SPSS中介与调节效应分析
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析主题一：中介效应重要理论及操作务实一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。
中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。
在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。
例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系：○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。
此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。
在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应；○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应；因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。
当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检验也更复杂。
以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下：Y=cx+e1 1)M=ax+e2 2)Y=c’x+bM+e3 3)上述3个方程模型图及对应方程如下：二、中介效应检验方法中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1.依次检验法（causual steps）。
依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下：1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验；1.2 在c 显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a 显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a 不显著，则停止检验；1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c ’x + bM + e3,检验b 的显著性，若b 显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。
SPSS基本技法-调节效应与中介效应的探讨.ppt
部屬知覺到的 流動性
主管的 不當對待行為
部屬的 工作滿意度
流動性 高 低
工高 作 滿 意 度低
低高
不當對待領導
11
問題與討論
目前已經有研究指出：當員工的加班時間 越長，其工作倦怠的情形也就越嚴重。
加班時間長短
工作倦怠
針對以上刺激-反應模式，你認為：
– 可能的中介變項是什麼？ – 可能的調節變項有哪些？
主管的 不當對待行為
部屬的工作 滿意度
定義：員工對於主管持續展現語言或非語 言敵意行為的程度，所產生的知覺，肢體 接觸並不包含在內 (Tepper, 2000, p178)。例： -嘲笑部屬 -在別人面前責罵部屬 -對部屬表現無禮的態度
7
中介效果模式(mediating effect model)
12
2-2.如何處理控制變項
有沒有這個可能性?
主管的不當 對待領導
部屬的 工作滿意
部屬的 負向情緒性
我才是幕後 的黑手!
13
所以，我們該怎麼辦呢?
-在控制不相關之變項(負向情緒性)的情況下， 探討獨變項(不當對待領導)對依變項(工作滿意 度的預測效果。
統計分析上怎麼做：階層迴歸分析(hierarchical regression) Y=工作滿意度，X1=負向情緒性，X2=不當對待領導
Step2 ：預測變項 不當對待領導 （ΔR2）
合計R2 調整後的R2 F值 自由度
R12
* p<.05 **p<0.1
工作滿意度
M1
M2
-.31** (.10)**
.10 .09 29.90** 1,277
-.30**
-.20** (.04)**
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析SPSS和AMOS是两个常用的统计软件，它们可以用于进行中介效应和调节效应分析。
下面我将详细介绍如何在SPSS中进行中介效应和调节效应分析，并结合AMOS进行结构方程模型的分析。
中介效应分析：中介效应分析用于探究一个因变量和一个自变量之间是否存在中介变量，以及中介变量对于因变量和自变量之间关系的解释程度。
1.数据准备首先，需要将需要分析的数据导入SPSS软件中。
