有中介的调节变量和有调节的中介变量解读
调节变量和中介变量(温忠麟)
调节变量和中介变量
温忠麟 华南师范大学应用心理研究中心 香港考试及评核局研究发展部
引言
因果关系：自变量
因变量
第三者：调节变量（moderator） 中介变量（mediator）
如何分析？ 如何区分？
1 调节变量与调节效应分析
1.1 调节变量的定义 如果两个变量之间的关系（如Y与X的关
带潜变量乘积项的结构方程分析
1. 参数非线性约束方法（Kenny & Judd, 1984; Joreskog & Yang , 1996; Algina & Moulder, 2001)
2. 广义乘积指标（GAPI）方法（ Wall & Amemiya, 2001) 3. 无约束方法（Marsh, Wen & Hau, 2004, 2006, 2007)
拟极大似然估计（QML）方法(Klein & Muthen, 2002) 贝叶斯（Bayesian)方法
2 中介变量和中介效应
2.1 中介变量的定义 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。 （Judd & Kenny，1981； Baron & Kenny, 1986)
中介效应检验程序
（温忠麟、张雷、侯杰泰、刘红云，2004 ，心理学报）
外源变量
潜外变源 量
内生变量
潜内变生 量
外 源 指 标
内 生 指 标
3 调节变量与中介变量的比较
（温忠麟、侯杰泰、张雷，2005，心理学报 ）
4.1 有中介的调节模型
（温忠麟、张雷、侯杰泰，2006，心理学报 ）
UX
有中介的调节效应显著意味着：
中介变量、调节变量与协变量概念、统计检验及其比较
中介变量、调节变量与协变量概念、统计检验及其比较一、本文概述在社会科学和自然科学的研究中，变量之间的关系是复杂且多样的。
中介变量、调节变量和协变量是理解和分析这些复杂关系的重要概念。
本文旨在深入探讨这三种变量的概念、统计检验方法及其在实证研究中的应用，并对它们进行比较，以帮助读者更好地理解并应用这些变量在各自的研究中。
我们将详细定义中介变量、调节变量和协变量的概念，解释它们在研究中的作用和重要性。
然后，我们将介绍如何通过统计方法检验这些变量，包括常用的回归分析、路径分析、协方差分析等技术。
我们将重点关注这些统计检验方法的原理、步骤和适用条件，以便读者能够在实际研究中正确应用。
我们还将对中介变量、调节变量和协变量进行比较，分析它们之间的异同点，以及在研究中的优势和局限性。
这将有助于读者更好地理解这三种变量在实证研究中的适用场景，以及如何在具体研究中选择合适的变量和方法。
我们将通过一些实证研究案例来演示中介变量、调节变量和协变量的应用，以便读者能够更直观地理解这些概念和方法在实际研究中的应用。
通过本文的阅读，读者将能够更深入地理解中介变量、调节变量和协变量的概念、统计检验方法及其在实证研究中的应用，为未来的研究提供有益的参考和指导。
二、中介变量概念及统计检验中介变量，又称为中介效应，是一个在自变量和因变量之间起桥梁作用的变量。
它的存在意味着自变量对因变量的影响并非直接，而是通过中介变量这一“中介”来实现的。
在理解这个概念时，我们可以将自变量视为“原因”，因变量视为“结果”，而中介变量则是这一因果关系链条中的“过程”或“机制”。
统计检验方面，常用的中介效应检验方法包括Baron和Kenny（1986）提出的逐步回归法，以及Sobel检验和Bootstrap方法等。
逐步回归法要求先检验自变量对中介变量的影响（第一步），再检验中介变量对因变量的影响（第二步），最后检验在控制中介变量后，自变量对因变量的直接影响是否显著减弱或消失（第三步）。
调节变量和中介变量
自变量、因变量和乘积项放到多元回归方程中检验交互作用。 乘积项的系数如果显著，就说明调节作用存在。
