中介变量
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）。
中介变量多维度模型
中介变量多维度模型一、什么是中介变量以下图的因果关系链作为例子， A 对 D 产生影响，但 A 要通过 B 这一变量对 D 产生影响，通常 B 可能是生物标记物， B 和 D 关系紧密，比如血糖和胰岛素的关系。
那么B便是中间变量或者中介变变量。
更多的中介变量介绍，诸位可以阅读本系列上一篇文章：有向无环图（DAG）：回归分析中自变量筛选的指导思想二、案例1：血糖的影响因素分析若研究者对一组研究对象开展队列研究，基线测量胰岛素、基线血糖水平、随访病人是否患有糖尿病，2年后监测其血糖水平。
研究问题：1）若分析基线胰岛素水平与2年后血糖的回归关系，应该可以纳入那几个因素作为自变量？2）若要分析基线血糖状况与2年后血糖的回归关系，可以纳入那几个因素作为自变量？3）若要研究糖尿病与血糖的关系，基线胰岛素、基线血糖是不是中介变量，要不要纳入？自变量筛选第一步：根据上一讲的方法，构建DAG模型本案例的DAG图形其实非常之简单，其主线是单线的因果关系。
首先，胰岛素将导致基线血糖的改变，而基线血糖的改变导致糖尿病发生，而后随访血糖也会可能发生改变，但同时也有可能存在着胰岛素、基线血糖会直接影响到随访血糖的情况。
理论的情况，实际可以通过简单的数据分析予以探明，同时可以分析混杂因素和中介变量的影响。
问题一、首先第一个问题：若分析胰岛素水平与2年后血糖的回归关系，应该可以纳入那几个因素作为自变量？本问题相对棘手，可以看出胰岛素和随访血糖之间可能存在着多线的关系。
不妨先利用SPSS分析做单因素线性回归结果：显然胰岛素与随访血糖存在着线性回归关系，回归系数为b=-0.114，P=0.008，两者是负向关系。
接下来，如果我们采用最常见的不考虑因果的自变量筛选方法（全部纳入、先单后多），把基线血糖和糖尿病放在一起分析。
多因素回归情况下，胰岛素与随访血糖的线性关系不存在着了（b=-0.008，P=0.872）。
多因素回归就是不懂其中各变量因果关系，一股脑放进去分析的结果。
调节变量与中介变量
调节变量与中介变量
调节变量(moderator)和中介变量(mediator)是两个重要的统计概念,它们都与回归分析有关。
一般人总是搞混两个之间的含义，因此造成统计数据的误差。
调节变量的定义
如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量。
就是说, 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、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.
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念重视程度的影响:很重视外貌的人,长相不好会大大降低其一般自我概念;不重视外貌的人,长相不好对其一般自我概念影响不大,从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。
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。
例如,上司的归因研究:下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下
属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量。
如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。
理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。
有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量。
对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的,从理论上都可以做出合理的解释。
中间变量
中间变量Intermediatevariable，中介变量Mediatingvariable，调节变量Moderatingvariables中介目标又称为中间目标、中间变量等，是介于货币政策工具和货币政策最终目标变量之间的变量指标。
根据Baron和Kenny的解释,中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介,是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因,通俗地讲,就是自变量通过中介变量对因变量产生作用。
变量间的交换调节变量(Moderator) vs中介变量(Mediator)调节变量的定义如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数,称M为调节变量[ 6 ]。