确保数据已经整理好并进行了数据清洗。
2.建立回归模型在SPSS中，选择“回归”分析模块。
将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中。
3.检验中介变量在回归模型中，将可能的中介变量放入“控制变量”框中。
运行回归模型后，观察自变量对因变量的影响是否减小或变得不显著。
如果在加入中介变量后，自变量对因变量的影响减小或不显著，则说明中介变量起到了中介作用。
4.中介效应检验使用SPSS的BOOTSTRAP方法进行中介效应检验。
在“回归分析”中选择“中介效应”，然后将自变量、中介变量和因变量依次放入相应的框中。
确保你勾选了“调节变量”框，在该框中放入与自变量和中介变量之间可能存在调节关系的变量，比如性别、年龄等。
5.结果解释SPSS将计算出中介效应的点估计值和置信区间。
通过检查置信区间是否包含0来判断中介效应是否显著。
如果置信区间不包含0，则可以认为中介效应是显著的。
调节效应分析：调节效应分析用于探索调节变量对于自变量和因变量之间关系的调节作用。
1.数据准备同样，将需要分析的数据导入SPSS软件中。
2.建立回归模型选择“回归”分析模块。
将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中，将调节变量放入“控制变量”框中。
3.检验调节效应观察调节变量是否对自变量和因变量之间的关系产生显著的影响。
如果调节变量对于自变量和因变量关系的显著性有所改变或存在交互作用，则说明调节变量具有调节效应。
SPSS数据分析案例-信度效度-调节效应-中介效应
样本的基本计数统计：年龄、艺考科目、准备时间、年级、性别、是否独生、是否寄宿、家庭类型对于变量年龄，年龄为16的频数是72(占17.2%)，年龄为17的频数是224(占53.5%)，年龄为18的频数是123(占29.4%)；对于变量艺考科目，艺考科目为体育的频数是57(占13.6%)，艺考科目为美术的频数是208(占49.6%)，艺考科目为舞蹈的频数是86(占20.5%)，艺考科目为音乐的频数是68(占16.2%)；对于变量准备时间，准备时间为高二的频数是362(占86.4%)，准备时间为高三的频数是57(占13.6%)；对于变量年级，年级为高二的频数是75(占17.9%)，年级为高三的频数是344(占82.1%)；对于变量性别，性别为男的频数是153(占36.5%)，性别为女的频数是266(占63.5%)；对于变量是否独生，是否独生为是的频数是303(占72.3%)，是否独生为否的频数是116(占27.7%)；对于变量是否寄宿，是否寄宿为是的频数是275(占65.6%)，是否寄宿为否的频数是144(占34.4%)；对于变量家庭类型，家庭类型为双亲家庭的频数是301(占71.8%)，家庭类型为组合家庭的频数是118(占28.2%)。
变量年龄、艺考科目、准备时间、年级、性别、是否独生、是否寄宿、家庭类型的计数统计频数百分比年龄16 72 17.217 224 53.518 123 29.4艺考科目体育57 13.6美术208 49.6舞蹈86 20.5音乐68 16.2 准备时间高二362 86.4高三57 13.6 年级高二75 17.9高三344 82.1 性别男153 36.5女266 63.5 是否独生是303 72.3否116 27.7 是否寄宿是275 65.6否144 34.4 家庭类型双亲家庭301 71.8变量年龄、艺考科目、准备时间、年级、性别、是否独生、是否寄宿、家庭类型的计数统计频数百分比组合家庭118 28.2变量反向编码因为变量q11_2、q11_5、q11_6、q11_12、q11_11、q11_14、q11_16、q11_17、q11_18、q11_20是反向计分的，为了和其他题目保持相同的计分方式，并且能够与其他题目合成，我们需要对这些题目进行反向计分，也就是把分数进行转换使得高分变成低分，低分变成高分。
如何用SPSS做中介效应
如何用SPSS故中介效应与调节效应1、调节变量的定义变量丫与变量X的关系受到第三个变量M的影响,就称M为调节变量。
调节变量可以是定性的，也可以是定量的。
在故调节效应分析时, 通常要将自变量和调节变量故中心化变换。
简要模型：丫 = aX + bM + cXM + e 。
丫与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画, 它是M 的线性函数, c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小。
如果 c 显著，说明M 的调节效应显著。
2、调节效应的分析方法显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。
当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量, 将自变量和调节变量中心化, 故Y=aX+bM+cXM+的层次回归分析：1、做丫对X和M的回归,得测定系数R12。