5.调节作用的分析和解释
调节变量和自变量都是定类变量：
1）在不同的组中分别计算因变量的均值，然后用得到的值 来做图，直观的表示出调节作用的模式。
2）在案调节变量所分的不同组中，检验自变量对结果变量 回归的斜率。
3.2 中介作用的检验和分析
1.建立因果关系
两个变量X与Y之间存在因果关系，如果X与Y之间 是完全没有关系的，接下来的步骤就不用做了。
这种关系是不是虚假的相关。
Wegener和Fabrigar提出：即使用非实验的研究，人们也 可以通过把其他变量的作用控制掉的方法或收集几个时间 点的数据的方法，来实现比较严格的因果关系研究。
交互作用分类
增强型交互作用：随着X2变大，X1对Y的正面影 响越来越强
干扰型交互作用：随着X2变大，X1对Y的正面影 响逐渐减弱
2.3 检验调节作用的方法
检验调节作用最普遍的方法是多元调节回归分析： MMR
MMR具体步骤
1.用虚拟变量代表类别变量
所需的虚拟变量的数目等于类别变量水平个数减一。 如2个类别变量的时候，D1=1；D1=0
“视情况而定”“因人而异” “在什么样的情况下”“对于哪些人”
Z
X
Y
2.1 调节作用的原理
调节变量影响自变量和因变量之间的关系，即可以是对关 系方向的影响，又可以是对关系强度的影响。
2.2 调节作用与交互作用
交互作用：两个变量(X1和X2)共同作用时对Y的 影响不等于两者分别影响Y的简单数学和。两个 自变量可以是对称也可以是不对称的。
调节变量和中介变量
本章大纲
调节效应的四种解释
调节效应的四种解释调节效应是指在某种条件下，一种因素对另一种因素的影响程度会随着第三种因素的变化而发生变化。
在研究中，调节效应是非常重要的，因为它可以帮助我们更好地理解变量之间的关系。
在本文中，我们将探讨四种解释调节效应的方法。
1. 交互作用交互作用是指两个或多个因素之间的相互作用。
在这种情况下，一个因素的影响程度取决于另一个因素的水平。
例如，假设我们正在研究两种药物对高血压的治疗效果。
我们发现，一种药物在年轻人中更有效，而另一种药物在老年人中更有效。
这就是交互作用的例子。
2. 中介效应中介效应是指一个因素通过影响另一个因素来影响结果变量。
例如，假设我们正在研究压力对心理健康的影响。
我们发现，压力会导致睡眠质量下降，而睡眠质量下降会导致心理健康问题。
因此，睡眠质量是压力和心理健康之间的中介变量。
3. 调节变量调节变量是指一个因素可以影响另一个因素对结果变量的影响。
例如，假设我们正在研究饮食对健康的影响。
我们发现，饮食对健康的影响程度取决于个体的体重。
因此，体重是饮食和健康之间的调节变量。
4. 模型比较模型比较是指比较不同模型之间的差异，以确定哪个模型最好地解释数据。
例如，假设我们正在研究社交媒体使用对心理健康的影响。
我们可以比较不同模型，例如，一个模型考虑社交媒体使用和睡眠质量对心理健康的影响，而另一个模型只考虑社交媒体使用对心理健康的影响。
通过比较这些模型，我们可以确定哪个模型最好地解释数据。
调节效应是研究中非常重要的概念。
通过了解交互作用、中介效应、调节变量和模型比较等方法，我们可以更好地理解变量之间的关系，并更好地解释数据。
调节变量和中介变量精选全文
变革型领导
员工工作绩效和组织公民行为
中介变量解释关系后的作用机制
中介变量可以解释变量之间为什么会存在关系以及这个关系如 何发生的。
二、调节变量的原理和检验方法
调节变量定义：
如果变量X与变量Y有关系，但是X与Y的关系受第三个变 量Z的影响，那么变量Z就是调节变量。
变量Y与变量X的关系是变量Z的函数，Z便称为X与Y关系 的调节变量。
因变量有几种测量方法，尽量选择测量信度高的 方法和测量敏感度较高的方法。
2.5 检验调节变量的其他方法
多层线性模型：HLM 结构方程模型：SEM
