运用SPSS和AMOS进行中介效应分析范文
如何在SPSS及AMOS分析调节效应（实战篇）
调节效应重要理论及操作务实一、调节效应回归方程：调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中介变量。
常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。
在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。
以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：y=a+bx+cm+e 1）y=a+bx+cm+c’mx+e 2）在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。
二、检验调节效应的方法有三种：1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。
注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验三、显变量调节效应分析的几种类型根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下：1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析主题一：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。
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析SPSS和AMOS是两个常用的统计软件，它们可以用于进行中介效应和调节效应分析。
下面我将详细介绍如何在SPSS中进行中介效应和调节效应分析，并结合AMOS进行结构方程模型的分析。
中介效应分析：中介效应分析用于探究一个因变量和一个自变量之间是否存在中介变量，以及中介变量对于因变量和自变量之间关系的解释程度。
1.数据准备首先，需要将需要分析的数据导入SPSS软件中。
确保数据已经整理好并进行了数据清洗。
2.建立回归模型在SPSS中，选择“回归”分析模块。
将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中。
3.检验中介变量在回归模型中，将可能的中介变量放入“控制变量”框中。
运行回归模型后，观察自变量对因变量的影响是否减小或变得不显著。
如果在加入中介变量后，自变量对因变量的影响减小或不显著，则说明中介变量起到了中介作用。
4.中介效应检验使用SPSS的BOOTSTRAP方法进行中介效应检验。
在“回归分析”中选择“中介效应”，然后将自变量、中介变量和因变量依次放入相应的框中。
确保你勾选了“调节变量”框，在该框中放入与自变量和中介变量之间可能存在调节关系的变量，比如性别、年龄等。
5.结果解释SPSS将计算出中介效应的点估计值和置信区间。
通过检查置信区间是否包含0来判断中介效应是否显著。
如果置信区间不包含0，则可以认为中介效应是显著的。
调节效应分析：调节效应分析用于探索调节变量对于自变量和因变量之间关系的调节作用。
1.数据准备同样，将需要分析的数据导入SPSS软件中。
2.建立回归模型选择“回归”分析模块。
将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中，将调节变量放入“控制变量”框中。
3.检验调节效应观察调节变量是否对自变量和因变量之间的关系产生显著的影响。
如果调节变量对于自变量和因变量关系的显著性有所改变或存在交互作用，则说明调节变量具有调节效应。
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。
如何在SPSS及AMOS分析调节效应(实战篇)
调节效应重要理论及操作务实一、调节效应回归方程：调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中介变量。
常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。
在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。
以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：y=a+bx+cm+e 1）y=a+bx+cm+c’mx+e 2）在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。
二、检验调节效应的方法有三种：1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。
注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验三、显变量调节效应分析的几种类型根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下：1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。
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wenku.baidu./link?url=w6tEove-a2r6vIzSwqZTcV58nKH3DPDFCwtuS xk6743E9U1W1wnfPhp76qgDEYFDCHOp-feDNpi4djQuU9FFuxdbpl9 OoN5gkPa5yCn7wlK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）。
