老师您好，我目前做的是并行多重中介模型，使用的是mplus软件，一共三个变量，目前有一个中介变量是多分类变量，而在资料查询时，只查询到中介变量为二分变量，请问路径定义时多分类变量与二分变量是否相同，如不相同，应如何定义？
此致
祝好！期待您的回复。
Response:
首先，你要明确你这个中介变量是无序多分类变量还是有序等级变量。无序多分类变量是指变量的各个水平之间没有顺序关系，比如就业选择有升学、就业、待业；有序等级变量是变量的各个水平之间有顺序和高低之分，比如收入水平可以分为高中低。如果中介变量是有序等级变量且类别数在5个以上，可以当作连续变量来处理，按照连续变量那一套去检验中介效应。如果类别数很少（二分类除外，可直接按连续变量处理）或者是无序多分类变量，则需要经历下面3个步骤：
（假定现要研究一个人的父母辈社会经济地位（X）对其年收入(Y)的影响，中介变量是本科毕业时的就业选择（M），X和Y均为连续变量，M为类别变量，有三个水平：升学、就业、待业。）
模型构建。首先对中介变量就业选择做虚拟变量处理，可以以待业为参照点，按照K-1法则构建两个虚拟变量：M1(升学)和M2（就业）。然后以这两个虚拟变量为中介变量估计“X→M1、M2→Y”这个并行中介模型。如果有其他连续中介变量，也可以放在模型里一起估计。不过需要注意的是，在一次估计的基础上做众多统计推断会增加犯一类错误的风险，可以通过增加检验的置信度来减弱这个风险。
参数估计。由于M1和M2都是二分变量，所以中介变量对自变量的路径系数估计需要用逻辑回归（在Mplus里联合使用“cate=M1 M2;”和“esti=ML;”即可），而因变量对中介变量的回归采用常规的线性回归即可。需要注意的是，逻辑回归和线性回归系数的量纲是不统一的，即无法比较，统一量尺是后面进行中介检验的一个重要环节。具体方法可参见平台前期的文章【类别因变量中介检验（一）和类别因变量中介检验（二）】。
统计推断。首先需要进行整体中介效应分析，用来判断中介变量M作为一个整体是否中介X和Y的关系。检验方法是比较加入中介变量前后X对Y的效应差异（统计量是效应差异值除以联合标准误），如果差异不显著，中止分析；如果差异显著，说明至少有一个中介效应显著不为0，接下来进行相对中介效应分析。由于M有两个虚拟变量，所以存在两个相对中介需要分别检验。以M1为例，M1对X的逻辑回归系数为a1,Y对M1的线性回归系数为b1，则检验的统计量是a1的Z分数乘以b1的Z分数（ind = Za1*Zb1），如果这个乘积系数的Bootstrap 95%置信区间不包含0，则表示中介效应显著。需要注意的是，这里不能说是M的中介效应显著，而是“升学”相对于“待业”具有显著的中介效应，M2的道理也是如此。
希望我的回复对你有所启发， 祝研究顺利！
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Iacobucci, D. (2012). Mediation analysis and categorical variables: The final frontier. Journal of Consumer Psychology, 22(4), 582-594.
Feinberg, F. M. (2012). Mediation analysis and categorical variables: Some further frontiers. Journal of Consumer Psychology, 22(4), 595-598.
Iacobucci, D. (2012). Mediation with categorical variables compleat. Journal of Consumer Psychology, 22(4), 603-604.
Hayes, A. F., & Preacher, K. J. (2014). Statistical mediation analysis with a multicategorical independent variable. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 67(3), 451-470.
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