2、做丫对X、M和XM的回归得R22,若R22显著高于R12，则调节效应显著。
或者, 作XM的回归系数检验，若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按M 的取值分组, 做丫对X 的回归。
若回归系数的差异显著，则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。
潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量, 自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。
当调节变量是类别变量时, 做分组结构方程分析。
做法是, 先将两组的结构方程回归系数限制为相等, 得到一个x2值和相应的自由度。
然后去掉这个限制，重新估计模型，又得到一个x2 值和相应的自由度。
前面的减去后面的得到一个新的x 2,其自由度就是两个模型的自由度之差。
如果x2检验结果是统计显著的，则调节效应显著；当调节变量和自变量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen和Hau提出的无约束的模型。
SPSS中介与调节效应分析
SPSS中介与调节效应分析首先，中介效应是指一个变量对于自变量和因变量之间关系的解释作用，通过该变量的加入，可以揭示自变量与因变量之间的潜在机制。
调节效应是指一个变量是否能够改变自变量与因变量之间的关系强度或者方向。
中介与调节效应分析可以帮助研究者深入了解自变量与因变量之间的关系，从而更好地解释研究结果。
SPSS可以用来进行中介与调节效应分析。
下面将介绍相应的步骤：1.数据收集与准备：首先，需要收集所需的数据，并将数据录入SPSS。
确保数据的准确性和完整性。
2.数据清洗与变量筛选：根据研究的需求，对数据进行清洗和变量筛选。
这包括删除缺失值、异常值或不相关的变量。
3.变量计算：根据中介与调节效应的研究假设，可以对一些变量进行组合或计算。
例如，计算中介变量的总得分或变量之间的差值。
4. 进行中介效应分析：在SPSS中，可以使用插件PROCESS来进行中介效应分析。
首先，选择"Analyze"选项卡，然后选择"PROCESS"插件。
在打开的窗口中，输入自变量、中介变量和因变量。
选择适当的模型，例如"Model 4"，并点击"Run"进行分析。
5. 解读中介分析结果：中介分析的结果有三项：自变量对中介变量的影响（路径a）、中介变量对因变量的影响（路径b）以及自变量对因变量的总效应（路径c）。
可以通过Bootstrap置信区间来检验效应的统计显著性。
如果路径a和b都显著，那么就可以认为存在中介效应。
6. 进行调节效应分析：调节效应分析也可以通过PROCESS插件进行。
首先，选择"PROCESS"插件，然后选择"Model 1"。
输入自变量、调节变量和因变量，点击"Run"进行分析。
7. 解读调节分析结果：在调节效应分析中，主要关注调节变量对自变量和因变量之间关系的影响。
中介效应和调节效应的SPSS检验
中介效应和调节效应的SPSS检验为将不同的变量的数据的尺度统一化，将所有数据进行中心化处理，即将原始数据减去平均数。
SPPS步骤：打开数据，在菜单中执行：analyse--descriptive statistics--descriptives。
一．SPSS回归分析中介效应检验步骤：第一步：检验自变量X（EP1）与因变量Y（SI1）的关系，即方程y=cx+e1中的c是否显著，检验结果如下表：由上表可知，方程y=cx+e的回归效应显著，系数c值.342显著性为p<.000,可以进行方程m=ax+e和方程y=c’x+bm+e的显著性检验；第二步：分别检验a和b的显著性，如果都显著，则急需检验部分中介效应和完全中介效应；如果都不显著，则停止检验；如果a或b其中只有一个较显著，则进行sobel检验（边缘检验）。
首先，检验中介变量M（OC1）与自变量X（EP1）的关系，即方程M=ax+e2中的c是否显著，检验结果如下表：由上面两个表格结果分析可知，方程m=ax+e中，a值0.112显著性p>.000,不显著，继续检验b的显著性。
第三步：检验中介变量M（OC1）、自变量X（EP1）和因变量Y（SI1）的关系，即方程y=c’x+bm+e3中的c是否显著，检验结果如下表：由上面两个表的结果分析可知，方程y=c’x+bm+e中，b值为0.146显著性为p>.000,所以b不显著。
因此综合两个方程m=ax+e和y=c’x+bm+e的检验结果，a和b都不显著，停止检验。
所以，由我们的数据，分析得出调节效应不存在。
二．SPSS回归分析调节效应检验步骤：首先，构建两个回归方程，Y（SI1）是因变量，x（EP1）是自变量，M （OC1）是调节变量，MX（spss计算得出：转换→计算变量，命名JFX）是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c'。