三、中介变量的原理和检验方法
3.1 中介作用的原理
凡是X影响Y，并且X是通过一个中间的变量M对Y产生影 响的，M就是中介变量。
完全中介：c=0 部分中介：c>0
“视情况而定”“因人而异” “在什么样的情况下”“对于哪些人”
Z
X
Y
2.1 调节作用的原理
调节变量影响自变量和因变量之间的关系，即可以是对关 系方向的影响，又可以是对关系强度的影响。
2.2 调节作用与交互作用
交互作用：两个变量(X1和X2)共同作用时对Y的 影响不等于两者分别影响Y的简单数学和。两个 自变量可以是对称也可以是不对称的。
交互作用分类
增强型交互作用：随着X2变大，X1对Y的正面影 响越来越强
干扰型交互作用：随着X2变大，X1对Y的正面影 响逐渐减弱
2.3 检验调节作用的方法
检验调节作用最普遍的方法是多元调节回归分析： MMR
MMR具体步骤
1.用虚拟变量代表类别变量
所需的虚拟变量的数目等于类别变量水平个数减一。 如2个类别变量的时候，D1=1；D1=0
调节变量和中介变量
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第十四章 调节变量和中介变量
本章大纲
1 2 3
调节变量和中介变量在研究中的作用
调节变量的原理和检验方法
中介变量的原理和检验方法
一、调节变量和中介变量在研究中的意义
我们的很多知识都是建立在变量间的相关关系 或因果关系的基础上的，随着研究的深入，一 些简单的关系已经不能够提供足够的信息，也 难以概括复杂的情况。所以研究者们才提出了 调节变量和中介变量的研究挖掘更多信息的方 法。
Z
X
Y
2.1 调节作用的原理
调节变量影响自变量和因变量之间的关系，即可以是对关 系方向的影响，又可以是对关系强度的影响。
2.2 调节作用与交互作用
交互作用：两个变量(X1和X2)共同作用时对Y的 影响不等于两者分别影响Y的简单数学和。两个 自变量可以是对称也可以是不对称的。
调节作用：一个变量（X1）影响了另外一个变量 （X2）对Y的影响。自变量和调节变量是不能互 换的。
2.3 检验调节作用的方法
检验调节作用最普遍的方法是多元调节回归分析： MMR
MMR具体步骤
1.用虚拟变量代表类别变量
所需的虚拟变量的数目等于类别变量水平个数减一。 如2个类别变量的时候，D1=1；D1=0
2.对连续变量进行中心化或标准化
目的：减小回归方程中的变量间多重共线性 中心化：用这个变量中测量的每个数据点减去均值，使得新得到的数 据样本均值为0
2.2 调节作用与交互作用
Y 0 1 X1 2 X 2 3 X1 X 2
β1,β2反映了主效应的大小，β3反映了交互效用 和调节作用的大小。 对Y关于X2求偏导数
(完整word版)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。
调节变量和中介变量模型举例
调节变量和中介变量模型举例
1.有调节变量的模型
调节变量影响自变量和因变量之间的关系，即可以对关系方向的影响，也可能是对关系强度的影响。
如银行存款数与一个人每个月开销数是存在关系的,但对男士和女士的影响是不同的，这里的性别就是一个调节变量。
2.有中介变量的模型
中介变量可以解释变量之间为什么会存在关系以及这个关系如何发生的。
比如变革型领导通过影响领导成员交换关系从而影响员工工作绩效和组织公民行为。
3.有调节变量的中介模型
在很多的模型中，可能既有中介变量又有调节变量，如良好的校园氛围会影响一个人的学业成就，但是校园氛围是通过学校依恋这一中介变量对学业成就进行影响,在这个过程中,学生自控能力的差别会影响这种关系,所以学生自控能力是这个模型里的调节变量.。
实验研究中的调节变量和中介变量
实验研究中的调节变量和中介变量在科学实验中，为了深入探究某个现象或问题，研究者需要许多不同的变量。