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：○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：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；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；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。
运用SPSS及AMOS进行中介效应分析报告
运用SPSS及AMOS进行中介效应分析报告
一、概述
本次研究旨在检测感知国家资助金额与产品创新之间的关系，以及机会主义与产品创新之间的关系，并探究机会主义作为感知国家资助金额与产品创新之间关系的中介变量。
为了实现研究目的，本研究运用SPSS与AMOS进行中介效应分析，结果表明，机会主义可以作为感知国家资助金额与产品创新之间关系的中介变量，其中机会主义对于感知国家资助金额与产品创新的影响有显著性差异。
二、研究结果
1、SPSS分析结果
经过SPSS分析，本研究发现感知国家资助金额与产品创新之间存在显著的相关性，其Pearson相关系数为0.324，p<0.01，表明感知国家资助金额与产品创新之间具有显著的正相关性。
另外，本研究也发现机会主义与产品创新之间存在显著的相关性，其Pearson相关系数为0.220，
p<0.01，表明机会主义与产品创新之间具有显著的正相关性。
2、AMOS分析结果
经过AMOS分析，本研究发现感知国家资助金额的正向影响对产品创新的影响存在显著性差异，其中，感知国家资助金额的正向影响对产品创新的影响由负相关（β=-0.230，p<0.01）转变为正向影响（β=0.252，p<0.01）。
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。
如何在SPSS及AMOS分析报告调节效应实战篇
调节效应重要理论与操作务实一、调节效应回归方程：调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激〔X〕和应对方式〔Y〕的调节变量也可以作为中介变量。
常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。
在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。
以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：y=a+bx+cm+e 1〕y=a+bx+cm+c’mx+e 2〕在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。
二、检验调节效应的方法有三种：1.在层次回归分析中〔Hierarchical regression〕,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，假如R12和R22显著不同，如此说明mx交互作用显著，即明确m的调节效应显著；2.或看层次回归方程中的c’系数〔调节变量偏相关系数〕，假如c’〔spss输出为标准化ß值〕显著，如此说明调节效应显著；3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。
注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验三、显变量调节效应分析的几种类型根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下：1.分类自变量〔x〕+分类调节变量(m)如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，如此可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。
对SPSS,AMOS的总结分析5则范文
对SPSS,AMOS的总结分析5则范文第一篇：对SPSS,AMOS的总结分析对SPSS,AMOS的总结分析作者:spssman 来源:【整理】发布时间:2009-5-5 浏览:访问者:58.23.96.242 摘要提示：SPSS是探索性统计分析软件，AMOS 是验证性统计分析软件。
做探索性因素分析时用SPSS，探索性因素分析完成后，为了验证所得到的因子结构是否合理，就需要进行验证性因素分析，这就用的了AMOS。
近段时间以来，我对SPSS11.0 SPSS16.0 AMOS16.0进行了较为系统的理论和技能的学习，可以说受益匪浅。
咨将学习过程中的体会总结之，如下：一.对SPSS而言，可以说是一个十分强大的统计工具，里面的任何一个菜单都可以完成诸多任务。
如果想掌握整个SPSS操作功能的话，可以说难度很大。
当然都学下来也没有必要，我们只要掌握所需要用到的即可。
对于心理学和社会学而言，主要学习下面的操作：（1）参数检验：单样本、两独立样本、配对样本（2）方差分析：单因素、多因素、协方差分析（3）非参数检验：X2、二项式分布、K—S检验（4）相关分析和线性回归分析（5）聚类分析(6)因子分析（7）信度分析。