我们可以检验两个方程的R方改变量，如果该变量显著，说明调节作用显著，也可以直接检验c'的显著性，如果显著也可以说明调节作用。
如何用SPSS做中介效应
1、调节变量的定义变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。
调节变量可以是定性的，也可以是定量的。
在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。
简要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。
Y与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。
如果c显著，说明M 的调节效应显著。
2、调节效应的分析方法显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。
当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。
2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。
或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M的取值分组,做 Y对 X的回归。
若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。
潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。
当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析。
做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度。
然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度。
前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。
如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen和Hau提出的无约束的模型。
3．中介变量的定义自变量X对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y,则称M为中介变量。
如何用SPSS做中介效应与调节效应
如何用SPSS做中介效应与调节效应中介效应和调节效应是做结构方程模型的时候，不得不探讨的问题，有时候，这些效应会在你的研究中发挥着很大的作用。
可以说，知道如何用SPSS来测量中介效应和调节效应对你的研究和数据分析至关重要。
若你正好在搞结构方程模型，那么你可以使用SPSS，记住以下几点即可测量中介效应和调节效应。
首先，你需要在SPSS中建立一个结构方程模型，这个模型要包括自变量，因变量，中介变量和调节变量，然后打开“结构方程模型”窗口，点击“新建模型”，这样你的模型就建立好了，你就可以添加相关的变量了。
接下来，你需要添加自变量、因变量、中介变量和调节变量，右击模型框架后，选择“新建变量/因变量/中介变量/调节变量”，点击OK，在弹出的窗口中选择想要的变量，比如自变量、因变量、中介变量和调节变量，然后点击“确定”，变量就被添加到你的模型里了。
接下来，你需要在模型中添加因变量和自变量的回归参数，以测量中介效应和调节效应，点击“新建参数”，在弹出的窗口中，选择你最近添加的自变量和因变量，比如说，如果你想测量一个自变量对一个因变量的中介效应，你就需要选择两个变量。
SPSS教程PROCESS中介与调节效果分析
SPSS教程PROCESS中介与调节效果分析
一、中介效果分析在SPSS中的使用
在SPSS中，分析中介效应的处理方法是采用Procedure-> Regression->Linear（也可以采用Logistic，这里以Linear为例），来
实现中介效果的分析，根据自变量、因变量和中介变量的设定，计算出每
个变量的参数估计值、偏差平方和拟合指数等；用来评价中介效应的分析
结果，则可以采用偏差平方和拟合指数等，其中，最重要的参数就是中介
变量控制自变量对因变量的影响减少了多少，也就是所谓的中介效应贡献。
1. 根据要求，使用Procedure-> Regression->Linear，在Dependent List框中选择因变量，在Independent List框中输入自变量
和中介变量，此时SPSS将会自动计算因变量、自变量和中介变量之间的
参数估计值、偏差平方和拟合指数等；
2. 使用Syntax框输入语句，可以输入一下SPSS Syntax语句，以计
算出因变量、自变量和中介变量之间的关系：
Regress Y X1 X2 X3/Method=Enter.
