用SSS作中介效应检验

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)**

中介效应的检验方法

中介效应的检验方法中介效应是指一个变量在自变量和因变量之间起到了解释机制的作用。

当自变量对因变量的影响是通过中介变量来进行传递的，就可以称之为中介效应。

中介效应的检验方法可以分为两类：统计方法和实验方法。

一、统计方法1. Sobel检验：Sobel检验是最常用的中介效应检验方法之一、该方法通过计算中介变量的影响效应和直接效应的置信区间来判断中介效应的显著性。

Sobel检验的基本原理是通过计算间接效应和直接效应的标准误差来计算Z值，然后通过与标准正态分布表进行比较，判断中介效应的显著性。

2. Bootstrap法：Bootstrap法是一种非参数估计方法，它通过基于样本的重抽样来计算中介效应的置信区间。

具体做法是从原始样本中有放回地抽取若干个子样本进行重抽样，然后分别计算每个子样本中的中介效应，最后得到中介效应的分布情况。

通过对这个分布进行分析，可以得到中介效应的置信区间和显著性。

3. Bootstrapped Sobel检验：这种方法是Sobel检验和Bootstrap法的综合应用。

具体做法是首先通过Bootstrap法计算中介效应的置信区间，然后将这个置信区间代入到Sobel检验中，得到中介效应的显著性。

这种方法在样本量较小或变量之间的关系较复杂时效果较好。

二、实验方法1.自变量操作法：在实验中，研究者可以通过操作自变量来检验中介效应。

首先，确定自变量、中介变量和因变量之间的关系，然后对自变量进行操作，观察中介变量和因变量的变化情况。

如果自变量对中介变量和因变量之间的关系有显著影响，那么就可以认为中介效应存在。

2.中介变量操作法：与自变量操作法类似，中介变量操作法是通过操作中介变量来检验中介效应。

研究者可以通过改变中介变量的取值或引入干预措施，来观察自变量和因变量之间的关系是否发生变化。

如果中介变量对自变量和因变量之间的关系有显著影响，那么就可以认为中介效应存在。

3.研究设计法：在一些实验设计中，研究者可以采用不同的处理组合或阶段性介入的方法来检验中介效应。

运用SPSS及AMOS进行中介效应分析

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

SPSS基本技法与调节效应与中介效应的探讨
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

运用SPSS及AMOS进行中介效应分析

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+e11)M=ax+e22)Y=c’x+bM+e33)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（H: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（H: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及AMOS进行中介效应分析

中介效应重要理论及操作务实SPSS和AMOS调节效应一、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：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：就业压力→个体择业期望→择业行为反应；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+e11)M=ax+e22)Y=c’x+bM+e33)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（causualsteps）。

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显着（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显着（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验；1.2在c显着性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a 显着（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a不显着，则停止检验；1.3在方程1）和2）都通过显着性检验后，检验方程3）即y=c’x+bM+e3,检验b的显着性，若b显着（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显着。

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：模型汇总模型R R ⽅调整 R⽅标准估计的误差1 .342a.117 .114 .820a. 预测变量: (常量), Zscore: EP1 - I am very comfortable with my physical work environment at HBAT.。

系数a模型⾮标准化系数标准系数t Sig. B标准误差试⽤版1 (常量) 4.203 .041 102.559 .000Zscore: EP1 - I amvery comfortablewith my physicalwork environment atHBAT..297 .041 .342 7.249 .000 a. 因变量: SI1 - I am not actively searching for another job.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：模型汇总模型R R ⽅调整 R⽅标准估计的误差1 .112a.012 .010 2.512a. 预测变量: (常量), EP1 - I am very comfortable with my physical work environment at HBAT.。

大学生客观社会经济地位与自尊主观社会地位的中介作用

大学生客观社会经济地位与自尊主观社会地位的中介作用一、本文概述随着社会的快速发展和教育水平的不断提高，大学生作为社会的新鲜血液，其社会经济地位与自尊主观社会地位日益受到学术界的关注。

