中介效應檢驗方法主要包括以下幾種：
因果逐步迴歸檢驗法（Baron和Kenny, 1986）：
第一步：分析X對Y的迴歸，檢驗迴歸係數c的顯著性。
第二步：分析X對M的迴歸，檢驗迴歸係數a的顯著性。
第三步：分析加入中介變量M後X對Y的迴歸，檢驗迴歸係數b和c'的顯著性。
乘積係數法：
檢驗a*b的乘積是否呈現出顯著性，以此來判斷中介效應的存在。
Sobel檢驗：
基於Z統計量，檢驗間接效應(a*b)的顯著性，前提假設是間接效應是正態分佈且需要大樣本。
Bootstrap抽樣法：
通過重複抽樣來估計間接效應的分佈，並基於這個分佈來計算置信區間和P值，適用於中、小樣本和各種中介效應模型。
係數乘積法：
計算自變量對中介變量以及中介變量對因變量的係數乘積(a*b)，然後檢查這個乘積是否顯著。
偏最小二乘法(PLS)：
對於複雜的模型結構和非正態數據，使用PLS路徑模型來估計和檢驗中介效應。
以上方法中，因果逐步迴歸檢驗法和乘積係數法較爲簡單易懂，而Sobel檢驗、Bootstrap抽樣法和PLS方法提供了更嚴謹的統計檢驗和置信區間的估計。