这里Y为因变量，X1、X2和X3则为自变量和中介变量；
3. 在Statistics框中，默认选项无需更改，即可自动计算出因变量、自变量和中介变量之间的R平方值；
4. 再次输入以下Syntax语句，可以计算出控制中介变量之后，自变
量对因变量的影响减少了多少，也就是所谓的中介效应贡献：Regress Y X1 X2 X3/Method=Enter/Mediation.。
如何用SPSS做中介效应与调节效应教案资料
如何用SPSS做中介效应与调节效应教案资料使用SPSS进行中介效应和调节效应分析需要以下步骤和资料：1.数据准备：- 首先要确保你已经收集到了适当的数据，并将其整理成适合SPSS 分析的格式，通常是将数据输入到一个Excel文件中，并确保每个变量都有一个明确的变量名。
2.导入数据到SPSS：-打开SPSS软件，并导入数据文件。
选择"文件"->"打开"->"数据"，然后选择你的数据文件，点击"打开"即可导入数据。
3.变量选择和重编码：-根据你的研究目的，选择相关变量。
对于中介变量和结果变量，确保它们是连续型变量。
如果这些变量是分类变量，可以进行重编码，将其转换成连续型变量。
对于调节变量，可以是分类变量或连续型变量。
4.中介效应分析：-选择"分析"->"回归"->"线性"，将自变量放入"独立变量"框中，将中介变量放入"中介变量"框中，将结果变量放入"因变量"框中。
点击"模型"按钮，选择"中介"，然后点击"继续"。
-在"状况变量"框中，可以选择添加其他控制变量。
- 点击"统计"按钮，确保勾选了"Sobel"和"Bootstrap"两个选项。
这些选项可以用来检验和估计中介效应的标准误差。
-点击"继续"按钮，然后点击"OK"按钮进行分析。
-SPSS将生成一个报告，其中包括回归系数、t值、p值以及中介效应的估计值和置信区间。
5.调节效应分析：-选择"分析"->"回归"->"线性"，将自变量放入"独立变量"框中，将调节变量放入"因变量"框中，将结果变量放入"因变量"框中。
第30章 中介效应与调节效应分析——【SPSS精品教程 资源池】
• 2.调节效应检验过程 • 显变量的调节效应分析方法。分为四种情况讨论。 • 1）当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，做两因素交互
效应的多因素方差分析，交互效应即调节效应； • 2）自变量使用哑变量，调节变量是连续变量时，将因变量、自变量
和调节变量中心化，做Y = aX + bM + e1 ； Y = aX + bM + cXM + e2的层 次和回XM归的分回析归：得①R2做2，Y对若XR和22显M著的高回于归R，12得，决则定调系节数效R应12显；著②。做或Y对者X，、作M XM的回归系数检验，若c显著，则调节效应显著； • 3）当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，做分组回归分析： 按M的取值分组，将因变量和自变量中心化后做Y对X的回归，若回 归系数的差异显著，则调节效应显著； • 4）当自变量是连续变量时，调节变量是连续变量时，将因变量、自 变量和调节变量中心化后，同2）做层次回归分析。
• 4）单击“确定”按钮，输出结果。 • 由0性.6图检783验，0。-7P、=0图.00300，-8可可知以，进方行程方Y程=cMX+=ea1X的+ e回2 归和效Y=应c′显X+著bM，+ec值3 的等显于著 • （显4著），中检介验效结应果分如析图第3二0-9步、检图验30，-1即0所检示验。方程M=aX+e2中的a是否
一、中介效应分析
• 1.中介效应的概述 • 中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因
果链关系，而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响 产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生 的的间接影响称为中介效应。 • 中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变 量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止 一个的情况下，中介效应不等于间接效应，此时间接效 应可以是部分中介效应和（或）所有中介效应的总和。 • 在社会心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的， 更常见的是间接关系。
如何用SPSS分析中介作用与调节作用
当调节变量和自变量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen和Hau提出的无约束的模型。
3．中介变量的定义
自变量X对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y,则称M为中介变量。Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c是X对Y的总效应,ab是经过中介变量M的中介效应,c′是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间有c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab来衡量。
Sobel检验的统计量是z=^a^b/sab，中^a, ^b分别是a, b的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2,sa,sb分别是^a, ^b的标准误。
