链式中介M1不服从正态分布 可以直接做process分析吗

Question

我的样本量是800多，然后做链式中介，可是m1不符合正态分布，只需要把m1转换成正态分布，再进行process分析，还是直接用process分析就可以做？

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引自免费微信小程序：皆我百晓生

在进行过程（PROCESS）分析时，尤其是涉及中介效应检验时，我们通常基于线性回归模型，并假设误差项服从正态分布。然而，对于自变量M1不服从正态分布的情况，并不意味着不能直接进行PROCESS分析。

首先， PROCESS分析本身关注的是变量间的关联和间接效应，并非对每个变量本身的分布形态有严格要求。尽管正态分布可以确保参数估计的稳健性以及某些统计推断的有效性，但在大样本条件下（如你提到的800多样本），即使M1不服从正态分布，线性回归模型依然能够提供可靠的估计值，尤其是在处理连续型变量时。

其次，针对M1不服从正态分布的问题，你可以考虑以下策略：

1. 数据转换：尝试将M1进行某种数据转换以逼近正态分布，例如使用Box-Cox变换、反正弦变换或对数变换等。转换后如果分布接近正态，则可继续使用线性回归和PROCESS进行分析。

2. 非参数方法：虽然PROCESS是基于线性模型构建的，但也有其他方法可以探讨非正态分布的中介效应，比如分位数回归、有序逻辑回归或者使用Bootstrap等非参数统计方法来估算效应大小和显著性。

3. 检验结果稳健性：即便不转换M1，也可以先用当前的数据结构运行PROCESS分析，然后观察结果是否稳健，比如通过残差检验、异方差性检验等确认模型的适用性。

结论上，在你的样本量足够大的情况下，M1不服从正态分布并不一定妨碍你使用PROCESS分析。不过，为了保证结果的稳健性和解释的有效性，建议你先尝试对M1做适当的转换并查看转换后的分布情况，再进行后续的PROCESS分析。同时，也要关注模型的整体拟合优度及残差诊断情况，确保所选择的模型能有效捕获变量间的关系。