以上的内容是我们经常用到的，尤其是相关分析和线性回归分析。
当然我主要学习的是SPSS中的探索性因素分析。
所谓探索性因素分析其实就是尝试找出某事物中最能代表其本质的因素。
因素可以是一个，两个或者多个。
因素的个数可以人为规定也可以由系统自动生成，软件会自动将相似的题目数划到同一因素下。
但是不管是人为决定因素的个数还是系统自动生成，其最大的目的就是为了尽可能找到特征根值大于1的因素数以及找到方差的最大贡献率，一般而言大于50%就认为不错了。
（1）首先我要讲到的是探索性因素分析中对正交旋转和斜交旋转选择的问题。
在这个问题上，各家的看法也不太一致。
比较有代表性的是李茂能一般会采用斜交中的Promax法，其解释是为了简化结构，使项目与因素间达到较高的因素负荷；而张文彤则主张采用正交旋转法，其解释是斜交旋转的结果太容易受研究者主观意愿的左右，故一般采用正交旋转。
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。
《2024年基于结构方程模型的多重中介效应分析》范文
《基于结构方程模型的多重中介效应分析》篇一一、引言在社会科学和商业研究中，了解多个变量之间的复杂关系及其对结果变量的影响路径变得尤为重要。
为了更好地解析这些关系，本文采用结构方程模型（SEM）进行多重中介效应分析。
通过此方法，我们旨在更准确地探索变量之间的作用机制，从而为相关领域的理论与实践提供更深入的理解。
二、理论背景与假设结构方程模型是一种统计技术，用于分析复杂的多变量关系。
它不仅允许我们估计变量间的直接效应，还可以估计间接效应（即中介效应）。
在本文中，我们关注的是多重中介效应，即多个变量共同在自变量和因变量之间起到的中介作用。
基于前人研究，我们提出以下假设：自变量（X）通过多个中介变量（M1、M2、M3）对因变量（Y）产生影响。
这些中介变量可能存在不同的作用路径和程度，因此，我们希望通过结构方程模型进行深入分析。
三、方法本研究采用结构方程模型进行多重中介效应分析。
首先，我们收集了相关领域的实证数据，并对数据进行清洗和预处理。
然后，利用AMOS等统计软件构建结构方程模型，对数据进行拟合和分析。
四、结果通过结构方程模型的分析，我们得到了以下结果：1. 自变量对因变量的总效应显著，这支持了我们的研究假设。
2. 多个中介变量在自变量和因变量之间起到了显著的中介作用。
具体而言，每个中介变量都有其独特的作用路径和程度。
3. 通过比较各中介变量的效应大小，我们发现M2（某中介变量）在中介过程中起到了最为重要的作用。
4. 结构方程模型还显示了各变量之间的关系强度和方向，为我们提供了更全面的理解。
五、讨论本研究通过结构方程模型进行了多重中介效应分析，得到了有意义的结论。
首先，这证实了我们的假设，即自变量通过多个中介变量对因变量产生影响。
其次，这一发现对于理解该领域的复杂关系具有重要意义。
特别是，我们发现M2在中介过程中起到了最为重要的作用，这可能为相关领域的实践提供新的思路。
然而，本研究也存在一定的局限性。
SPSS及AMOS进行中介效应分析
SPSS及AMOS进行中介效应分析中介效应分析是通过统计分析方法，揭示一个自变量对依变量的影响是否通过一些中介变量来传递的过程。
在SPSS及AMOS软件中，可以使用路径分析或结构方程模型来进行中介效应分析。
首先，我们需要明确中介效应分析的理论框架及假设。
一般来说，中介效应分析包括三个变量：自变量（independent variable），中介变量（mediator variable）和依变量（dependent variable）。
其中，自变量对依变量的关系可以通过中介变量来解释。
我们的假设是：自变量对中介变量存在显著影响，中介变量对依变量存在显著影响，同时自变量对依变量的直接影响减少或变为非显著。
接下来，我们可以使用SPSS进行路径分析。
路径分析是一种解释变量间直接相互关系和间接相互关系的方法。
在路径分析中，我们需要建立一个模型，设置自变量、中介变量和依变量的观测变量。
然后，我们可以通过路径分析来计算直接效应和间接效应。
具体操作可以按照以下步骤进行：1. 打开SPSS软件，在“Analyze”菜单中选择“Regression”-“Linear”。
2. 将自变量、中介变量和依变量添加到“Dependent”、“Independent”和“Covariate”框中。
确保变量类型正确。
3. 点击“Options”按钮，勾选“Unstandardized”和“Standardized”，以获取直接和间接效应的标准化值。
4.点击“OK”按钮，得到回归结果。
5.根据回归结果，计算直接效应和间接效应的值。
间接效应可以通过自变量对中介变量的回归系数与中介变量对依变量的回归系数的乘积得出。
6.可以分别计算直接效应和间接效应的置信区间，以评估其显著性。
7.最后，可以通过检验直接效应是否减少或变为非显著，来判断中介效应的存在与否。
除了路径分析，我们还可以使用AMOS软件进行结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）分析。
SPSS,AMOS统计工具使用有感及总结分析
