中介效应与调节效应对比和分析 ppt课件
中介效应与调节效应对比和分析
中介效应与调节效应对比和分析中介效应和调节效应是心理学中的两个重要概念，都涉及到因果关系以及相关变量之间的关联性。
本文将从定义、例子和分析等方面对中介效应和调节效应进行对比和分析。
中介效应是指一个变量（中介变量）在解释一个因变量与自变量之间关系的过程中起到中介作用的情况。
也就是说，自变量通过中介变量对因变量产生影响。
例如，假设我们研究自尊对学业成绩的影响，发现中介变量是学习动力。
自尊会通过学习动力来影响学业成绩。
在这个例子中，自尊是自变量，学业成绩是因变量，学习动力是中介变量。
调节效应则是指一个变量在解释因变量与自变量之间关系的过程中对这个关系的影响程度。
也就是说，该变量调节了因变量与自变量之间的关系。
例如，我们研究幸福感与工作满意度之间的关系，发现社会支持是一个调节变量。
即社会支持会调节幸福感和工作满意度之间的关系。
在这个例子中，幸福感和工作满意度是因变量，社会支持是自变量，调节变量。
从定义上来看，中介效应强调的是自变量通过中介变量对因变量产生影响，而调节效应强调的是调节变量对自变量与因变量之间关系的影响程度。
因此，中介效应和调节效应从性质上来看是不同的。
在研究方法上，对中介效应的检验一般采用回归分析中的路径分析或中介效应检验的特殊程序（如Bootstrap程序）来进行。
而对调节效应的检验一般采用回归分析中的交互作用分析来进行。
这两种分析方法在统计学上也有所差异，因此在实际研究中需要灵活应用。
在研究中的意义上，中介效应和调节效应都可以帮助我们更好地理解变量之间的关系，并解释因果关系。
中介效应帮助我们了解自变量通过哪些中介变量对因变量产生影响，从而为干预措施提供依据。
而调节效应则帮助我们了解在其中一因果关系中，其他变量如何调节这一关系。
例如，社会支持如何调节工作满意度和幸福感之间的关系，可以帮助我们更好地了解如何提高员工幸福感。
总的来说，中介效应和调节效应在实际研究中都有其重要意义。
中介效应帮助我们了解变量之间的中介关系，调节效应则帮助我们了解变量之间的调节关系。
第30章 中介效应与调节效应分析
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。
§ 自变量（X）为“工作不被认同”包含三个观测指标 ：即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中介 变量（M）“焦虑”包含三个观测指标即心跳、紧张 、坐立不安；因变量（Y）“工作绩效”包含两个观 测指标即效率低和效率下降。
§ 新变量的均值如图30-3所示。
§ （2）将新变量X、M、Y中心化，即个体值与其 均数之差处理，得中心化后的新变量X“不被认 同（中心化）”、M“焦虑（中心化）”、Y“工作绩 效（中心化）”，如图30-4所示。
§ 图30-18所示是回归模型的总体情况，男、 女两组回归方程中R2分别为0.748、0.557，P = 0.000 都具有显著效应，表明性别这一变量具有 明显的调节效应。从图30-18所示的数据可以看 出，男性组的回归方程解释了因变量74.8%的方 差变异，女性组的回归方程解释了因变量55.7% 的方差变异。
§ 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的层次回归分析：①做Y对X和M的回归，得决定系数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c显著，则调节效应显著；
中介效应与调节效应分析(课堂PPT)
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
自大大我学学效生生能领领×导导力力 团队绩效
团队绩效 团团队队绩绩效效
概述-核心概念
中介效应(mediating effect)
考虑自变量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。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X
Y
M
X
Y
自我效能
大学生领导力
团队绩效
2
概述-核心概念
✓ 验证c不等于0：利用相关或者回归 ✓ 验证a不等于0，b不等于0（完全中介时，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
✓ 中介效应值=a*b
1 4
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，初步建立假 设如下：
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)
中介效应与调节效应对比和分析
中介效应与调节效应对比和分析中介效应和调节效应是社会科学研究中常常使用的两个概念。
它们都是描述一个变量对两个其他变量之间关系的影响，但是具有不同的基本属性和作用方式。
中介效应是指一个中介变量在原因变量和结果变量之间传递、解释或解释的过程中发挥作用。
这意味着中介变量可以解释原因变量对结果变量的影响。
中介效应通常用来解释为什么两个变量之间存在关联或相关性，以及这种关联是通过哪些机制来实现的。
中介效应的分析可以帮助研究人员深入理解变量之间的因果关系。
例如，研究人员可能发现教育程度（原因变量）对收入水平（结果变量）有正向影响，而工作经验（中介变量）部分解释了这种影响。
调节效应是指一个调节变量在原因变量和结果变量之间的关系中起到调节或修正作用。
这意味着调节变量能够改变或影响原因变量对结果变量的影响。
调节效应主要关注原因变量与结果变量之间的条件关系，即在一些条件下，原因变量对结果变量的影响是不同的。
调节效应的分析可以帮助研究人员识别在特定条件下，原因变量对结果变量产生更强或更弱影响的情况。
例如，研究人员可能发现性别（调节变量）对教育程度（原因变量）对收入水平（结果变量）的影响存在差异。
中介效应和调节效应之间的区别主要体现在它们对研究问题的关注点和解决问题的方法上。
中介效应主要关注因果关系的解释，即为什么和如何变量之间存在关联。
