实验三调节效应与中介效应的检验
调节效应、中介效应
有中介的调节变量
如果一个模型除了自变量和因变量外,涉及的第三变量不止一个, 可能会同时包含调节变量和中介变量。这些变量出现在模型中的位 置不同会产生不同的模型,联系着不同的统计背景和意义。 研究学生行为(X )对同伴关系( Y)的影响。以往的研究发现,老师 的管教方式(U )是调节变量,老师对学生的喜欢程度(W )是中介变量。 据此可以建立如图1所示的模型。
如果在第(3)步中,UX的系数不显著,则 U的调节效应完全通过中介变量W而起 作用。 从上面分析步骤可知,检验有中介的 调节效应时,先要检验调节效应,然后检 验中介效应。
有调节的中介变量
管教方式(U ) 是调节变量、喜欢程 度(W )是中介变量以后,也可以建 立如图2所示的模型。 与图1 的模型不同的是乘积项, UX 换成了UW。考虑X 对Y 的影响 时,W 仍然是中介变量。但U不是Y 与X 关系的调节变量,而是Y与W 关 系的调节变量。就是说,经过W 的 中介效应受到U 的影响,所以称W 为有调节的中介(moderated media2tor) 。
混合模型
一个复杂的模型,可能同时包含了 有中介的调节变量和有调节的中介 变量。图3所示的就是这样一个混 合模型(mixed model) 。 要研究的是X 对Y的影响。 U ×X →Y表明U 是Y与X 关系的调节 变量,U ×X →W →Y表明它通过W 影响Y,从这个角度看U是有中介的 调节变量。 X →W →Y表明W 是中介变量
中介效应
统计分析方法
基本思路：依次回归c，a，b 统计工具：SPSS
步骤： 1. 验证c不等于0：利用相关或者回归 2. 验证a不等于0，b不等于0。 -用X向M做回归，得到a -进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b 3. 中介效应的大小c' =b - a 缺点： 中介效应弱时，检验效率低。
中介效应调节效应检验方法
中介效应调节效应检验方法中介效应和调节效应是社会科学研究中常用的两种效应检验方法。
中介效应指的是一个变量（中介变量）在自变量和因变量之间传递作用，调节效应则是指一个变量对自变量和因变量之间关系的影响程度。
中介效应检验方法主要有两种：路径分析和Bootstrap法。
路径分析方法是通过建立一个结构方程模型来探究自变量、中介变量和因变量之间的关系。
首先，确定自变量、中介变量和因变量，并设定其测量指标。
然后，构建结构方程模型，将自变量、中介变量和因变量的测量指标与其潜变量建立关系。
接着，进行参数估计和假设检验，确定中介效应的存在与否。
Bootstrap法是通过重新采样方法来估计中介效应的置信区间。
具体步骤为：首先，收集原始数据，并将原始数据进行多次重复抽样产生多个样本。
然后，计算每个样本中自变量和因变量之间的关系，得到多个中介效应。
接着，基于这些中介效应计算置信区间，确定中介效应的显著性。
调节效应检验方法主要有两种：多元回归分析和可视化检验。
多元回归分析是通过建立一个回归模型来探究调节变量对自变量和因变量之间关系的影响。
首先，确定自变量、因变量和调节变量，并设定其测量指标。
然后，构建回归模型，将自变量、因变量和调节变量的测量指标作为解释变量。
接着，进行参数估计和假设检验，确定调节效应的存在与否。
可视化检验是通过绘制散点图或拟合曲线图来观察调节变量对自变量和因变量之间关系的影响。
首先，确定自变量、因变量和调节变量，并设定其测量指标。
然后，将自变量和因变量进行散点图绘制，观察调节变量的变化对关系的影响。
接着，绘制调节变量和因变量之间的拟合曲线，进一步观察调节效应的存在与否。
总之，中介效应和调节效应检验方法分别通过路径分析和Bootstrap 法、多元回归分析和可视化检验来探究变量之间的关系。
在社会科学研究中，合理运用这些方法可以更准确地分析变量之间的作用机制和条件。
中介效应与调节效应分析
概述-核心概念 调节效应与交互效应 从统计分析角度看: 调节效应＝交互效应 从概念定义角度看: 调节效应≠交互效应 交互效应: 两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 调节效应: 哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
6
检验方法-中介效应
传传传统统统检检检验验验方方方法法法123 依系差次数异检乘检验积验法项法检验法 检验回归系数c、a、b、c'
➢➢S检ob验elc检和验c'的法差异是否显著
c✓:回Y归与系X数是的否乘相积关ab是否显著，即H0：ab=0 a✓、检b验:统间计接量为检z验= 系ab数/ sa乘b 积 c✓'sa:b是= 否为完a全2sb2中 b介2sa2
统计工具: SPSS
步骤
验证c不等于0: 中介时，还需验证c'等于0）
用X向M做回归，得到a
