对于我的博士论文，我提供了一个关于教师专业发展的概念模型。我的模型有一个中介。我想知道我是否可以通过 Baron 和 Kenny 的程序或 bootstrap 测试调解，然后进行结构方程建模 (SEM) 分析。许多人说第一步（测试调解）是一个额外的程序，他们说 SEM 将处理调解分析。那么，我怎样才能证明同时使用这两个程序是合理的呢？
我的第二个问题是：我是否应该为我的博士论文提出一个一般性的研究问题，例如“是否调节外生变量和内生变量之间的关系？” 或者我应该为模型中的每条路径提供不同的研究问题？我非常感谢您富有洞察力的回应。
一些想法浮现在脑海。我希望他们有帮助。
假设您有曝光 X、结果 Y 和中介 X。
1) 在我看来，Baron 和 Kenny 不是解决调解问题的好方法，至少不是没有很多细心。主要问题是潜在的“对撞机偏差” REF。如果 ZY 关系存在混杂因素（ Z <-- C --> Y ），一旦您调整了 Z，这些因素就会成为 XY 关系的混杂因素，因此解释模型之间 X 系数的差异是' t 像某些人说的那样直截了当。
2）调解是一个根本上的因果问题。在构建您的 SEM 之前，我将使用有向Aclylic Graph REF来绘制您所有假设的因果关系。这将包括变量之间的任何中介影响。然后，您应该确定您对研究最感兴趣的关系，并使用 DAG 来识别潜在的混杂因素……包括 Z --> Y 关系的混杂因素（考虑到您对潜在调解的兴趣）。
3）我不会将您的 SEM 视为线性回归的集合（尽管从技术上讲，这正是它的本质）。SEM 的美妙之处在于，它们是关于你认为宇宙如何运作的整体的理论陈述，然后可以根据数据进行测试。SEM 和 DAG 一样，应该只包含回答研究问题所需的内容。从这个角度来看，把 SEM 中的每一个关系都变成一个“研究问题”就是让尾巴摇摆不定。您应该有一个研究问题作为您的起点，然后根据需要构建 SEM。
为了了解您从不同分析中获得的结果的任何差异，尝试不同的方法对我来说似乎是明智的。Baron & Kenny 的方法受到了相当多的批评（例如，Pardo & Román, 2013 ; Hayes, 2009 ; Zhao, Lynch, & Chen, 2009 ; Krause 等人, 2010），因此替代方案似乎特别值得探索，理想情况下要注意需要替代方案的问题。[这可能是您第一个问题的不完整答案...]
如果您在理论上对调解问题感兴趣，将其纳入您的介绍和讨论是有意义的。我认为您应该（并传达）基于先前理论的模型中的每条路径的一些理由，但在某些情况下，问题可能很简单，例如，“将变量预测变量以与以前的研究人员发现的大致相同的方式？”或者，“如果我将这条路径固定为 1/0，模型会充分拟合吗？”只要答案是肯定的，这样的问题就不是很有趣，所以我会只建议解释为什么要以您的方式对这些潜在（甚至可能，我希望）无趣的路径进行建模（可能反映一些得到充分支持的理论假设），并讨论出现的任何有问题的结果。相比之下，a不管结果是否有问题，调解的新问题可能更有趣：即使是“空”结果仍然是结果！