调节效应主要关注条件关系的探索，即在什么条件下变量之间的关系是如何变化的。
此外，中介效应分析通常使用回归分析或路径分析等方法，而调节效应分析通常使用交互作用分析等方法。
总之，中介效应和调节效应是社会科学研究中常用的两个概念，用于描述和解释变量之间的关系。
中介效应主要关注变量之间的因果关系解释，而调节效应主要关注变量之间的条件关系探索。
在实际研究中，中介效应和调节效应往往相互关联和相互作用，需要综合考虑和分析。
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
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。
中介效应与调节效应对比和分析课件PPT
比较
调节变量 VS 中介变量
• 差别的关键在于？ 统计模型
统计方法详析. 调节效应
统计分析方法
• 主要方法
• 方法一
•
-分组回归（适用于M为分类，X为连续变量的情况）
• 方法二
•
-层级回归（适用于M为连续变量的情况）
• 方法三
-偏回归系数分析（适用于M为连续变量的情况）
统计方法详析. 调节效应
调节效应
调节效应和交互效应
• 从统计上看，调节效应和交互效应是相同的 （对H0：c=0进行检验，c显著，则调节效应显著）
• 从概念上看，交互效应中，两个自变量地位不固定，可以任意解释。 调节作用中，调节变量和自变量根据假设模型固定。
调节效应
统计分析方法
• 关键词解释
• -显变量：可以直接观测的显变量
中介效应
统计分析方法
• 主要方法
• 方法一
•
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
• 方法二
•
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著
•
即H0：ab=0
• 方法三
- 检验c和c'的差异是否显著
中介效应
统计分析方法
• 基本分析流程 主要采用结构方程模型进行统计或用SPSS进行回归 以下为一般中介检验程序
统计方法详析. 中介效应
统计分析方法
• 主要方法
• 方法一
•
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
• 方法二
•
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著
•
即H0：ab=0
• 方法三
-检验c和c'的差异是否显著
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。
感谢观看
THANKS
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。
调节效应与中介效应的比较和应用
析方法根据自变量和调节变量的测量级别而定 。变 量 可 分 为 两 类 , 一 类 是 类 别 变 量 ( categorical variable) ,包括定类和定序变量 ,另一类是连续变量 ( continuous variable) ,包括定距和定比变量 。定序 变量的取值比较多且间隔比较均匀时 ,也可以近似 作为连续变量处理 。表 1分类列出了显变量调节效 应分析方法 。
2期
温忠麟 等 :调节效应与中介效应的比较和应用
269
例如 ,学生的学习效果和指导方案的关系 ,往往 受到学生个性的影响 :一种指导方案对某类学生很 有效 ,对另一类学生却没有效 ,从而学生个性是调节 变量 。又如 , 学生一般自我概念与某项自我概念 (如外貌 、体能等 )的关系 ,受到学生对该项自我概
调节变量 (M ) 类别
连续
表 1 显变量的调节效应分析方法
类别
自变量 (X )
连续
两因素有交互效应的方差分析 (ANOVA ) ,交互效应即 分组回归 :按 M 的取值分组 ,做 Y对 X 的回归 。若回归
调节效应 。
系数的差异显著 ,则调节效应显著 。
自变量使用伪变量 ,将自变量和调节变量中心化 ,做
摘 要 讨论了调节变量的概念和调节效应分析方法 ,并简要介绍了中介变量的概念和中介效应分析方法 。从研 究目的 、关联概念 、典型模型 、变量的位置和功能 、效应的估计和检验方法等角度 ,对调节变量和中介变量 、调节效 应和中介效应以及相应的模型做了系统的比较 。作为应用例子 ,在儿童行为对同伴关系的影响研究中分析和比较 了调节变量和中介变量 。 关键词 调节变量 ,调节效应 ,中介变量 ,中介效应 。 分类号 B841. 2
270
中介效应与调节效应辨析
名目一、明确概念 (1)二、讨论步骤 (3)(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)调整效应 (7)第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的讨论方法。
(7)第2步：调整作用检验 (8)第3步：SPSAU进彳盼析 (9)在当前学术讨论中，会常常遇到中介作用和调整作用，但许多小伙伴还搞不清晰什么是中介效应、什么是调整效应？以及如何区分两者?闲谈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整效应并非分析方法，而是一种关系的描述，讨论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讨论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，假如存在此种关系，则说明具有中介效应。
比如工作满足度（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。
X， Y调整作用调整作用是讨论x 对Y 的影响时，是否会受到调整变量z 的干扰；比如开车速度（x ） 会对车祸可能性（γ）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、讨论步骤(1)中介效应中介作用的分析较为简单，共分为以下三个步骤：第1步：确认数据，确保正确分析。