进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b
1
4
中介效应值=a*b
实例分析-中介效应
实例分析1 某研究在探究成年人的生活满意度时，根据既往理论支持，初步建立
概述-核心概念
c
X
Y
e1
M
e2
a
b
c'
X
Y
e3
中介效应模型示意图
3
中介效应方程式
Y = cX +e1
(1)
M = aX +e2
(2)
Y =c'X +bM +e3
(3)
➢ 中介效应: a*b ➢ 直接效应: c ' ➢ 总效应: c (c = c'+ ab)
多重调节效应和中介与调节整合模型检验实验原理
多重调节效应和中介与调节整合模型检验实验原理
多重调节效应（multiple moderation effects）是指在某个因果关系中，存在多个调节变量同时对因果关系产生影响的现象。
中介与调节整合模型（mediation-moderation integration model）是指在研究中同时考虑中介效应和调节效应的模型。
在实验研究中，检验多重调节效应和中介与调节整合模型可以采用以下步骤：
1. 确定变量和关系：明确要研究的因变量、自变量、可能的中介变量和可能的调节变量。
2. 数据收集和分析：收集相关的数据并进行相应的数据处理和分析。
可以使用统计软件进行分析，如回归分析、结构方程模型等。
3. 检验调节效应：通过回归分析或结构方程模型，探索调节变量对于因变量和自变量之间关系的影响。
可以计算调节变量的交叉乘积项，并加入回归模型中进行检验。
4. 检验中介效应：使用回归分析或结构方程模型，检验中介变量在因变量和自变量之间的中介作用。
可以使用中介效应的检验方法，如Sobel检验、Bootstrap法等。
5. 检验整合模型：将调节效应和中介效应整合到一个模型中，测试模型的拟合程度和各个路径的显著性。
需要注意的是，在实验中，需要严格按照伦理规范进行研究，保护参与者的隐私和权益。
同时，应注意样本的选择和实验设计的合理性，以保证研究结果的可信度和泛化性。
以上是对多重调节效应和中介与调节整合模型检验实验原理的简要介绍，具体的研究方法和统计分析方法还需根据具体研究问题和数据进行进一步选择和操作。
如何检验中介效应与调节效应
如何检验中介效应与调节效应中介效应和调节效应是实验心理学中常用于探究变量关系的统计方法。
中介效应指的是一个变量介导了另外两个变量之间的关系，也就是说通过介入变量的存在，从而改变了两个变量之间的关系。
调节效应是指一个变量对另外两个变量之间关系的强度和方向产生影响的能力。
以下是一种可能的方法来检验中介效应和调节效应：1.假设检验：对于中介效应和调节效应的检验，需要进行一些假设检验，以确定是否存在这些效应。
通常使用回归分析或者结构方程模型(SEM)来进行假设检验。
在回归分析中，我们可以通过计算输入变量（IV）和输出变量（DV）的关系的显著性来判断是否存在中介效应。
在结构方程模型中，我们可以通过路径分析来评估中介效应和调节效应的存在。
在进行假设检验时，需要注意选择合适的统计方法，并且考虑到控制其他可能的共变量。
2. 重采样方法：当样本量较小或者样本分布偏斜时，我们可以使用重采样方法，如自助法 (bootstrapping) 来检验中介效应和调节效应的显著性。
通过对样本进行重复抽样，可以生成样本分布的置信区间，并计算置信区间之间的重叠程度来评估效应的显著性。
重采样方法可以提供对于样本分布的更稳健的估计。
3. Sobel检验：Sobel检验是一种常用的检验方法，用于判断中介效应的显著性。
它通过计算中介效应路径系数的标准误差来评估中介效应的显著性。
具体而言，Sobel检验计算了中介效应路径系数的标准误差与直接路径系数的标准误差之间的比例值。
如果该比例值超过一些预设的阈值，那么我们可以判断中介效应是显著的。
4. Baron-Kenny方法：Baron-Kenny方法是一种常见的用于检验中介效应的方法。
它基于回归分析，通过将输入变量（IV）和输出变量（DV）的关系分解为直接效应和间接效应，并计算间接效应的显著性来判断中介效应的存在。
具体而言，我们首先需要构建一个回归模型，将中介变量包括在内，并计算直接路径和间接路径系数的显著性。
中介效应与调节效应对比和分析
通过散点图展示自变量、中介变量和因变量之间的关系。在散点图中，可以观察到自变量和因变量之间的关系是否受到中介变量的影响。
中介效应的图示方法
02
调节效应介绍
调节效应是指一个变量对另一个变量的影响程度会随着第三个变量的变化而变化。简单来说，调节效应描述了一个变量如何以不同的方式影响结果，具体取决于另一个变量的值。
调节效应的应用场景
复杂模型构建
中介效应和调节效应可以在同一模型中同时存在，以解释更复杂的因果关系和交互作用。
整合不同理论
中介效应和调节效应可以整合不同的理论框架，以提供一个更全面的解释和预测。
跨领域应用
中介效应和调节效应可以广泛应用于心理学、社会学、经济学、生物学等领域，以解释不同现象和问题。
