交互作用和中介作用——相互独立的两个统计学名词

各位学友大家好，今天几个外校的老师找我，说分不清交互作用和中介作用。因为都是涉及到自变量和因变量之外的变量，是不是这两个名词说的一个意思啊？

其实这种提法是错误的：如果交互项是显著的，这通常意味着一个变量的效应在另一个变量的不同水平上是不同的。换句话说，这两个变量的效应不是相互独立的，而是相互作用的。例如，如果年龄和金属暴露水平的交互项是显著的，这可能意味着金属暴露对握力的影响随年龄的不同而不同。交互效应（Interaction Effect） 发生在两个（或多个）自变量同时对因变量产生影响的情况，它们之间的关系是依赖于彼此的水平的。中介效应（Mediating Effect） 指的是一个自变量（X）通过一个中介变量（M）影响因变量（Y）的过程。X影响M，然后M影响Y。

交互作用和中介作用是独立的，一个描述变量之间的相互作用，另一个描述变量之间的因果链。当然，一个复杂的模型中可以同时存在交互作用和中介作用，但它们需要用不同的统计方法去检测和解释。当你在模型中包含了变量A和变量B的交互项时，变量A的系数现在代表了在变量B为零的条件下变量A对因变量的影响。这意味着主效应的解释现在是有条件的，即它依赖于交互项中的另一个变量的特定水平。在现实世界中，变量B可能永远不会是零（比如年龄或者血压），因此这种条件下的主效应可能没有实际的意义。

我说的已经很清楚了。