其中，调节变量和中介变量是两种关键的变量类型，对于理解实验结果具有重要意义。
本文将详细阐述调节变量和中介变量的概念，以及它们在实验研究中的作用。
调节变量是指那些能够影响实验结果的其他因素。
在实验中，如果研究者想要探究某个自变量（独立变量）对因变量（依赖变量）的影响，但这种影响会受到其他因素的影响，那么这些其他因素就可能成为调节变量。
例如，在探究温度对物质溶解度的影响时，温度是自变量，物质溶解度是因变量，但溶解度还可能受到压力、湿度等其他因素的影响，这些因素就可能成为调节变量。
中介变量则是位于自变量和因变量之间的变量。
在实验中，如果一个自变量对因变量的影响要经过一个或多个其他变量的中介作用，那么这些中介变量就可能影响实验结果。
例如，在探究教育程度对收入的影响时，教育程度是自变量，收入是因变量，但教育程度对收入的影响可能要经过工作技能、工作经验等中介变量的作用。
在实验设计与实施中，调节变量和中介变量的识别和控制至关重要。
对于调节变量，研究者需要在实验设计中考虑到这些因素，并尽可能消除或控制它们对实验结果的影响。
对于中介变量，研究者需要通过适当的测量和统计分析来识别它们对实验结果的影响。
实验结果和讨论部分，研究者需要报告各个实验组的结果，并对结果进行比较和分析。
在讨论中，研究者需要探讨调节变量和中介变量对实验结果的影响及其原因。
例如，在上述探究教育程度对收入的影响的实验中，如果工作经验这个中介变量的影响显著，那么研究者就需要进一步探讨工作经验是如何影响教育程度对收入的影响的。
在总结部分，研究者需要概括实验研究的结果，并说明这些结果对实践的指导意义。
例如，如果研究发现工作经验这个中介变量对教育程度对收入的影响具有显著影响，那么这就意味着在实际工作中，教育程度相同的人，拥有更多工作经验的人可能获得更高的收入。
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。
有中介的调节变量和有调节的中介变量_温忠麟解读
心理学报 2006, 38(3:448~452 A cta Psychologica S i n ica收稿日期 :2005-06-29*本研究得到教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目 (05J ZD00034、全国教育科学“ 十五” 规划教育部重点课题 (DBA010169 以及香港中文大学资助。
通讯作者 :温忠麟,E-mail:**************.cn有中介的调节变量和有调节的中介变量*温忠麟1, 2张雷 3侯杰泰3(1华南师范大学心理应用研究中心 , 广州 510631 (2香港考试及评核局 , 香港(3香港中文大学教育学院 , 香港摘要研究了有中介的调节效应模型和有调节的中介效应模型 , 两种模型都涉及到中介变量和调节变量。
分别讨论了这两种模型的分析方法 , 两者基本上都是按中介效应模型的分析步骤 , 但其中都有一步要做调节效应的分析。
还讨论了同时包含有中介的调节变量和有调节的中介变量的混合模型。
最后 , 作为示范例子 , 用混合模型分析儿童行为对同伴关系的影响 , 结果发现 , 如果混合模型中的调节都设定是线性的 , 那么调节变量对因果关系是二次调节。
关键词调节效应 , 中介效应 , 有中介的调节变量 , 有调节的中介变量 , 混合模型。
分类号 B841. 2针对调节变量和中介变量在文献中常被混用和换用的情况 , 温忠麟等人从研究目的、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 [1]。
该文连同较早的一篇讨论中介变量检验程序的文章 [2], 不仅让读者可以较好地区分调节变量和中介变量 , 而且对调节效应和中介效应的分析方法有了一个比较全面而明确的了解。
