏差校正的置信区间。只需查看置信区间是否包含0，即可判断中介效应是否显著，解读更直观。
4. 适用于复杂模型
Bootstrap方法不仅能用于单一中介模型，还适合多重中介、序列中介等复杂模型。它能独立估计各路径的效应，适应性更强，特别适合结构方程模型（SEM）等复杂分析。
选择Bootstrap 5000次检验，不仅能提升检验的准确性，更能减少误差，适用于多种复杂模型，让数据分析更具科学性。在现代科研中，Bootstrap正逐渐成为标准的中介效应检验方法。
三、在Amos中进行5000次中介检验的步骤如下：
第一步：View——Analysis properties
第二步，先在output勾选以下几个选项
第三步：再在Bootstrap勾选以下几个选项
第四步：修改已勾选项中的数字依次为5000、95、95
出现这样的页面，注意右下角，就可以了
然后点击Estimates——Matrices，就可以看到我们中介效应结果了