就是说, Y与X的关系受到第三个变量M的影响,这种有调节变量的模型一般地可。
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[ 7 ]。
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念重视程度的影响:很重视外貌的人,长相不好会大大降低其一般自我概念;不重视外貌的人,长相不好对其一般自我概念影响不大,从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。
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。
例如,上司的归因研究:下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量。
如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。
理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。
有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量。
中介变量和调节变量
调整效应
调整变量和自变量都是类别变量时： 做方差分析当两者旳交互效应明显时,则阐明
调整变量产生了调整效应。之后,能够经过 简朴效应分析进一步了解调整变量旳详细 作用。
当调整变量是连续变量时,不论自变量是何种 变量,均可采用层次回归技术来进行检验。 即先分别考察自变量和调整变量对因变量 旳主效应大小,然后将“自变量×调整变量” 乘积项纳入回归方程,若该项系数明显,则表 白调整效应明显。
然后,以自尊、社会影响以及这两者旳交互作用
项一起作为预测变量,以自控为因变量采用逼迫进 入法进行回归分析。成果表白,整体模型具有统计 明显性,但是交互作用项对自控旳影响未到达明显 水平( p < 0. 05) ,这阐明社会影响在自尊与自控之 间未存在调整效应。
最终,以自尊、社会影响、自控、自尊与社会影响 旳交互作用项以及自控与社会影响旳交互作用项一
3当该回归系数降低到0时,称为完全中介作用
中介效应分析措施
• 假设Y与X 旳有关明显,意味着回归系数c 明显,在 这个前提下考虑中介变量M。对中介效应旳统计 检验主要有三种措施。
• 老式旳做法是依次检验回归系数a、b (完全中介 效应还要检验c′) 旳明显性。 第二种做法是检验经过中介变量旳途径上旳回归 系数旳乘积ab 是否明显。 第三种做法是检验c’与c 旳差别是否明显。三种 措施各有利弊。
第二步：
明显 X预测M检验系数明显
不明显 不明显
第三步：
明显
停止中介效果分析
X和M同步预测Y检验X Y系数是否明显
不明显且
明显且≤第 一步X Y
X Y系数接 近0
部分中介效果明显
完全中介效果明显
操作环节
（一）国内部分： 1.将变量中心化 变量值-均值 2、检验回归系数c,即主观幸 福感对社会支持旳回归 Y=0.30X（要看原则系数） 3、检验回归系数a，即自尊 对社会支持旳回归M=0.26X 4、检验回归系数b，即主观 幸福感对自尊旳回归 5、检验系数c’ ， Y=0.17X+0.49M
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
stata中带中介变量的多元回归命令
1.1 什么是StataStata是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和研究中。
它提供了丰富的数据分析工具和命令，能够满足用户对于数据处理、统计分析和建模的需求。
1.2 多元回归分析多元回归分析是一种经典的统计建模方法，用于研究独立变量对因变量的影响，并控制其他变量的影响。
在多元回归分析中，可以引入中介变量来探究因变量与自变量之间的关系。
1.3 中介变量中介变量是指一个或多个变量，在自变量与因变量之间起到中介作用。
通过引入中介变量，可以深入分析自变量对因变量的影响机制。
二、Stata中带中介变量的多元回归命令2.1 准备工作在进行带中介变量的多元回归分析之前，首先需要加载Stata软件，并导入所需的数据集。
确保数据集中包含了自变量、中介变量和因变量等必要变量。
2.2 运行命令Stata中常用的带中介变量的多元回归命令为“regress”，其语法格regress 因变量自变量1 中介变量自变量2 ... 自变量n2.3 分析结果在运行多元回归命令后，Stata将输出回归分析的结果，包括模型拟合优度、自变量、中介变量和因变量之间的系数估计、显著性检验、决定系数等统计信息。
通过这些信息，可以对自变量与因变量之间的直接和间接影响进行深入分析。
2.4 模型解释通过带中介变量的多元回归分析，可以得到关于自变量对因变量的直接影响、中介变量对自变量和因变量之间的影响，以及自变量对因变量的间接影响。