中介效应与调节效应的综合应用场景
调节变量可以是定性的（例如，性别、年龄或婚姻状况），也可以是定量的（例如，收入或受教育程度）。
调节效应的定义
调节效应的检验方法
层次回归分析
通过在回归模型中引入交互项来检验调节效应。层次回归分析可以帮助我们了解自变量和调节变量如何共同影响因变量。
中介效应分析
中介效应分析可以用来检验一个变量是否在自变量和因变量之间起中介作用，即自变量通过中介变量影响因变量。
05
中介效应与调节效应的实例分析
03
睡眠质量与工作效率
睡眠质量是工作效率的中介因素，良好的睡眠质量可以提高工作效率。
01
吸烟与肺癌
吸烟是肺癌的中介因素，长期吸烟会导致肺癌的发生。
02
学习压力与心理健康
学习压力是心理健康的中介因素，过大的学习压力会对心理健康产生负面影响。
中介效应实例分析
性别与职业选择
中介效应与调节效应辨析
目录一、明确概念 (1)二、研究步骤 (2)（1）中介效应 (3)第1步：确认数据，确保正确分析。
(3)第2步：中介作用检验 (3)（2）调节效应 (7)第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的研究方法。
(7)第2步：调节作用检验 (8)第3步：SPSAU进行分析 (9)在当前学术研究中，会经常遇到中介作用和调节作用，但很多小伙伴还搞不清楚什么是中介效应、什么是调节效应？以及如何区分两者？闲话少叙下面就来为各位讲解一下。
一、明确概念中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。
中介效应中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。
比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。
调节作用调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度是否有着明显的不一样。
二、研究步骤（1）中介效应中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：第1步：确认数据，确保正确分析。
中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y 一定是定量数据。
X 也是定量数据，中介变量M 也是定量数据。
资料来源：SPSSAU 帮助手册-中介作用第2步：中介作用检验检验中介效应是否存在，其实就是检验X 到M ，M 到Y 的路径是否同时具有有显著性意义。
中介变量自变量分类定量(M)(X)分类定量分层回归分析---资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用中介作用共分为3个模型。
针对上图，需要说明如下：•模型1：自变量X和因变量（Y）的回归分析•模型2：自变量X，中介变量(M)和因变量（Y）的回归分析•模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析•模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M)，因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。
中介和调节效应自助法检验，针对非正态截面数据
中介和调节效应自助法检验，针对非正态截面数据文末有送系列相关资料和书籍，请自行下载。
此文是计量经济圈的新加入圈主—Sirius的第一次推文，请圈友们多多支持这篇关于中介效应、调节效应检验的方法（适用于Non-Normal Distribution Cross Sectional Data）。
编者：基于调研数据的计量研究，如果所采集的数据为一期的截面数据，特别对于管理学、社会学等学科的计量分析中，往往需要考察变量之间的中介效应、调节效应。
对于中介效应、调节效应的分析，通常是采用传统的三步检验法（Baron & Kenny，1986）。
然而，对于社会调查所取得的一手调研资料，如果样本数量不足、或因调研条件所限而造成的样本数据分布非正态，那么根据陈瑞（2013）的观点，使用Baron & Kenny（1986）的三步检验法来进行中介效应、调节效应检验，结果是有偏误的。
陈瑞（2013）建议使用Hayes（2013）开发的基于Bootstrap法的process宏进行中介效应、调节效应检验。
本次推文全文转载了南心网博客的一篇关于使用Bootstrap法的中介效应、调节效应检验方法。
并在文后附带了一个最新版的PROCESS 2.16.3宏，可以加载到SPSS软件中运行。
PROCESS插件的最新版可以在作者Hayes主页上下载：/download.html近几年来，Hayes开发的基于SPSS和SAS的中介和调节效应分析程序插件Process得到了越来越多的人的应用，主要的优势有这么几点：第一，中介效应分析一步到位。