中介作用在进行详细讨论时需要对应使用讨论方法(分层回归)去实现；中介作用分析时，Y肯定是定量数据。
X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。
资料来源：SPSSAU关心手册-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。
中介效应检验模型说明模型1：Y=cX+e l模型2：Y=cX+hMΛ-e2资料来源：SPSSAU关心手册-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的区分在于，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这两个模型应当使用分层回归分桐第一层放入X其次层放入M \在理解了中介分析的原理之后，接着根据中介作用分析的步骤进行，如下图：最终第5步进行中介作用检验。
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不考虑
不考虑
分组结构方程模型
中心化乘积指标 GAPI
无约束模型
中介效应
定义和性质
• 如果X通过影响变量 M来影响Y,则称M为中介变量 • c是X对Y的总效应，a、b是经过中介变量M的中介效应 • c=c'+ab (一个中介变量的情况)
中介效应
统计分析方法
• 基本概念 • -c=ab+c'， 中介效应大小即ab • -检验ab/(c'+ab)或者ab/c'是否显著（中介效应相对大小） • 若显著，则表示中介效应显著 • 关键词解释 • -完全中介效应：c'=0 • -部分中介效应：c'显著
统计分析方法
• 显变量 根据不同的变量水平可以利用SPSS进行方差分析和回归的处理
方差分析
伪变量处理 层次回归分析
(R22 >R12)
XM偏回归系数检验
分组回归
层次回归分析 (R22 >R12)
XM偏回归系数检验
问题：如何对分组回归R进行比较？如何验证R22>R12显著？
调节效应
统计分析方法
• 潜变量 利用结构方程模型或其他特定方法
• -潜变量：实际工作中无法直接测量到的变量，一个潜变量常对应
多个显变量，可看做其对应显变量的抽象和概括
• -伪变量处理：将连续变量分组成为类别变量
• -中心化变换：使各变量平均数为0，在各各变量上减该变量的平均数
• -偏回归系数：多元线性回归情况下，多个自变量中的一个和因变量
•
之间的关系。
调节效应
方法二 层级回归
• 统计工具：SPSS
• 步骤：
•
1. 标准化自变量和调节变量
•
2. 建立交互作用变量
•
在SPSS建立一个新变量XM，两个变量的乘积
•
3. 层次化多元回归
•
放入X变量，对Y进行回归，得到R12
•
放入X和XM变量，对Y进行回归，得到R22
•
比较R12和R22的差异
•
4. 绘制和解释交互作用项
中介效应与调节效应对比和分析
讨论和分享
调节与中介效应
参考资料 • 如下
目录 CONTENTS
1 调节效应
2 中介效应
3
比较
4 统计方法详析
调节效应
定义和性质
• Y与 X的关系受到第三个变量M的影响 • 调节变量可以是定性的 (如性别) ，也可以是定量的 (如年龄) • 影响因变量和自变量之间关系的方向 (正或负 )和强弱
•
2. 检验统计量
• 缺点：
•
在a=0，但b≠0时，可能存在较高的第一类错误率
•
即使中介效应不存在(ab=0),只要b显著,结果仍判定中介效应显著
调节效应
调节效应和交互效应
• 从统计上看，调节效应和交互效应是相同的 （对H0：c=0进行检验，c显著，则调节效应显著）
• 从概念上看，交互效应中，两个自变量地位不固定，可以任意解释。 调节作用中，调节变量和自变量根据假设模型固定。
调节效应
统计分析方法
• 关键词解释
• -显变量：可以直接观测的显变量
比较
调节变量 VS 中介变量
• 差别的关键在于？ 统计模型
统计方法详析. 调节效应
统计分析方法
• 主要方法
• 方法一
•
-分组回归（适用于M为分类，X为连续变量的情况）
• 方法二
•
-层级回归（适用于M为连续变量的情况）
• 方法三
-偏回归系数分析（适用于M为连续变量的情况）
统计方法详析. 调节效应
• 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。（完全中介时，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
•
3. 中介效应的大小c' =b - a
• 缺点：
•
中介效应弱时，检验效率低。
统计方法详析. 中介效应
方法二
• 基本思路：检验H0：ab=0 • 统计工具：LISREL
• 步骤：
•
1. Sobel提出ab的标准误计算公式
•
2. 检验统计量
• 缺点：
•
受到统计样本大小和是否正态分布的局限
统计方法详析. 中介效应
方法三
• 基本思路：检验H0：c-c'=0 • 统计工具：LISREL
• 步骤：
•
1. 计算c-c'的标准误
中介效应
统计分析方法
• 主要方法
• 方法一
•
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
• 方法二
•
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著
•
即H0：ab=0
• 方法三
- 检验c和c'的差异是否显著
中介效应
统计分析方法
• 基本分析流程 主要采用结构方程模型进行统计或用SPSS进行回归 以下为一般中介检验程序
统计方法详析. 中介效应
统计分析方法
• 主要方法
• 方法一
•
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
• 方法二
•
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著
•
即H0：ab=0
• 方法三
-检验c和c'的差异是否显著
统计方法详析. 中介效应
方法一
• 基本思路：依次回归c，a，b
• 统计工具：SPSS