这些信息有助于进一步理解自变量与因变量之间的复杂关系。
三、示例为了更好地理解Stata中带中介变量的多元回归命令的使用方法，下面我们通过一个简单的示例来演示该过程。
3.1 数据准备假设我们有一份包含了自变量X、中介变量M和因变量Y的数据集。
我们的目标是研究自变量X对因变量Y的影响，并探究中介变量M在其中的作用。
3.2 运行命令在Stata中，我们可以使用如下命令进行带中介变量的多元回归分析：regress Y X M3.3 分析结果运行命令后，Stata将输出回归分析的结果，包括X、M对Y的系数估计、显著性检验结果以及模型拟合优度等信息。
如何确定中介变量
如何确定中介变量如何确定中介变量SQ10092024002 魏亚丹在了解如何确定中介变量之前，我们首先要了解什么是中介变量，它有何作用？一、关于中介变量(mediator)当一个变量能够解释自变量和因变量之间的关系时，就认为它起到了中介作用。
研究中介作用的目的是在我们已知某些关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。
中介变量是在原有的两个变量关系基础上的进一步研究。
只有这两个变量间的关系已经存在时，才需要用中介变量讨论这个关系中间的机制。
(一) 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，M既是一个变量Y 的原因，又是另一个变量X的结果，在X与Y 之间起连接作用，则称M为中介变量，解释了X与Y之间为什么会存在关系以及这些关系是如何发生的（关系内部的作用机制）。
例如，上司的归因研究：下属的表现——上次对下属表现的归因——上司对下属表现的反应，其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量[1]。
假设变量已经中心化或标准化，可用图1所示的路径图和相应的方程来说明变量之间的关系。
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（mediating effect），c′是直接效应。
当只有一个中介变量时，效应之间有如下关系c=c′+ab中介效应的大小用c−c′=ab来衡量[3]。
(二) 中介变量的分类完全中介（full mediation）：X对Y的影响完全通过M，没有M的作用X不会影响Y，即c′=0。
部分中介(partial mediation)：X对Y的影响部分是直接的，部分是通过M的,即c′>0。
二、中介效应分析方法如果一个变量满足以下条件，就说它起到中介变量的作用：图 2 中介效应分析方法(一) 自变量的变化能显著地解释中介变量的变化（路径A ）(二) 中介变量的变化能显著地解释因变量的变化（路径B ）(三) 当控制路径A 和路径B 时，自变量和因变量之间在之前所表现出的显著作用（路径C ）不再存在或显著减小了三、 中介变量规范的检验步骤(一) 建立因果关系两个变量X 与Y 之间必须存在因果关系，这种关系不是虚假的相关。
中介变量的例子
中介变量的例子
1. 你看啊，压力和健康之间，情绪就可以是个中介变量呢。
就好比工作压力超大的时候，人会变得烦躁焦虑，这烦躁焦虑的情绪不就是个中介嘛，它进一步可能就会影响到身体的健康呀，导致生病啥的，这多明显呀！
2. 想过没，学习时间和学习成绩，注意力就是个中介变量呀！当你花很多时间学习，可是注意力不集中呀，那学习效果能好吗？那注意力就像个桥梁一样在中间起作用呢，懂了不？
3. 亲子关系和孩子的自信心之间，父母的鼓励不就是中介变量嘛！要是父母老是打击孩子，那孩子能有自信吗？这父母的鼓励可太关键了呀，就像阳光照亮孩子成长的路一样，神奇吧！
4. 努力工作和升职加薪，工作能力就是中介变量哟！光努力可不行，要是能力不够，怎么能被领导看重进而升职加薪呢？这就像是一辆车，努力是油，能力就是发动机呀，缺一样都跑不起来呀！
5. 爱情和幸福感，相互理解不就是中介变量吗？没有相互理解，天天吵架，哪来的幸福感呀，这相互理解多重要啊，就像爱情的黏合剂一样！
6. 锻炼和身体强壮，坚持就是中介变量呢！偶尔锻炼一下可不行，得坚持呀，这不坚持怎么能有效果呢？坚持就是那连接锻炼和身体强壮的关键链条呀！
7. 社交和快乐，良好的沟通不就是中介变量嘛！跟人都交流不好，怎么能在社交中感受到快乐呢？良好的沟通就像一把钥匙，能打开快乐的大门呢。
8. 目标和成功，行动力就是中介变量啊！光有目标有啥用，不去行动，能成功吗？行动力就像推送目标走向成功的小手，推着你前进呀！
我觉得中介变量真的很神奇，它就像一个隐藏的桥梁，连接着两个看似不相关的事物，让我们能更清楚地看到它们之间的关系啊！。
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。
控制变量 调节变量 中介变量
2、调节变量
2. 1 调节变量的定义 如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量 。 就是说, Y与X 的关系受到第三个变量M 的影响,这种有调节变 量的模型一般地可以用图示意。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 。