5.调节变量与中介变量的比较
调节变量M
中介变量M
研究目的
X何时影响Y或何时影响较大
X如何影ห้องสมุดไป่ตู้Y
关联概念
调节效应、交互效应
中介效应、间接效应
什么情况下考虑
第二步做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；
（3）当自变量是连续变量，调节变量是类别变量时，分组回归:
按M的取值分组,做Y对X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，
（4）当自变量是连续变量，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析。
2、调节效应的分析方法
显变量的调节效应分析方法，分为四种情况讨论。
（1）当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；
（2）当调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量时,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析
spss宏程序中介模型研究
spss宏程序中介模型研究
在心理和行为研究中,经常遇到中介(mediation)和调节效应。
如果自变量X通过影响第三个变量W来影响因变量Y,此时W是中介变量。
如图1,青少年的“感恩”影响“日常性学业复原力”,进而影响“学业成就”。
中介效应分析的目的是探究X如何影响Y。
如果自变量X与因变量Y的关系受到第三个变量U的作用,此时U是调节变量,影响X和Y之间关系的方向(正或负)和强弱。
如图2,“同伴关系”与“学生违纪行为”的关系,受到“教师管教方式”的影响。
调节效应分析的目的是探究X何时影响Y或何时影响较大。
如果一个模型包含的变量多于3个,可能同时包含中介变量和调节变量,这些变量在模型中的位置和作用不同会产生不同的模型。
主要涉及有调节的中介模型(moderated mediation model；中介作用被调节)与有中介的调节模型(mediated moderation model；调节作用被中介)。
根据英文释义我们便可看出，前者重点在于X对Y的影响作用，需要经过U来实现，然后U的中介作用又受到W的调节；而后者偏重于X对Y的影响作用的大小或强弱会先受到W的调节，然后W对于X与Y间关系的调节又需要一个中介U来实现。
有小伙伴可能会说，在看文章时总是容易混淆“有调节的中介”与“有中介的调节”这两个概念，我们在看文章时可能会发现有时这两者的模型图或者分析结果呈现很像，那么该如何区分或者是在自己
文章中解释呢？其实xx认为，最重要的是要读懂或者理清文章中的理论推导是如何阐释的，是先论述了中介作用还是先论述了调节作用。
SPSS基本技法-调节效应与中介效应的探讨.ppt
1
當你在做論文的時候，遇到下 面問題，你該怎麼辦？
複選題要怎麼key-in呢？ 資料key-in完後，要怎麼偵測有沒有key錯呢？ 我如何把基本資料中的連續變項（如：所有受測樣本 的年資在半年到14年之間）轉換成類別變項呢（如：1=
年資不到1年、2=1年以上3年以下、3=3年以上5年以下、 4=5年以上7年以下、5=超過7年）
部屬知覺到的 流動性
主管的 不當對待行為
部屬的 工作滿意度
流動性 高 低
工高 作 滿 意 度低
低高
不當對待領導
11
問題與討論
目前已經有研究指出：當員工的加班時間 越長，其工作倦怠的情形也就越嚴重。
加班時間長短
工作倦怠
針對以上刺激-反應模式，你認為：
– 可能的中介變項是什麼？ – 可能的調節變項有哪些？
Variable
Step1：control variable Sex of clerk Sex of customer Sex of clerk-customer pair Age of clerk Years of clerk Professional ability
Step2：predictor Displayed positive emotions
一個公式闖天下
01X
2M
XM 3
X
β1
M β2
Y
β3
X×M
拆成三部曲
Step 1 10 11 X
Ｒ12
Step 2 20 21 X 22 M
Ｒ22
Step 3
30 31 X 32 M
XM 33
Ｒ32
R2
SPSS基本技法与调节效果与中介效果的探讨-精品文档
Slide 9
例：主管的不當對待領導行為(abusive supervision)對透過什麼樣的中介機制，影 響部屬反應呢部屬呢？(Tepper, 2000)
主管的 不當對待行為
部屬的 公平知覺
部屬的 工作滿意度
Slide 10
調節效果模式(moderating effect model)
獨變項
獨變項
(Independent variable)
中介變項
(mediator, mediating variable)
依變項
(dependent variable)
中介效果模式可以解釋：獨變項為什麼(why)可 以影響或預測依變項。
換言之，獨變項是透過什麼樣的機制(即中介變 項)來影響或預測依變項。
加班時間長短
工作倦怠
針對以上直接效果模式，你認為：
可能的中介變項是什麼？ 可能的調節變項有哪些？
Slide 13
2-2.如何處理控制變項
有沒有這個可能性?
主管的不當 對待領導
部屬的 工作滿意
部屬的 負向情緒性
我才是幕後 的黑手!
Slide 14
所以，我們該怎麼辦呢?