本文旨在探讨大学生客观社会经济地位与自尊主观社会地位之间的关系，并深入剖析其中的中介作用机制。

通过揭示这一机制，我们期望为提升大学生的自尊主观社会地位，进而促进他们的全面发展提供理论支持和实证依据。

本文将对大学生的客观社会经济地位进行界定和量化，通过收集和分析相关数据，明确其在社会经济阶层中的位置。

在此基础上，进一步探讨这一客观地位如何影响大学生的自尊主观社会地位。

自尊主观社会地位是指个体对自身在社会中所处位置的认知和评价，它受到多种因素的影响，包括个体的家庭背景、教育经历、社会关系等。

本文将重点研究中介作用机制。

中介作用是指一个或多个变量在自变量和因变量之间起到桥梁作用，它们能够解释自变量如何影响因变量。

在本文中，我们将探讨哪些因素在大学生客观社会经济地位与自尊主观社会地位之间起到了中介作用。

这些因素可能包括个体的心理特征、社会支持网络、教育资源等。

本文将对研究结果进行深入分析和讨论，提出相应的对策和建议。

通过改善大学生的客观社会经济地位，优化中介作用机制，我们可以有效提升大学生的自尊主观社会地位，进而促进他们的全面发展。

这对于提高整个社会的教育水平和人才培养质量具有重要意义。

二、文献综述社会经济地位（SES）与自尊之间的关系一直是社会学、心理学等领域的研究热点。

随着研究的深入，研究者们逐渐发现，自尊并不仅仅直接受到社会经济地位的影响，而是通过某些中介变量间接地与其产生联系。

特别是对于大学生这一特殊群体，其自尊的形成和发展受到多种因素的影响，其中客观社会经济地位和主观社会地位起到了关键的作用。

关于客观社会经济地位与自尊的关系，多数研究表明，较高的社会经济地位往往与较高的自尊水平相关联。

这可能是因为较高的社会经济地位为个体提供了更多的资源和机会，从而增强了他们的自信心和自尊心。

运用SPSS及AMOS进行中介效应分析报告

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+e11)M=ax+e2 2)Y=c’x+bM+e33)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+e 2，如果a 显著（H 0: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 + e 3,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。

运用SPSS及AMOS进行中介效应分析

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。

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(moderatingeffect)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。

三种中介效应检验方法及操作步骤

三种中介效应检验⽅法及操作步骤本⽂将介绍三种常见中介效应检验⽅法，分别是因果逐步回归检验法、系数乘积法、改良后的因果逐步回归法，以及如果使⽤SPSSAU进⾏操作。

什么是中介效应中介效应：如果⾃变量X通过影响变量M⽽对因变量Y产⽣影响，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。

中介作⽤的检验模型可以⽤以下路径图来描述：图1 中介效应检验模型路径图⽅程(1)的系数c 为⾃变量X对因变量Y的总效应；⽅程(2)的系数a为⾃变量X对中介变量M的效应；⽅程(3)的系数b是在控制了⾃变量X的影响后，中介变量M对因变量Y的效应；⽅程(3)的系数c′是在控制了中介变量M 的影响后，⾃变量X对因变量Y的直接效应；系数乘积a*b即为中介效应等于间接效应1 因果逐步回归检验法因果逐步回归法由Baron和Kenny(1986)提出，其检验步骤分为三步：第⼀，分析X对Y的回归，检验回归系数c的显著性(即检验H0:c=0)；第⼆，分析X对M的回归，检验回归系数a的显著性(即检验H0:a=0)；第三，分析加⼊中介变量M后X对Y的回归，检验回归系数b和c'的显著性(即检验H0:b=0、H0:c’=0)。

根据检验结果按下图进⾏判断：流程图基于SPSSAU的操作（1）第⼀步，登录SPSSAU，上传数据；（2）第⼆步，选择【问卷研究】--【中介作⽤】；（3）第三步，选择变量拖拽到右侧对应分析框内，点击开始分析。

结果分析SPSSAU的“中介作⽤”可直接将中介作⽤的检验过程⾃动化，⼀键提供出上述提及模型结果。

本次结果中共包含三个模型：①模型1：X对Y的回归模型，结果显⽰x与y存在显著影响关系，回归系数c=0.130.②模型2：x对m的回归模型，结果显⽰x与y存在显著影响关系，回归系数a=0.175.③模型3：加⼊中介变量m后x对y的回归模型，结果显⽰回归系数b、c’均呈现显著性，系数a、b均显著，说明存在中介效应。

运用SPSS及AMOS进行中介效应分析

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 + e 3,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及AMOS进行中介效应分析资料报告