文献分析
控制变量：性别、年龄、一般自我效能感、绩效自信 心和风险厌恶水平。 一般自我效能采用Schwarzer等人构建的10个题项 的量表，在本样本中的内部一致性洗漱为0.86； 构造两个题项测量个体对工作绩效的自信心，两个测 量题的内部一致性系数α=0.70； 风险厌恶水平参照Cadsby等在探讨绩效工资体系激 励和人才筛选效应的实验研究中所使用博彩决策测量 工具。 方法：采用层级Logistic分析，第一层纳入控制变量
调节变量（M）
自变量(X)
类别
类别
连续
两因素有交互效应的方差分 分组回归：按M的取值分组做Y
析（ANOVA）交互效应即调 对X的回归。若回归系数的差异
节效应
显著。则调节效应显著。
连续
自变量使用伪变量，将自变 将自变量和调节变量中心化，做
量和调节变量中心化处理， Y=aX+bM+cXM+e
做Y=aX+bM+Cxm+e
潜变量
潜变量
很多分析方法
3中介变量和中介效应
3.1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。例如，上司的归因研究：下 属的表现——上司对下属表现的归因——上司对下属表现 的反应，其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量。
名词解释中介变量
名词解释中介变量
中介变量（mediator variable）是指在自变量和因变量之间起到连接或传递作用的变量。
在研究中，自变量是引起变化的因素，而因变量是受到自变量影响而发生变化的结果。
但是有时候，自变量和因变量之间的关系并不是直接的，而是通过一个或多个中介变量来实现的。
中介变量可以解释自变量如何影响因变量的过程，从而更深入地理解因果关系。
通过研究中介变量，可以帮助我们更好地理解自变量和因变量之间的作用机制。
例如，在教育研究中，教师的教学方法（自变量）可能会通过学生的学习动机（中介变量）影响学生的学习成绩（因变量）。
在这个例子中，学习动机就是一个中介变量，它解释了教学方法如何影响学习成绩。
中介效应分析
M (b); !做Y对X和M的回归, M的回归系数命名为b, 需要单独一行 MODEL CONSTRAINT:
new (H); !定义辅助变量 H=a*b; !系数乘积ab的估计 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!输出各个系数及系数乘积ab的偏差校正的非参 数百分位Bootstrap 法置信区间
X M W Y@1； Y on X M W; M on X; M on X;
多中介模型2
调节效应分析
有中介的调节效应分析方法
方法一：依次检验
new (H); !定义辅助变量 H=a*b; ! 系数乘积ab的估计 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!输出各个系数及系数乘积 ab 的偏差校正的非参数 百分位 Bootstrap 法置信区间 若要得到(不校正的)非参数百分位Bootstrap 法置信区间, 只需将 OUTPUT 中的 cinterval (bcbootstrap)改为 cinterval (bootstrap)即可。
若要得到(不校正的)非参数百分位Bootstrap 法置信区间, 只需将OUTPUT 中的 cinterval (bcbootstrap)改为cinterval (bootstrap)即可。
Mplus结果解读指标：如果置信区间包括0，则参数不显著； 置信区间不包括0，参数显著。
附加：
多中介模型1：
（3）系数差异检验法 H0:cc, 0
sobel法的检验力高于依次检验，但这个检验统
计量的推导要假设aˆ bˆ 服从正态分布，就算其中每一
个系数都是正态分布，其乘积通常也不是正态的，因
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。
调节变量与中介变量的比较
调节变量与中介变量的比较
调节变量是衡量行为变化或影响任意因素的变量，即称为“因变量”。
直接影响调节变量的变量叫做自变量。
调节变量用于衡量自变量所带来的变化，它对研究者有重要的信息提供，可以是数量的变化，也可以是人的情绪改变。
中介变量是一种被认为用于某些变量之间的行为之间的直接关系的变量。
它们通常在心理学研究中被称为“间接变量”，也可以称为中间变量或模糊变量。
中间变量“不显示任何直接或直接关系”，但它们能解释一个变量如何影响另一个变量。
例如，担心可以作为一个变量，它会改变另一个变量，即行为，从而说明担心是行为的中介因素。
最重要的区别在于，调节变量没有必要与其他变量之间存在直接的关系，而中间变量有必要存在两个变量之间的直接关系。
另外，中介变量不应直接影响调节变量，而且仅受自变量的影响。
此外，调节变量可以是一个变量，而中间变量更多地是一组变量。