-在控制不相關之變項(負向情緒性)的情況下， 探討獨變項(不當對待領導)對依變項(工作滿意 度）的預測效果。
若β3達到水準顯著，則調節效果存在
Slide 26
調節效果的驗証(續)
部屬知覺到ຫໍສະໝຸດ (X,獨變項) No的流動性
主管不當Image
對待領導
(M,調節變項) (Y,依變項) 部屬的 工作滿意度
拆成兩部曲(不含控制變項)
Step 1 Yˆ 10 11 X 12 M
Ｒ12
实验三 调节效应与中介效应的检验
实验三调节效应与中介效应的检验一、实验性质上机实验〔计算机、spss软件〕二、实验目的与要求1、理解调节效应和中介效应的理论涵义；2、使学生熟练掌握应用SPSS针对调节效应和中介效应进行统计检验，熟悉操作步骤，并能够对统计分析的结果进行解释。
三、实验原理〔一〕调节效应1、调节变量〔moderator〕的定义变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。
这种有调节变量的模型一般地可以用图1 示意。
调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。
在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。
简要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。
Y与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。
如果c显著，说明M 的调节效应显著。
2、调节效应的分析方法显变量的调节效应分析方法，分为四种情况讨论：〔1〕当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；〔2〕调节变量是连续变量时，自变量是连续变量时,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。
2、做Y对X、M和XM的回归得R22，假设R22显著高于R12，那么调节效应显著。
或者,作XM的回归系数检验,假设显著,那么调节效应显著；〔3〕当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M的取值分组,做 Y 对 X的回归。
假设回归系数的差异显著,那么调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e的层次回归分析。
〔4〕潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。
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1
第一节 什么是心理学
二、心理学的目标 2. 解释: 揭示事实的原因, 分析现象间的前因后果。 [殊途同归、同途异归、相互作用、交互作用]。 e.g., 生活事件影响心理病理学的机制。
目录 1.中介效应分析 2.调节效应分析 3.有调节的中介效应分析 4.有中介的调节效应分析
3
from kindergarten (age 5–6) until the end of sixth grade (age 11–12)
and beyond.
Teachers’ expectations
Children's ethnicity
Children’s socio-economic SES
achievement outcomes. Furthermore, the role of children's ethnicity
in moderating this mediated relation is investigated.
➢ 研究方法：A cohort of approximately 4,000 students was followed
研究假设概念模型图
Language and math achievement
39
有调节的中介案例(2)
研究发现：
40
有调节的中介案例(2)
研究发现：
教师期望
1.60 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 -0.20 -0.40 -0.60
minority children majority children
低感恩 高感恩
低教师支持
高教师支持
53
有中介的调节效应研究案例(3)
54
有中介的调节效应研究案例(3)
55
有中介的调节效应研究案例(3)
56
有中介的调节效应研究案例(3)
57
低家庭社会经济地位
高家庭社会经济地位
41
4.有中介的调节效应
有调节的中介模型(mediated moderator model)意味着 自变量对因变量的效应受到调节变量的调节，而调节效应 （至少部分地）通过中介变量而起作用。 逻辑：直接路径的调节效应显著后，再检验调节是否被中 介。
Moderator
➢ 研究目的：探讨父亲教养方式和父亲教养投入与中高年级小 学生自我意识发展的关系。
➢ 研究方法：365名大连市某小学 4~6 年
研究假设概念模型图
24
调节效应研究案例(2)
25
调节效应研究案例(2)
26
调节效应研究案例(3)行为遗传学研究
X
√
X
素质压力假说 vs 不同易感性假说
➢ 研究方法：以四所普通公办初级中学学生共1406人。
36
有调节的中介案例(1)
37
有调节的中介案例(2)
38
有调节的中介案例(2)
➢ 研究目的：This study examines the role of teachers' expectations in