SPSS及AMOS进行中介效应分析资料报告中介效应分析是社会科学研究中常用的统计方法，可以用来探究变量之间的关系以及中介变量在这个关系中的作用。

SPSS和AMOS是进行中介效应分析的常用软件工具。

本文将以一个实际案例为例，介绍如何使用SPSS和AMOS进行中介效应分析，并对结果进行解读。

【引言】介绍研究背景和目的，说明为什么需要进行中介效应分析。

【方法】1.变量选择：选择独立变量、中介变量和因变量。

独立变量是影响中介变量的因素，中介变量在独立变量和因变量之间起到介导作用，因变量是希望了解的结果。

3.测量工具：介绍使用的测量工具，并评估其信度和效度。

4.数据收集：详细说明数据收集过程，如何保证数据质量。

5.数据分析：使用SPSS进行描述性统计分析，探索变量间的关系。

然后使用AMOS进行结构方程建模，进行中介效应分析，并进行模型拟合度检验。

【结果】1.描述性统计分析结果：列出各变量的均值、标准差等统计指标，描述样本的基本情况。

2.相关分析结果：展示各变量之间的相关关系，判断是否存在相关性。

3.结构方程模型结果：列出模型的参数估计值、标准误差、置信区间等统计指标，探究变量之间的关系。

4.中介效应分析结果：根据模型结果计算中介效应的大小和显著性。

【讨论】1.结果解读：解释结构方程模型结果和中介效应分析结果，说明变量之间的关系和中介变量的作用。

2.结果讨论：分析结果的意义和影响，探讨与现有研究的一致性和差异性。

3.研究局限性：指出研究的局限性和不足之处。

4.建议和展望：根据研究结果提出建议，并对未来研究方向进行展望。

【结论】总结研究的主要发现，强调中介效应分析对于理解变量关系的重要性，提出对相关领域的启示和建议。

中介效应检验方法

中介效应检验方法中介效应是指一个变量（中介变量）在自变量与因变量之间起部分或全部的中介作用。

中介效应的检验方法主要有：1. Sobel检验：Sobel检验是最常用的一种中介效应检验方法。

它通过计算中介变量对自变量与因变量之间关系的影响大小，来判断中介效应的存在与大小。

Sobel检验基于一个假设，即中介变量和因变量之间关系的斜率大于自变量和因变量之间关系的斜率，并进行统计检验。

2. Bootstrap法：Bootstrap法是一种通过随机取样方法来评估中介效应的置信区间。

它通过多次重复采样来生成一系列中介效应的估计值，并计算这些估计值的置信区间。

Bootstrap法能够更加准确地评估中介效应的置信区间，尤其在样本量较小的情况下能够提供更可靠的结果。

3. Baron和Kenny的方法：Baron和Kenny的方法是一种传统的中介效应检验方法。

它将中介效应的检验分为三个步骤：首先，验证自变量与因变量之间是否存在统计显著的关系；然后，验证自变量与中介变量之间是否存在统计显著的关系；最后，验证中介变量是否能够完全或部分解释自变量与因变量之间的关系。

如果经过这三个步骤后都得到统计显著的结果，就可以认为中介效应存在。

4. Preacher和Hayes的方法：Preacher和Hayes提出了一种称为BOOTSTRAP的程序来检验中介效应。

此方法结合了Sobel检验和Bootstrap法的优点，通过多次自助重采样来评估中介效应的置信区间。

Preacher和Hayes的方法还提供了一种通过计算中介效应的标准误差来评估中介效应的统计显著性的方法。

5. Causal steps方法：Causal steps方法由MacKinnon和Dwyer提出，它通过将自变量、中介变量和因变量的关系分解成一系列因果步骤，来评估中介效应的大小。

这个方法基于一个因果路径模型，通过逐步分析每个路径的变化，来判断中介效应的存在和大小。

综上所述，中介效应的检验方法主要包括Sobel检验、Bootstrap法、Baron和Kenny的方法、Preacher和Hayes的方法以及Causal steps方法。