二、 对AMOS16.0的使用。初学AMOS给人耳目一新的感觉，尤其是相对LISREL枯燥的编程而言，AMOS的主动操作更是增大了使用者的便捷性和趣味性。AMOS是线性结构方程的一种，其操作方法也就是验证性因子分析，其涵义即为对理论模型和现实数据拟合程度的一种再分析。其版本经历了AMOS4.0 AMOS6.0 AMOS9.0和AMOS16.0，目前我使用的便是当前最新的版本。（1）首先做验证性因素分析重要的就是前期模型的假设，即构建显变量和潜变量之间的关系。将可能的关系罗列出来，并在模型中予以表示。（2）关于拟合指标的选择。结合李茂能、侯杰泰和所见到的论文，用到的比较多的拟合指标如下：X2/df、RMR RMSEA GFI AGFI AIC CAIC NFI TLI(NNFI)和CFI。其中X2/df一般在1~3左右波动，越小越好。RMR RMSEA均小于0.05，模型拟合的较好；GFI AGFI NFI TLI(NNFI)和CFI均大于0.9，模型拟合的比较好。（3）关于问卷编制中试题的删减标准，以下几点是我自己总结而得，错误之处希望大家给予指正：①在标准化下，看其因子中的负荷。若小于0.3则考虑删除，同时也要参考下MI值。②若MI值中两误差的指数很高的话，找到两误差对应的题目原题，看一下相关，若相关高，则删除其中一题，这是崔老师在课上讲到的，原文出处我没有找到。③以上过程不断的重复，修正和删除，直至模型拟合的的较好。注意一点就是理论上一定要通，不能仅仅根据数据数值而定。（4）最后我要提的就是在SEM中对中介变量和调节变量的检验。由于国内相关研究并不多，但是AMOS却是一个极好利用的工具。我想随着统计工具的普及，对三变量中介和调节关系的研究也会逐渐多起来。
KEY WORDS:SPSS AMOS 探索性因素分析 验证性因子分析 正交 斜交 旋转选择 中介变量 调节变量 拟合指数
运用SPSS和AMOS进行中介效应分析范文
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〔*→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*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局部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无视。
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→择业行为反响。
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历支持，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→择业行为反响；○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反响；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=c*+e11)M=a*+e22)Y=c’*+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=c*+ 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*对Y无影响〕，则停顿中介效应检验；1.2在c显著性检验通过后，继续检验方程2〕M=a*+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，则停顿检验；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’* + bM + e3,检验b的显著性，假设b显著〔H0:b=0被拒绝〕,则说明中介效应显著。
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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。
此时检验c’,若c’显著，则说明是不完全中介效应；若不显著，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M来实现。
评价:依次检验容易在统计软件中直接实现，但是这种检验对于较弱的中介效应检验效果不理想，如a 较小而b 较大时，依次检验判定为中介效应不显著，但是此时ab 乘积不等于0，因此依次检验的结果容易犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判断）。
2.系数乘积项检验法(products of coefficients)。
此种方法主要检验ab 乘积项的系数是否显著，检验统计量为z = ab/ s ab ，实际上熟悉统计原理的人可以看出，这个公式和总体分布为正态的总体均值显著性检验差不多，不过分子换成了乘积项，分母换成了乘积项联合标准误而已，而且此时总体分布为非正态，因此这个检验公式的Z 值和正态分布下的Z 值检验是不同的，同理临界概率也不能采用正态分布概率曲线来判断。
具体推导公式我就不多讲了，大家有兴趣可以自己去看相关统计书籍。
分母s ab 的计算公式为：s ab =2222a b s b s a ，在这个公式中，s b 2和s a 2分别为a 和b 的标准误，这个检验称为sobel 检验，当然检验公式不止这一种例如Goodman I 检验和Goodman II 检验都可以检验（见下）,但在样本比较大的情况下这些检验效果区别不大。
在AMOS 中没有专门的soble 检验的模块，需要自己手工计算出。
而在lisrel 里面则有，其临界值为z α/2>0.97或z α/2<-0.97(P <0.05，N ≧200)。
关于临界值比率表见附件（虚无假设概率分布见MacKinnon 表中无中介效应C.V.表，双侧概率，非正态分布。