不过 , 他们研究的模型要么是调节模型 , 要么是中介模型。
就是说 , 模型中除了自变量和因变量外 , 只涉及一种第三变量。
过往有关调节变量和中介变量研究的文献 , 几乎都有这种局限。
调节变量和中介变量(温忠麟)
6.1 遮掩效应
检验步骤和中介效应检验相同，但可以忽略第一步
例如 X—居民区每月人均购物消费 Y—居民区每月人均便利店购物消费 M—居民区每月人均超市购物消费
拟极大似然估计（QML）方法(Klein & Muthen, 2002) 贝叶斯（Bayesian)方法
2 中介变量和中介效应
2.1 中介变量的定义 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。 （Judd & Kenny，1981； Baron & Kenny, 1986)
愿人间凝聚的能量激荡每一个人的智场 —— 等概率
敬请批评指正
谢谢各位
1. 做Y对X、U和UX的回归， UX的系数显著； 2. 做W对X、U 和UX的回归， UX的系数显著； 3. 做Y对X、U 、UX和W的回归， W的系数显著。
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。
4.2 有调节的中介模型
有调节的中介效应显著意味着：
1.做Y对X和U的回归，X的系数显著； 2.做W对X和U的回归，X的系数显著； 3.做Y对X、U和W的回归，W的系数显著；
带潜变量乘积项的结构方程分析
1. 参数非线性约束方法（Kenny & Judd, 1984; Joreskog & Yang , 1996; Algina & Moulder, 2001)
2. 广义乘积指标（GAPI）方法（ Wall & Amemiya, 2001) 3. 无约束方法（Marsh, Wen & Hau, 2004, 2006, 2007)
实验研究中的调节变量和中介变量
实验研究中的调节变量和中介变量一、本文概述探讨它们在实验研究中的应用1、研究背景在科学研究，特别是实验研究中，理解并妥善运用调节变量和中介变量是至关重要的。
这些变量不仅能帮助我们更深入地理解研究现象的本质，还能优化实验设计，提高研究的科学性和有效性。
随着社会科学和自然科学研究方法的不断发展和完善，对调节变量和中介变量的理解和应用也日益深入。
然而，在实际的研究过程中，许多研究者仍然对这两种变量的概念、作用及如何正确应用存在困惑。
因此，本文旨在详细阐述实验研究中的调节变量和中介变量的定义、特点、作用，以及在实际研究中的应用方法，以期为研究者提供一个清晰、系统的理论框架和实践指南。
2、研究目的本研究的核心目的是深入探索实验研究中调节变量和中介变量的角色与影响。
调节变量和中介变量在实验设计中占据重要地位，它们不仅能够帮助我们更全面地理解实验过程中的复杂关系，还能够揭示变量之间的潜在机制。
通过本研究，我们期望能够清晰地界定调节变量和中介变量的概念，并详细阐述它们在实验设计中的具体应用。
我们还计划探讨这些变量如何影响实验结果，以及如何通过操纵这些变量来优化实验设计和提高实验的有效性。
最终，本研究旨在为实验研究者提供一套系统的、实用的方法，以便在实验中更好地控制和利用调节变量和中介变量，从而推动实验研究的深入发展。
二、调节变量与中介变量的定义与其他变量的区别1、调节变量的定义在实验研究中，调节变量是一个重要的概念，它对于理解变量之间的关系以及预测结果具有关键作用。
调节变量，也称为调节器或调制器，是指能够影响两个或多个变量之间关系的第三个变量。
当两个变量之间的关系受到第三个变量的影响时，这个第三个变量就被称为调节变量。
调节变量的存在意味着两个变量之间的关系不是固定的，而是随着调节变量的变化而变化。