调节变量可以提供解释影响行为和改变的背景，以及这些变量之间的关系。
而中介变量主要用于识别被解释变量之间的直接关系。
例如，一项研究可能会探讨性别与收入之间的关系，中介变量可以帮助识别，为什么性别会影响收入水平。
此外，中介变量还可以解释自变量是如何影响被解释变量的，以及自变量如何影响多个被解释变量的。
总的来说，调节变量是用来衡量行为变化或影响一个变量的变量，而中介变量是旨在发现两个变量之间的直接关系的变量。
对于研究人员来说，正确理解这些变量和它们之间关系的重要性是必不可少的，以识别研究中的影响及其过程。
中介效应三步法中介变量的系数符号
中介效应三步法中介变量的系数符号
中介效应是指一个变量对两个其他变量之间关系的影响。
中介变量则是负责解释这种影响的变量。
中介效应三步法是用来计算中介效应的常用方法，包括三步：第一步，确定直接效应系数；第二步，确定中介变量系数；第三步，确定中介效应系数。
其中，中介变量系数的符号非常重要，可以表明中介变量是“完全中介”还是“部分中介”。
在中介效应三步法中，第二步是最难的一步，需要确定中介变量的系数符号。
具体来说，如果中介变量系数为正数，则说明中介变量和因变量正相关。
反之，如果中介变量系数为负数，则说明中介变量和因变量负相关。
此外，如果中介变量系数为零，则说明中介变量对因变量没有影响，即不存在中介效应。
中介变量系数的符号对研究结论的影响非常大。
如果中介变量系数为正数，那么中介变量会增加因变量的值，这意味着中介效应是完全中介，即中介变量完全解释了自变量和因变量之间的关系。
如果中介变量系数为负数，那么中介变量会减少因变量的值，这意味着中介效应是“反向中介”，即中介变量阻碍了自变量和因变量之间的关系。
如果中介变量系数为零，那么中介变量对因变量没有影响，这意味着不存在中介效应，因为中介变量无法解释因变量和自变量之间的关系。
综上所述，中介效应三步法是一种常用的计算中介效应的方法，而中介变量系数的符号则是确定中介效应是“完全中介”、“反向中介”还是不存在中介效应的关键。
因此，在进行中介效应分析时，需要注意确定中介变量系数的符号是否正确。
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。
中介变量的作用案例
中介变量的作用案例
以下是一个关于中介变量作用的案例：
假设搜集了200个样本的数据，其中X为自变量，Y为因变量，M为中介变量。
要分析M的中介效应是否显著，是完全中介还是部分中介效应。
①首先考察自变量X→中介变量M的回归分析，且要求P<0.05，通过显著性水平检验。
②得到X→M的回归结果，由上图可以看出：X→M的回归结果P=0.032<0.05，通过显著性水平检验。
③分步做X→Y和X、M→Y的回归。
④分析结果：由上图可看出：
- 模型1中X→Y的回归，P<0.05，X→Y通过显著性水平检验。
- 模型2中M→Y的P<0.05，此时则需要比较，模型2中的X的回归系数B2与模型1的X的回归系数B1，这里B2的绝对值小于B1，说明M的中介效应显著，且为部分中介效应。
中介变量在现实生活中也有很多应用，比如在心理学研究中，智力可能是学习成绩的中介变量，因为智力水平会影响学生的学习能力和成绩。
在这种情况下，智力就是中介变量，它在自变量（如学生的学习努力程度）和因变量（如学习成绩）之间起到了中介作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SPSS实例：[16]中介效应的检验过程
•
•|
•浏览：3442
•|
•更新：2013-11-13 14:51
spss做中介效应现在用的越来越普遍，虽然说用amos是最佳的工具，但是很多人还是喜欢spss，更容易理解，操作起来也比amos简单。
下面我们就来分享一下如何使用spss进行中介效应的检验，这个教程是理论上的讲解，目的是让你理解这个过程。
后面我们会具体的来操作一下，让你知道如何具体的去做，先来看看理论上的过程：
1.先要明确你的自变量和因变量，假如我们有三个变量分别是：自变量（x），
因变量（y），中介变量（M）。
2.第一个要检验的是自变量对因变量的作用，我们用下面的方程表示：我们
首先要做的是对系数c的检验，你应该知道，用回归做检验，假如c不显著，说明不存在中介效应，停止检验；假如c显著，还不能说明存在中介
效应，接着进行下面的步骤：
3.接着我们做自变量和中介变量之间的回归方程的检验，也就是用下面的方
程来表示，假如系数a显著，说明X确实可以预测M，但仍然没有说明中介效应的存在。
假如a不显著，那就需要进行sobel检验。
我们暂时不去
做sobel，因为还有一个步骤
4.现在我们要检验M和Y之间的关系，也就是下面的方程的系数是否显著。
假如a显著、b也显著，那么就可以证明中介效应存在；假如a和b中有一个不显著，另一个先不显著我们不知道，我们需要进行sobel检验，so
bel检验显著，那么中介效应存在。
5.到此为止，我们就完成了中介效应的检验，下面来总结一下整个流程，看
下面的流程图：。