如何用SPSS做中介效应

如何用SPSS做中介效应与调节效应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。

三种中介效应检验方法的介绍

三种中介效应检验方法的介绍1. 中介效应检验方法是社会科学研究中常用的一种统计分析方法，用于研究一个预测变量与一个因果变量之间的中介效应。

2. 常用的中介效应检验方法之一是统计回归分析。

通过构建预测变量、中介变量和因果变量之间的回归模型，可以获取各个变量的系数，进而了解中介效应的大小和统计显著性。

3. 直接效应和间接效应是中介效应检验中常用的概念。

直接效应指的是预测变量对因果变量的直接影响，而间接效应则表示中介变量在预测变量和因果变量之间起到的中介作用。

4. 另一种常用的中介效应检验方法是路径分析。

路径分析将中介效应视为一个由预测变量到因果变量的路径，通过计算路径系数，可以判断中介效应的大小和显著性。

5. 中介变量的选择是中介效应检验方法的重要一环。

在实际研究中，研究者需要根据理论基础和实际情况选择适当的中介变量，并进行合适的测量和操作。

6. Sobel检验是另一种常用的中介效应检验方法。

该方法通过计算中介效应的标准误差，进而判断中介效应的显著性。

7. Bootstrap检验是一种非参数的中介效应检验方法。

该方法通过对样本进行重抽样，利用重抽样样本计算中介效应的置信区间，以判断中介效应的显著性。

8. 中介效应检验方法的选择需要根据具体研究问题和数据情况来决定。

不同的方法可能适用于不同的研究领域和研究设计。

9. 中介效应检验方法的使用需要注意建立合理的模型假设。

合理建模能够减少错误推断，并提高中介效应结果的可靠性。

10. 中介效应检验方法常用于心理学、教育学、社会学等领域的研究。

通过检验中介效应，可以深入理解变量之间的关系机制。

11. 需要指出的是，中介效应检验是基于观察数据的分析方法，不能直接证明因果关系，仅仅提示变量之间可能存在的中介效应。

12. 在中介效应检验中，也需要注意数据的收集质量和分析过程的可靠性，以避免结果产生误导性的解释。

13. 中介效应检验方法的有效性和一致性需要通过复制研究来进行验证。

中介效应检验方法

中介效应检验方法中介效应是指在研究中发现的一种现象，即某个变量对因变量的影响，经过中间变量的作用而发生变化。

中介效应的存在对于研究与实践具有重要意义，因此需要采用相应的检验方法进行验证。

本文将介绍几种常用的中介效应检验方法。

Sobel检验法Sobel检验法是最常见的中介效应检验方法之一。

该方法是通过计算中介效应的标准误差来检验中介效应的大小是否显著。

具体步骤如下：1.计算总效应（c路径）和直接效应（c’路径）的值。

2.计算中介变量对因变量的效应（a路径）以及中介变量对自变量的效应（b路径）的值。

3.计算中介效应的值（ab路径）。

4.根据以上数值计算中介效应的标准误差。

5.利用标准误差进行假设检验，判断中介效应是否显著。

Sobel检验法的优点是计算简单直观，但也有一定局限性，例如对样本量要求较高等。

Bootstrap法Bootstrap法是一种非参数检验方法，通常用于处理当数据不符合正态分布的情况。

使用Bootstrap法进行中介效应检验的步骤如下：1.从原始数据中进行重抽样，生成若干个新的样本数据集。

2.在每个新样本数据集中进行中介效应的计算。

3.重复以上步骤多次，得到中介效应值的分布。

4.利用中介效应值的分布进行显著性检验。

Bootstrap法的优势在于不需要对数据进行特定的分布假设，能够更好地处理非正态数据。

但是计算量较大，需要消耗较多的计算资源。

Baron和Kenny方法Baron和Kenny方法是一种比较经典的中介效应检验方法，在很多研究中被广泛使用。

该方法主要包括以下几个步骤：1.确定自变量、中介变量和因变量之间的关系。

2.测试直接效应和间接效应的路径。

3.判断中介效应的大小和显著性。

4.进一步分析中介作用的机制和影响。

Baron和Kenny方法的优势在于较为全面地考虑了中介效应的检验过程，但在实际应用中也需要注意一些假设和限制条件。

结论中介效应检验方法对于研究中介变量在自变量和因变量之间的作用机制具有重要意义。

大学生的感恩、孤独感与社会支持

大学生的感恩、孤独感与社会支持何安明;惠秋平;刘华山【期刊名称】《中国心理卫生杂志》【年(卷),期】2014(028)010【摘要】目的:考察大学生感恩与孤独感的关系,以及社会支持在其中的中介作用.方法:选取853名大学生,采用青少年感恩量表(AGS)、感情与社会孤独量表(ESLS)、社会支持评定量表(SSS)进行调查.结果:AGS得分与ESLS得分呈负相关(r=-0.35),而与SSS得分呈正相关(r=0.37);ESLS得分与SSS得分呈负相关(r=-0.41),均P＜0.001.感恩既直接预测孤独感(β=-0.36,P＜0.001),又通过社会支持间接预测孤独感(β=-0.24,P＜0.01),中介效应占总效应的比例为31.58％.结论:大学生的孤独感与感恩、社会支持关系密切,大学生的感恩和社会支持水平越高,其孤独感程度越低.【总页数】4页(P782-785)【作者】何安明;惠秋平;刘华山【作者单位】信阳师范学院教育科学学院,河南信阳464000;信阳师范学院教育科学学院,河南信阳464000;华中师范大学心理学院,武汉430079【正文语种】中文【中图分类】B844.2【相关文献】1.大学生感恩、孤独感和手机依赖的关系研究 [J], 王晨淇;2.社会支持对藏区中学生感恩与孤独感、情绪的中介作用 [J], 蒋雪梅;罗利;龚彬;谢林峰3.孤独感对大学生网络欺凌行为的影响——自尊与社会支持感的中介作用 [J], 马嘉琪; 蔡果恬; 魏可儿; 张厶予; 禹文乐; 吴漾; 夏嘉黛; 赵立4.留守青少年孤独感对感恩的影响:领悟社会支持和自尊的链式中介作用 [J], 马文燕;邓雪梅;马文琴5.大学生孤独感、社会支持与手机依赖的相关性 [J], 李盼盼;梁彦红因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。