在Process之前，中介效应分析要分步进行，分为三步（实际上两步就可以）。
第一步检验总效应，即自变量X对因变量Y的总效应。
但这一步已经被证明是没有必要的甚至是错误的，总效应存在与否不是中介效应的必要条件，因此，先前支持中介效应三步法的一些学者后来做了修正，不再把检验总效应作为前提条件，也就是三步法实际上变成了两步法。
调节效应和中介效应分析
调节效应的分析自变量和调节变量都是分类变量：方差分析考察交互效应（调节效应）自变量（A）和调节变量（M）都是连续变量：对两个变量先做中心化处理(centering)；变量–变量的平均数CA CM求中心化处理之后的两个变量的乘积（交互效应项或调节效应项CAM）层级回归分析调节效应或交互效应第一层CA CM第二层CAM R2 改变量是否显著或者CAM是否显著？3. 自变量是连续变量，调节变量是分类变量（分组回归–SEM ）自变量是分类变量，调节变量是连续变量先将自变量（4个水平）转化成虚拟变量（K-1个虚拟变量）A1 A2 A3 调节变量中心化处理（CM）求中心化处理之后的调节变量与虚拟变量的乘积CM* A1 CM* A2 CM* A3 层级回归分析调节效应第一层A1 A2 A3 CM第二层CM* A1 CM * A2 CM* A3R2 改变量是否显著中介效应分析自变量：agreeableness 因变量：helping中介变量（mediator）：sympathy中介效应分析：自变量对因变量的影响有没有通过某个中间的变量实现。
如果a b都显著，那么有中介效应。
如果c’显著，那么是部分中介效应，如果c’不显著，则是完全中介效应。
(ab都是标准化回归系数)如果a b 都不显著，那么无中介效应。
如果a b有一个显著，那么需要做进一步检验（H0: ab=0）。
Sobel Testz = a*b / √(a*a*sb*sb+b*b*sa*sa)(ab都是标准化回归系数，sa sb 指的是回归系数的标准误)第一步：自变量对因变量有显著效应c = 0.23 (p<0.01)第二步：分析a 和 b 的显著性a的显著性自变量对中介变量的影响a = 0.20 (p=0.01) sa =0.015b的显著性中介变量对因变量的影响（自变量和中介变量）b = 0.281 (p<0.01) sb = 0.013c’的显著性自变量对因变量的直接影响c’= 0.174 (p<0.01)第三步：a 和b 都是显著的，所以M 有中介效应。
中介效应、调节效应检验方法
结果分析关注点
在对 MootstrXp 结果分析时，有三个需要研究者关注的地方 。 • 首先，首先，查看研究者最关心的中介路径是否存在的结果，即a×b是否显著。
Tongetal.(2013) 数据结果显示:防御聚焦 导向的中介效应显著，区间(LLCI=-1.7089, ULCI=-.1597)不包含 0，中介效应的大小(a×b) 为-.8379。 • 其次，查看自变量对因变量的直接影响，即 c’是否显著。 Tong et al. (2013) 数据 结果 显示:控制了中介变量防御聚焦导向后，自变量金钱概念启动(vs. 控制组)对因变量的直 接作用不显著，区间(LLCI=-8907 ULCI=-.5303)包含 0。 • 最后，Bootstrap 还给出了 Baron & Kenny(1986)中模型 2 和模型 3 的结果，研究者可 以查看模型中相应系数 a、b、c’ 以 在结果汇报中阐述。
系数乘积法由于直接检验中介效应ab是否显著不为0，无需以系数c显著作为中 介效应检验的前提条件，可以直接提供中介效应的点估计和置信区间，且Mackinnon的 模拟研究也发现系数乘积法的统计功效优于因果步骤法，因此，系数乘积法逐渐得到众多 研究者的喜爱。系数乘积法分为两类，一类是基于中介效应的抽样分布为正态分布的 Sobel 检验法，另一类是基于中介效应的抽样分布为非正态分布的不对称置信区间法。
中介效应检验方法
因果步骤法 因果步骤法因果步骤法由Baron和Kenny ( 1986 )提出，其检验步骤分为三步。
第一，X对Y的回归，检验回归系数c 的显著性，第二，X 对M的回归，检验回归系数a的 显著性；第三，X和M对Y的回归，检验回归系数b和c'的显著性。如果系数c，a 和b都显 著，就表示存在中介效应。此时如果系数c'不显著，就称这个中介效应是完全中介效应 ( full mediation) ；如果回归系数c'显著，但c'<c，就称这个中介效应是部分中介效应 ( partial mediation) 。中介效应的效果量( effect size) 常用ab/c或ab/c'来衡量。因果 步骤法虽然被广泛使用，但该方法自问世以来，一直饱受争议。 系数乘积法
中介效应和调节效应
一、概念中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。
