在使用Bootstrap方法进行中介效应检验时，**置信区间**是判断显著性的关键。因为Bootstrap方法能够更好地应对间接效应的非正态性问题，并能直接通过置信区间是否包含0来判断效应的显著性。这种方法比传统的基于P值的假设检验更为精确和稳健。

一般是先将数据随机分成2部分，第一部分在SPSS做探索性因素分析，获得因子结构以后再用AMOS等软件对这个结构做验证性因素分析。验证性因子分析就是验证你的结构效度的

在统计学中，假设检验、正态性检验和F检验是三种不同的检验方法，它们各自具有不同的目的和应用场景，但之间也存在一定的联系。正态性检验和F检验都可以看作是假设检验的一种特殊形式

皮尔逊相关系数用于测量变量间的线性相关性，而KMO和巴特利特球形检验则是评估数据适合进行因子分析的工具。它们在统计分析中的用途不同，但都涉及对数据相关性的评估。

定类变量 和 定序变量 通常映射为 分类变量。定类变量属于名义型分类变量，定序变量属于有序型分类变量。 定距变量 和 定比变量 通常映射为 数值变量。