中介作用是研究自變量X對因變量Y的影響時，是否會先通過中介變量M，再去影響Y。比如工作滿意度（X）會影響到創新氛圍（M）,再影響最終工作績效（Y）。
在中介作用研究中，如果自變量與因變量之間存在多個中介變量被稱為多重中介模型。
一、基本類型
根據中介變量之間是否有影響關系又可分為兩種類型。
並行中介模型：並行多重中介模型，中介變量之間互不影響
鏈式中介模型：鏈式多重中介模型，中介變量之間相互影響
目前比較常見的是Bootstrap法進行中介效應檢驗。
二、多重中介操作方法
（1）並行中介基於SPSSAU的操作：
①登錄SPSSAU上傳數據；
②在SPSSAU左側儀表盤選擇[問卷研究]--[中介作用]；
③拖拽相應的變量到對應分析框；中介變量可同時放入多個；
④[中介類型]選擇“平行中介”，點擊開始分析。
SPSSAU中介作用分析
結果分析
上表是對中介作用分析結果的基本匯總。本次研究以X作為自變量，M1、M2作為中介變量，Y為因變量進行分析。本次中介效應分析共涉及共4個模型,模型方程分別如下：
Y=2.835+0.408*X
M1=2.093+0.541*X
M2=1.152+0.776*X
Y=1.611+0.038*X+0.524*M1+0.110*M2
上表是以Bootstrap法進行中介檢驗，分別對應兩條路徑結果：X->M1->Y 和 X->M2->Y；
如果置信區間不包括0，那么中介作用顯著，支持有中介作用的假設; 如果包括0，則不顯著，不支持有中介作用的假設。
分別對兩條路徑分別進行中介效應檢驗。首先看X->M1->Y這條路徑，bootstrap 95%置信區間為0.337~0.498，不包括0，說明X對Y影響時M1的中介效應顯著。中介效應為0.284。
接着看X->M2->Y這條路徑，bootstrap 95%置信區間為0.033~0.221，檢驗結果不包括0，說明X對Y影響時M2的中介效應顯著。中介效應為0.085。
上表為中介作用效應量結果匯總表格。如果中介效應顯著，可在此表中進一步查看中介作用的效應占比。
（2）鏈式中介基於SPSSAU的操作：
①登錄SPSSAU上傳數據；
②在SPSSAU左側儀表盤選擇[問卷研究]--[中介作用]；
③拖拽相應的變量到對應分析框；中介變量可同時放入多個；
④[中介類型]選擇“鏈式中介”（默認為並行中介）；
⑤點擊開始分析。
SPSSAU中介作用分析
結果分析
上表是對中介作用分析結果的基本匯總。本次研究以X作為自變量，M1、M2作為中介變量，Y為因變量進行分析。本次中介效應分析共涉及共4個模型。
上表為中介效應分過程匯總表格，輸出包括中介效應、間接效應和總效應等結果。
如果置信區間不包括0，那么中介作用顯著，支持有中介作用的假設; 如果包括0，則不顯著，不支持中介作用的假設。
其中，總效應bootstrap95%置信區間為0.331~0.484，檢驗結果不包括0，說明總效應顯著。直接效應95%置信區間為-0.055~0.132，檢驗結果包括0，說明直接效應不顯著。
間接效應需要結合兩條或多條路徑回歸模型的結果值相乘得到，比如中介變量M時，X->M和M->Y的效應值相乘，即得到間接效應值，間接效應值進行Bootstrap抽樣檢驗，最終驗證是否存在中介效應。間接效應結果可通過下面的間接效應分析表格進行查看。
使用Bootstrap抽樣檢驗法進行中介效應研究，抽樣次數為5000次，結果顯示：
針對鏈式中介效應路徑進行分析，針對‘X⇒M1⇒M2⇒Y’這條中介路徑來看， 95%區間並不包括數字0(95% CI:0.003~0.021)，因而說明此條中介效應路徑存在。
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