中介效应中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y 这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。
比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。
调节作用调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度是否有着明显的不一样。
二、研究步骤（1）中介效应中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：第1步：确认数据，确保正确分析。
中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y一定是定量数据。
X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。
第2步：中介作用检验检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。
中介作用共分为3个模型。
针对上图，需要说明如下：●模型1：自变量X和因变量（Y）的回归分析●模型2：自变量X，中介变量(M)和因变量（Y）的回归分析●模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析●模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M)，因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。
在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图：第1步是数据标准化处理（对X,M,Y需要分别进行标准化处理，有时也使用中心化处理）（SPSSAU用户使用“生成变量”功能）第2步和第3步是进行分层回归完成（分层1放入X，分层2放入M）第4步单独进行模型3，即X对M的影响（使用回归分析或分层回归均可，分层回归只有分层1时事实上就是回归分析）最后第5步进行中介作用检验。
中介效应与调节效应分析
中介效应与调节效应的综合分析实例
• 心理压力与健康：心理压力可能会通过多种机制影响健康状 况，如通过影响免疫系统、心血管系统和心理健康等。这些 机制可以作为中介变量，而性别、年龄和社会支持等因素可 以作为调节变量，共同解释心理压力与健康状况之间的关系。
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调节效应分析实例
性别与职业选择
性别可能会调节个人兴趣与职业选择之间的关系。例如，在某些文化背景下，男性可能 更倾向于选择传统上被认为是男性主导的职业，而女性可能更倾向于选择传统上被认为
是女性主导的职业。
年龄与健康行为
年龄可能会调节健康行为与健康状况之间的关系。例如，年轻人可能更容易采取健康的 生活方式，如定期锻炼和健康饮食，而老年人可能更倾向于接受医疗治疗和药物管理。
实例Βιβλιοθήκη 中介效应分析实例吸烟对肺癌的影响
吸烟是肺癌的一个重要风险因素，但吸 烟对肺癌的影响可能通过多种机制起作 用，如直接毒性作用、免疫系统抑制等 。这些机制可以作为中介变量，解释吸 烟与肺癌之间的关联。
VS
学习成绩与职业发展
学习成绩可以作为职业发展的中介变量。 通过良好的学习成绩，学生可以获得更好 的教育机会和技能，进而在职业市场上获 得更好的机会和更高的收入。
建立理论模型
根据相关理论和研究假设，建立中介效应与调节效应的理论模型，明确变量之间的关系和预期的效应 。
数据收集
选择样本
根据研究目的和变量要求，选择合适的样本来源和样 本量。
设计问卷或实验
根据研究问题和变量测量方式，设计问卷或实验程序， 确保数据收集的准确性和可靠性。
实施数据收集
按照设计好的问卷或实验程序，进行数据收集工作， 并确保数据质量。
中介效应与调节效应分析
中介效应与调节效应分析中介效应是指自变量对因变量的影响通过中介变量的作用来实现。
即自变量通过中介变量的变化对因变量产生影响。
可以将中介效应分为部分中介效应和完全中介效应。
部分中介效应是指自变量对因变量的影响同时经过中介变量和其他直接路径进行传递，而完全中介效应是指自变量对因变量的影响完全通过中介变量进行传递。
调节效应是指IV和DV之间关系的强度和方向会因一些调节变量（moderator）的存在而发生变化。
调节变量可以改变IV和DV之间的关系，也就是调节IV对DV的影响作用。
调节效应可以分为加法调节和乘法调节。
加法调节指当调节变量存在时，IV对DV的效应大小会发生变化，而乘法调节则指IV对DV的效应关系会发生变化。
下面将分别详细介绍中介效应和调节效应的分析过程。