the association between children's socio-economic background and
有调节的中介效应示意图(2)
3.有调节的中介效应
有调节的中介效应示意图(3)
32
3.有调节的中介效应
有调节的中介效应示意图(4)
33
3.有调节的中介效应
有调节的中介效应示意图(5)
34
有调节的中介案例(1)
35
有调节的中介案例(1)
➢ 研究目的：考察不良同伴交往在父母婚姻冲突与初中生攻击行 为关系间的中介效应，以及冲动性对这一中介过程的调节效 应。
Moderator
X
Y
X
Mediator
Y
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有中介的调节效应研究案例(1)
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有中介的调节效应研究案例(1)
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有中介的调节效应研究案例(1)
45
有中介的调节效应研究案例(1)
46
有中介的调节效应研究案例(1)
47
有中介的调节效应研究案例(2)
研究目的：以学生感知教师支持行为通过成就动机影响学业成 就的中介模型为基础，以感恩作为调节变量考察感知教师支持 行为在何时影响成就动机和学业成就。
9
中介效应研究案例(1)
中介效应研究案例(1)
中介效应研究案例(2)
中介效应研究案例(2)
研究目的：考察变革型领导对教师组织沉默的影响，以及组织信 任和心理授权在此过程中的中介作用。 研究方法：对515名中小学教师进行测查，采用结构方程模型等统 计分析。
研究假设概念模型图 13
中介效应研究案例(2)
3.有调节的中介效应
有调节的中介模型(moderated mediation model)意味 着自变量通过中介变量对因变量产生影响，而中介过程受 到调节变量的调节。 逻辑：先有中介效应显著，再检验中介效应是否被调节。
29
3.有调节的中介效应
有调节的中介效应示意图(1)
30
3.有调节的中介效应
研究方法：采用学生感知教师支持行为问卷、感恩问卷、成就 动机量表对1379名初中生进行调查。
48
有中介的调节效应研究案例(2)
49
有中介的调节效应研究案例(2)
研究发现：
➢ （1）感知教师支持行为对学业成就有正向的预测作用。 ➢ （2）感恩在感知教师支持行为与学业成就的关系中起调
节作用。 ➢ （3）这种调节作用以成就动机为中介变量。
50
有中介的调节效应研究案例(2)
51
有中介的调节效应研究案例(2)
学业成就
1.20 0.80 0.40 0.00 -0.40 -0.80 -1.20
低感恩 高感恩
低教师支持
高教师支持
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有中介的调节效应研究案例(2)
成就动机
0.60 0.40 0.20 0.00 -0.20 -0.40 -0.60
研究发现：组织信任在变革型领导与教师组织沉默的关系中起中 介作用。
变革型领导
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2.调节效应
调节效应旨在揭示发展的个体差异。如果自变量X与因变量Y 的关系受到第三个变量M的作用，此时M是调节变量，影响 X和Y之间关系的方向（正或负）和强弱，调节效应分析的目 的是探究X何时影响Y或何时影响较大。
例举：外貌与自尊的关系受重视程度的调节 (1)很重视外貌的人，长相不好会大大降低其自尊； (2)不重视外貌的人，长相不好对其自尊影响不大。
调节效应概念模型
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16
17
2.00
亲子关系差
1.50
亲子关系好
1.00
积极发展
0.50
0.00 -0.50
低贫困
高贫困
-1.00
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调节效应研究案例(1)
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调节效应研究案例(1)
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调节效应研究案例(1)
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调节效应研究案例(1)
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调节效应研究案例(2)
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调节效应研究案例(2)
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1、中介效应分析 X → M → Y
中介效应分析的目的是探究X如何影响Y。即如果自变量X通 过影响第三个变量M来影响因变量Y，此时M是中介变量， 其代表的是一种机制，X通过它影响Y。
例举：气温与性犯罪的关系 (1)气温高→衣着暴露→诱发性犯罪 (2)气温高→荷尔蒙分泌旺盛→引发性犯罪
中介效应概念模型
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中介效应和调节效应分析
➢ 近十年来，在心理学、教育学和其他社科研究领域，越来 越多的实证研究(尤其是使用问卷、量表收集数据的研究) 建立中介效应（mediation effect）或者调节效应 （moderation effect）模型进行统计分析。