近日，我中心邓柯副教授课题组在统计学顶尖期刊Statistica Sinica发表题为“Total- effect Test is Superfluous for Establishing Complementary Mediation ”的研究论文，从数学上严格地证明了当直接效应和间接效应同方向且均统计显著时，利用最小二乘估计（LSE）和F-检验建立中介效应时总效应检验一定是显著的。同时本文还将类似的结果推广到了利用Sobel检验建立中介效应的场景。曾在邓柯课题组攻读博士学位的姜瑛恺博士（清华大学2015级博士生）是该文的第一作者，邓柯副教授作为通讯作者与澳门大学赵心树教授、香港浸会大学朱力行教授和哈佛大学刘军教授共同指导了该文的研究和撰写。
中介效应模型是因果推断中一类经典的模型，它是指自变量X通过中介变量M对因变量Y产生影响。在社会科学诸多领域的研究中受到研究者的青睐。通常称给定M的条件下，X对Y的影响为直接效应，X通过M对Y产生的影响为间接效应，两者之和为总效应。在建立中介效应时，文献中对于“是否需要X对Y的总效应是统计显著的”这一条件是有争议的。已经有研究指出，当直接效应和间接效应符号相反（称为竞争中介）或直接效应为零（称为完全中介）时，总效应检验有可能会错误地拒绝中介效应。然而，对于直接效应和间接效应同号（称为互补中介）的情形，总效应检验的作用并未达成共识。该文创造性地将是否需要对总效应进行检验的问题转化对相关检验拒绝域的包含关系进行几何验证的问题，从而从数学上严格证明了当直接效应和间接效应同方向且均统计显著时，在LSE-F框架下总效应检验一定显著，在LSE-Sobel框架下相关结论渐进成立。除上述结论之外，研究团队还利用所构造的几何分析方法，对中介效应的各种情形进行了系统分析，从统计推断和几何分析的双重角度对已有文献中关于中介效应检验的结论给予了新的解读。同时，随机模拟实验的结果与理论结果也是完全契合的。以上这些结论与文献中已有的结果相互印证，支持了一个共同的论断：在各种情形下建立中介效应都不需要总效应检验。最后，研究团队通过一份社会学研究数据展示利用中介效应模型进行实际数据分析的方法。
该研究工作获得国家自然科学基金(Grants 11771242)、北京智源人工智能研究院(Grant BAAI2019ZD0103) 的资助。