中介效应分析包含以下几个步骤：1.确定研究变量：从已有的理论和文献中确定IV、中介变量和DV。
2.收集数据：收集与研究的变量相关的数据。
3.进行初步分析：计算各个变量的描述性统计量，如均值、标准差等。
4.运用回归分析：通过回归分析来检验IV对DV的影响，同时控制其他相关变量的影响。
5.检验中介效应：使用统计软件进行中介效应检验，可以通过以下几种方法进行：a. Sobel检验：通过计算标准化的间接效应的标准误差进行检验。
b. Bootstrap法：通过随机抽样技术计算间接效应的置信区间。
c.间接效应比较法：通过比较直接效应与间接效应的大小来判断是否存在中介效应。
6.解释中介效应：如果存在中介效应，可以通过将中介变量加入回归分析模型，并观察IV对DV的影响是否减弱或消失来解释中介效应。
调节效应分析包含以下几个步骤：1.确定研究变量：从已有的理论和文献中确定IV、调节变量和DV。
2.收集数据：收集与研究的变量相关的数据。
3.进行初步分析：计算各个变量的描述性统计量，如均值、标准差等。
4.运用回归分析：通过回归分析来检验IV对DV的影响，已知是否存在调节效应。
中介效应调节效应检验方法
中介效应调节效应检验方法中介效应和调节效应是心理学和社会科学研究中经常关注的话题。
中介效应是指介于自变量与因变量之间的中介变量对二者间关系的解释作用，而调节效应则是指其中一变量对自变量与因变量的关系的范围、强度或方向进行调节的作用。
在进行中介效应和调节效应的检验之前，首先需要进行相关分析，以明确自变量与因变量之间是否存在显著的关联关系。
若存在相关关系，则可以进一步考察中介效应和调节效应。
中介效应检验的方法有几种常用的统计方法，下面将介绍其中较为常见的几种方法。
1. Sobel检验：Sobel检验是最早也是最常用的中介效应检验方法之一、该方法基于回归分析中的路径系数的标准差，判断中介变量对自变量与因变量之间关系的显著影响程度。
Sobel检验需要计算两个量：（1）自变量对中介变量的回归系数（a路径系数）；（2）中介变量对因变量的回归系数（b路径系数）。
然后根据路径系数和标准差之间的关系，计算Sobel值并进行显著性检验。
2.Bootstrap法：Bootstrapping是一种通过重复采样来估计统计量分布的方法。
在中介效应检验中，可以使用Bootstrap法来估计中介效应的置信区间。
通过多次重复抽取样本，得到多个中介效应的估计值，然后计算这些估计值的标准差，从而得到中介效应的置信区间。
若置信区间不包含零，则表明中介效应是显著的。
3.结构方程模型（SEM）：结构方程模型是一种适用于多个指标之间关系的分析方法。
对于中介效应的检验来说，可以使用SEM来同时估计自变量对中介变量的影响、中介变量对因变量的影响以及自变量对因变量的总效应。
若在SEM中发现自变量对应的路径系数显著，中介变量对应的路径系数也显著，并且自变量对因变量的总路径系数显著且减小，可以说明中介效应的存在。
除了中介效应的检验，调节效应的检验也有常用的方法。
1.分层回归分析：分层回归分析用于检验一种变量在另一种变量对自变量与因变量之间关系的不同区间具有不同的调节作用。
调节效应和中介效应
调节变量(Moderator) vs 中介变量(Mediator)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。
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，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。
（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。
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。
如何检验中介效应与调节效应
• Y=αI＋βM＋£I*M＋error ＋ ＋ ＋ • Moderating vs. interaction
• 当自变量和调节变量都为类别时，GLMUnivariate
• 当自变量为连续变量，调节变量为分类变 量的时候；此时不能采用自变量×调节变 量的交互项设置，因为分类变量×连续变 量缺乏理论意义。 • 将所有的样本按照调节变量的类别进行分 组(例如男性组和女性组，国有企业组和民 营企业组)；在各组内将因变量在自变量上 进行多组回归分析，如果回归系数的差异 显著，说明调节效应存在。
• 当自变量和调节变量都属于连续变量的时 候，简便的做法是将自变量和调节变量中 心化后的乘积作为交互项，进行层级回归 分析，这也是最为常见和传统的做法；层 级回归结果中，如果交互项显著，说明调 节效应存在
• 当自变量和调节变量都属于分类变量的时 候，不能使用回归分析；而应该直接用 ANOVA进行交互效应分析。
– 控制变量 – 控制变量＋自变量 – 控制变量＋中介变量 – 控制变量＋自变量＋中介变量