这种变化可能是由于调节变量直接影响了两个变量之间的关系强度，或者是由于调节变量改变了其中一个或两个变量的值。
无论是哪种情况，调节变量的引入都能够帮助我们更全面地理解变量之间的关系，提高预测的准确性和可靠性。
中介变量与调节变量解读
• 该程序的第一 类和第二类错误率之和通常比单一检验方 法小,并且可以同时检验部分中介效应和完 全中介效应。
图2中的检验程 序包含了Sobel 检验, 检验的统 计量是 z= a^b^ /sab
其中a^, b^分别 是a, b的估计,
• 中介效应的大小c- c’= a b，即0.300.17=0.13=ab.则部分中介效果显著。 • a=0.26 b=0.49 ab=0.13 • 中介效应与总效应之比( ^a^b/ ( ^c’+ ^a^b) )，即（0.26×0.49）/ （0.17+0.26×0.49）=42.8%
调节变量
中介变量定义
中介变量(mediator) 是自变量对因变量发 生影响的中介。如果自变量X 通过影响变 量M 来影响因变量Y ,则称M 为中介变量。
例:“父亲的社会经济地位”X影响“儿子的教 育程度”M,进而影响“儿子的社会经济地位” Y。在这个例子中,“儿子的教育程度”M 是中 介变量。
中介效应
中介效应（mediator effect）是自变量X通过 中介变量M对因变量Y产生的间接影响。
中介效应分析方法
• 假设Y与X 的相关显著,意味着回归系数c 显著,在 这个前提下考虑中介变量M。对中介效应的统计 检验主要有三种方法。 • 传统的做法是依次检验回归系数a、b (完全中介 效应还要检验c′) 的显著性。 第二种做法是检验经过中介变量的路径上的回归 系数的乘积ab 是否显著。 第三种做法是检验c’与c 的差异是否显著。三种 方法各有利弊。
首先,在进行对中介作用的调节效应分析之前对中介变量自控、调节变量社会影
响以及预测变量自尊进行中心化处理(减去各自的均值) ,以避免多重共线性的 影响,以此为基础计算自尊与社会影响、自控与社会影响的交互作用项。
有中介的调节变量和有调节的中介变量
有中介的调节变量和有调节的中介变量一、本文概述在社会科学和心理学研究中，变量之间的关系常常是复杂而多元的。
中介变量和调节变量是理解这种复杂关系的重要工具。
然而，当这两者同时存在时，它们之间的互动和影响就变得更加复杂。
本文将深入探讨有中介的调节变量和有调节的中介变量这两种特殊情况，旨在帮助读者更好地理解和应用这些概念。
我们将概述中介变量和调节变量的基本概念和作用。
中介变量通常用于解释自变量和因变量之间的内在机制，它揭示了一个过程或路径，通过这个过程，自变量的变化影响了因变量。
而调节变量则用于描述一个变量如何影响自变量和因变量之间的关系强度或方向，它揭示了在何种条件下，这种关系会发生变化。
接下来，我们将详细讨论有中介的调节变量。
这种情况指的是，调节变量不仅直接影响自变量和因变量之间的关系，而且还通过中介变量间接影响这种关系。
我们将通过具体案例和数学模型来解释这种复杂的相互作用，并讨论如何识别和分析这种关系。
我们还将探讨有调节的中介变量。
在这种情况下，中介变量的作用受到调节变量的影响。
这意味着，在不同的调节变量水平下，中介变量可能发挥不同的作用，从而影响自变量和因变量之间的关系。
我们将探讨这种关系的特点和识别方法，并通过实例进行说明。
我们将总结这两种特殊情况在理论和实践中的应用。
通过本文的阐述，读者将能够更好地理解和分析复杂变量之间的关系，从而在研究中做出更准确的推断和更有力的解释。
二、有中介的调节变量在统计分析中，中介变量和调节变量各自扮演着不同的角色，然而在某些复杂的情况下，它们可能会共同出现，形成“有中介的调节变量”这一概念。
这意味着一个变量既在自变量和因变量之间起中介作用，又受到另一个调节变量的影响。
