用R mediation包进行中介分析，中介效应显著，但是中介效应占比不显著，应该如何解释？

Question

#用R mediation包进行中介分析，中介效应显著，但是中介效应占比不显著，应该如何解释？
是否是ACME (average) 是中介效应， Prop. Mediated (average)是中介效应占比？

> summary(med.m)

Causal Mediation Analysis 

Quasi-Bayesian Confidence Intervals

                          Estimate 95% CI Lower 95% CI Upper p-value  
ACME (control)            0.019881     0.005282         0.04    0.02 *
ACME (treated)            0.020743     0.005418         0.04    0.02 *
ADE (control)             0.414767     0.072605         0.74    0.04 *
ADE (treated)             0.415629     0.072869         0.74    0.04 *
Total Effect              0.435510     0.102325         0.76    0.04 *
Prop. Mediated (control)  0.039037    -0.000659         0.27    0.06 .
Prop. Mediated (treated)  0.040824    -0.000670         0.27    0.06 .
ACME (average)            0.020312     0.005388         0.04    0.02 *
ADE (average)             0.415198     0.072737         0.74    0.04 *
Prop. Mediated (average)  0.039931    -0.000664         0.27    0.06 .
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Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Sample Size Used: 5527 


Simulations: 100 

Answer 1

在中介分析中，中介效应是指通过中介变量对自变量和因变量之间的影响进行解释的效应。中介效应显著意味着自变量对因变量的影响部分是通过中介变量实现的。而中介效应占比不显著则意味着中介变量对自变量和因变量之间的影响程度没有显著的差异。

解释这种情况需要考虑以下几个方面：

1. 中介变量的作用可能较小，不足以对自变量和因变量之间的关系产生显著的差异。因此，即使中介效应是显著的，其占比可能也不显著。
2. 中介变量可能存在其他影响因素，这些因素可能会削弱或增强中介变量的作用，从而导致中介效应占比不显著。
3. 样本大小和统计能力可能不足以检测到中介效应占比的显著性。增加样本大小或使用更敏感的统计方法可能会产生不同的结果。

综上所述，即使中介效应是显著的，中介效应占比不显著也不要轻易忽略。应该仔细考虑研究设计和样本情况，并尝试寻找其他可能的解释。