Path analysis
Dummy variables
• 当自变量为类别，调节变量为连续时；将 自变量使用哑变量，然后IM都中心化，进 入层次回归分析，检验交互项显著性；如 国际市场创业模式相关研究…
Tips
• 只有当自变量和调节变量确定不相关时， 才能够看标准化解
Mediating effect
• X、M、Y彼此显著相关 • 中介效应必须优先理论推导 • 层次回归步骤
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实验三调节效应与中介效应的检验
、实验性质
上机实验（计算机、spss软件）
、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。
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+啲层次回归分析：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；
（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。
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。
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（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。
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X 2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X 2值和相应的自由度。
前面的X 2减去后面的X 2 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X 2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。
（二）中介效应
1、中介变量（mediator ）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
中介效应是间接效应，无论变量是否涉及潜变量，都可以用结构方程模型分析中介效应。
步骤为：第一步检验系统c,如果c不显著，Y与X相关不显著，停止中介效应分析，如果
显著进行第二步；第二步一次检验a, b,如果都显著，那么检验c', c'显著中介效应显
著，c'不显著则完全中介效应显著；如果a, b至少有一个不显著，做Sobel检验，显著则
中介效应显著，不显著则中介效应不显著。
Sobel检验的统计量是z=A a A b/sab ，中A a，A b
分别是a，b 的估计，sab=Aa2sb2 +b2sa2, sa，sb 分别是Aa，Ab 的标准误。
（三）调节变量与中介变量的比较
四、实验操作步骤
中介效应与调节效应的SPSS操作方法
处理数据的方法
第一：做描述性统计，包括MSD和内部一致性信 a （用分析里的scale里的realibility analsys）
第二：将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X，Y, M
第三：做回归分析。
（在回归中选线性回归lin ear
要先将自变量和M中心化，即减去各自的平均数
1、现将M （调节变量或者中介变量）、Y因变量，以及与自变量、因变量、M调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入in dpe nde nt
2、再按next将X自变量输入（中介变量到此为止）
3、要做调节变量分析，还要将X与M的乘机在next里输入作进一步回归。
分析结果中的Beta就是Y=cX+bM+e的系数，B下的constant是常数。
检验主要看F是否显著
五、实验操作
1、调节效应检验
Employee data.sav问卷，该数据库搜集了474位员工的人事与薪酬数据，重要变量包括性别（为字符变量，需要虚拟化为0,1的数值变量、受教育年限、在该公司的年薪、先前的工作年限、是否为少数民族、起薪与目前薪资。
本范例以目前薪资为因变量，教育程度与起薪为解释变量，研究者假设起薪对目前薪酬
的影响时候，请以教育程度为调节变量来检验调节效应。
如果研究教育程度对目前薪资的影响时，以性别为调节变量呢？
2、中介效应检验
H1：教育程度X会影响目前薪资Y
H2:教育程度X会影响起薪Z
H3:起薪Z会影响目前薪资Y
H4:起薪Z为教育程度X对目前薪资Y的影响的中介变量【下载本文档，可以自
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好评和关注，我将一如既往为您服务】。