理解这一概念对于深入研究变量间的关系，揭示现象背后的复杂机制具有重要意义。
有中介的调节变量模型通常涉及四个主要变量：自变量（）、调节变量（M）、中介变量（W）和因变量（Y）。
在这个模型中，自变量通过中介变量W影响因变量Y，同时调节变量M也影响中介变量W。
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
中介变量、调节变量与协变量概念、统计检验及其比较
中介变量、调节变量与协变量概念、统计检验及其比较一、本文概述1、研究背景：在社会科学和自然科学中，变量之间的关系研究具有重要意义。
在社会科学和自然科学中，变量之间的关系研究具有举足轻重的地位。
理解这些关系不仅能帮助我们揭示现象的内在机制，还能为预测和决策提供科学依据。
在这些关系中，中介变量、调节变量和协变量扮演着至关重要的角色。
中介变量能够解释自变量和因变量之间的内在机制，即一个变量如何通过中介变量影响另一个变量。
调节变量则能揭示在不同条件下，自变量对因变量的影响如何发生变化。
而协变量则用于控制其他可能的影响因素，使得研究结果更加准确可靠。
因此，对这些变量的深入理解和正确应用，对于科学研究至关重要。
随着统计方法的不断发展和完善，对这些变量的统计检验方法也日益丰富和精确。
本文旨在深入探讨中介变量、调节变量和协变量的概念，介绍其常用的统计检验方法，并对这些方法进行比较分析，以期为相关领域的研究者提供有益的参考和启示。
2、研究目的：阐述中介变量、调节变量与协变量的概念，介绍其统计检验方法，并进行比较。
在社会科学和自然科学研究中，中介变量、调节变量和协变量是常见的统计分析概念，它们在揭示变量间关系、构建理论模型以及预测和解释现象中发挥着重要作用。
本文旨在详细阐述这三种变量的概念，介绍相应的统计检验方法，并对比其在实际应用中的差异与联系。
中介变量是连接两个变量关系的“桥梁”，它能够解释一个变量如何通过另一个变量影响第三个变量。
例如，在心理学中，自尊可能是一个中介变量，解释了外在因素（如家庭环境）如何影响内在心理状态（如幸福感）。
中介变量的统计检验通常涉及回归分析、路径分析或结构方程模型等方法，以验证中介效应的存在和大小。
调节变量则能够改变两个变量之间的直接关系强度。
调节变量就像一个“开关”，它可以增强或减弱两个变量之间的关系。
例如，在经济学中，政策变化可能是一个调节变量，它会影响经济因素（如利率）对个人消费的影响程度。
有中介的调节变量和有调节的中介变量解读
有中介的调节变量和有调节的中介变量有中介的调节变量（Mediated Moderator ）有中介的调节效应的检验程序：1）、做Y 对X 、U 和UX 的回归，UX 的系数显著；（这一步说明U 对Y 与X 关系的调节效应显著。
）2）、做W 对X 、U 和UX 的回归，UX 的系数显著；3）、做Y 对X 、U 、UX 和W 的回归，W 的系数显著。
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。
有调节的中介变量（Mod erated Mediator）有中介的调节效应的检验程序：1）、做Y 对X 和U 的回归，X 的系数显著；2）、做W 对X 和U 的回归，X 的系数显著；3）、做Y 对X 、U 和W 的回归，W 的系数显著；（到此为止说明W 的中介效应显著。
）4）、做Y 对X 、U 、W 和UW 的回归，UW 的系数显著。
从上面分析步骤可知，检验有调节的中介效应时，先要检验中介效应，然后检验调节效应。
混合模型（Mixed Model ）1）、U 的直接调节效应显著，即UX →Y 的系数显著；2）、W 的中介效应显著，即X →W ，W →Y 的系数显著；3）、由UX →W 的系数显著和W →Y 的系数显著，可知U 是有中介的调节变量，即除了直接调节效应外，U 通过W 还对Y 有间接调节效应。
4）、由UX →Y 的系数显著，U 是X →W 的调节变量，再由UW →Y 的系数显著，U 是W →Y的调节变量，从而X →W 和W →Y 的中介过程受到U 的影响，所以从这个角度看W 是有调节的中介变量。
Notes ：在通常的调节模型中，Y 对X 的回归系数是调节变量U 的线性函数，而在混合模型中，调节不是通常的线性调节，而是二次调节，即Y 对X 的回归系数是调节变量U 的二次函数。
当U 在一定区域内，X 对Y 的效应不显著。
（可通过方程推导该区域）。
有调节的中介效应结果解读
有调节的中介效应结果解读
有调节的中介效应指的是，一个中介变量对于因变量和自变量之间的关系有一个调节作用，而非仅仅是传递作用。
这种调节作用可以影响中介结果的方向和大小。
例如，研究发现，领导者的情绪表达会影响下属的工作满意度，而这种影响会受到下属个体间领导力认知的调节。
也就是说，在下属个体间领导力认知较高的情况下，领导者的情绪表达对工作满意度的影响更加显著。
解读有调节的中介效应结果需要注意以下几点：
1. 注意变量的测量：调节变量和中介变量的测量需要准确，否则会导致结果不可靠或解释困难。
2. 注意模型的建立：建立模型时需要考虑调节变量和中介变量的关系，以及它们与因变量和自变量之间的关系。
3. 注意中介效应的解释：中介效应的解释需要结合调节变量的作用，考虑中介效应的方向和大小。
4. 注意结果的稳定性：在不同样本或不同环境下，结果的稳定性需要经过进一步检验和验证。
总之，了解有调节的中介效应的特点和解读结果的方法，可以更好地理解变量之间的复杂关系，帮助研究者更加准确地探究变量之间的作用机制。
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有中介的调节变量和有调节的中介变量有中介的调节变量（Mediated Moderator ）
有中介的调节效应的检验程序：
1）、做Y 对X 、U 和UX 的回归，UX 的系数显著；（这一步说明U 对Y 与X 关系的调节效应显著。
）
2）、做W 对X 、U 和UX 的回归，UX 的系数显著；
3）、做Y 对X 、U 、UX 和W 的回归，W 的系数显著。
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。
有调节的中介变量（Mod erated Mediator）
有中介的调节效应的检验程序：
1）、做Y 对X 和U 的回归，X 的系数显著；
2）、做W 对X 和U 的回归，X 的系数显著；
3）、做Y 对X 、U 和W 的回归，W 的系数显著；（到此为止说明W 的中介效应显著。
）
4）、做Y 对X 、U 、W 和UW 的回归，UW 的系数显著。
从上面分析步骤可知，检验有调节的中介效应时，先要检验中介效应，然后检验调节效应。
混合模型（Mixed Model ）
1）、U 的直接调节效应显著，即UX →Y 的系数显著；
2）、W 的中介效应显著，即X →W ，W →Y 的系数显著；
3）、由UX →W 的系数显著和W →Y 的系数显著，可知U 是有中介的调节变量，即除了直接调节效应外，U 通过W 还对Y 有间接调节效应。
4）、由UX →Y 的系数显著，U 是X →W 的调节变量，再由UW →Y 的系数显著，U 是W →Y
的调节变量，从而X →W 和W →Y 的中介过程受到U 的影响，所以从这个角度看W 是有调节的中介变量。
Notes ：
在通常的调节模型中，Y 对X 的回归系数是调节变量U 的线性函数，而在混合模型中，调节不是通常的线性调节，而是二次调节，即Y 对X 的回归系数是调节变量U 的二次函数。
当U 在一定区域内，X 对Y 的效应不显著。
（可通过方程推导该区域）。