这个临界表没有直接给出.05的双侧概率值，只有.04的双侧概率值；以N=200为例，.05的双侧概率值在其表中大概在±0.90左右，而不是温忠麟那篇文章中提出的0.97。
关于这一点，我看了温的参考文献中提到的MacKinnon 那篇文章，发现温对于.97的解释是直接照搬MacKinnon 原文中的一句话<For example, the empirical critical value is .97 for the .05 significance level rather than 1.96 for the standard normal test of ab 4 0. We designate this test statistic by z8 because it uses a different distribution than the normal distribution.>，实际上在MacKinnon 的概率表中，这个.97的值是在N=200下对应的.04概率的双侧统计值，而不是.05概率双侧统计值，因为在该表中根本就没有直接给出.05概率的统计值。
为了确定这点，我专门查了国外对这个概率表的介绍，发现的确如此，相关文章见附件mediationmodels.rar 。
当然，从统计概率上来说，大于0.97在这个表中意味着其值对应概率大于.05，但是当统计值小于0.9798th 时而大于0.8797th ，其值对应概率的判断就比较麻烦了，此时要采用0.90作为P<.05的统计值来进行判断。
之所以对温的文章提出质疑，是因为这涉及到概率检验的结果可靠性，我为此查了很多资料，累）。
Goodman I 检验公式如下 Goodman II 检验检验公式如下注：从统计学原理可知，随着样本量增大，样本均值和总体均值的差误趋向于减少；因此从这两个公式可看出，的值随着样本容量增大而呈几何平方值减小，几乎可以忽略不计算，因此MacKinnon et al. (1998)认为乘积项在样本容量较大时是“trivial ”（琐碎不必要的）的，因此sobel 检验和Goodman 检验结果在大样本情况下区别不大，三个检验公式趋向于一致性结果，因此大家用soble 检验公式就可以了（详情请参考文献A Comparison of Methods to Test Mediation and Other Intervening Variable Effects. Psychological Methods 2002, Vol. 7, No. 1, 83–104）。
评价：采用sobel 等检验公式对中介效应的检验容易得到中介效应显著性结果，因为其临界概率（MacKinnon ）P<.05的Z 值为z α/2>0.90或z α/2<-0.90，而正态分布曲线下临界概率P<.05的Z 值为z α/2>1.96或z α/2<-1.96，因此用该临界概率表容易犯第一类错误（拒绝虚无假设而作出中介效应显著的判断）3.差异检验法(difference in coefficients)。
此方法同样要找出联合标准误，目前存在一些计算公式，经过MacKinnon 等人的分析，认为其中有两个公式效果较好，分别是Clogg 等人和Freedman 等人提出的，这两个公式如下：Clogg 差异检验公式 Freedman 差异检验公式'3'c xm N s r c c t -=- 2'2'2'212xmC C C C N r S S S S C C t --+-=-这两个公式都采用t 检验，可以通过t 值表直接查出其临界概率。
Clogg等提出的检验公式中，的下标N-3表示t 检验的自由度为N-3，为自变量与中介变量的相关系数，为X对Y 的间接效应估计值的标准误；同理见Freedman 检验公式。
评价：这两个公式在a=0且b=0时有较好的检验效果，第一类错误率接近0.05，但当a=0且b ≠0时，第一类错误率就非常高，有其是Clogg 等提出的检验公式在这种情况下第一类错误率达到100%，因此要谨慎对待。
4.温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序，如下图：这个程序实际上只采用了依次检验和sobel 检验，同时使第一类错误率和第二类错误率都控制在较小的概率，同时还能检验部分中介效应和完全中介效应，值得推荐。
三 中介效应操作在统计软件上的实现根据我对国内国外一些文献的检索、分析和研究，发现目前已经有专门分析soble 检验的工具软件脚本，可下挂在SPSS 当中；然而在AMOS 中只能通过手工计算，但好处在于能够方便地处理复杂中介模型，分析间接效应；根据温忠麟介绍，LISREAL 也有对应的SOBEL 检验分析命令和输出结果，有鉴于此，本文拟通过对在SPSS 、AMOS 中如何分析中介效应进行操作演示，相关SOBEL 检验脚本及临界值表（非正态SOBEL 检验临界表）请看附件。
1.如何在SPSS 中实现中介效应分析这个部分我主要讲下如何在spss 中实现中介效应分析（无脚本，数据见附件spss 中介分析数据，自变量为工作不被认同，中介变量为焦虑，因变量为工作绩效）。
第一步：将自变量（X ）、中介变量(M)、因变量(Y)对应的潜变量的项目得分合并取均值并中心化，见下图在这个图中，自变量（X）为工作不被认同，包含3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3个观测指标即心跳、紧张、坐立不安；因变量（Y）包含2个观测指标即效率低和效率下降。
Descriptive Statistics上面三个图表示合并均值及中心化处理过程，生成3个对应的变量并中心化（项目均值后取离均差）得到中心化X、M、Y。
第二步：按温忠麟中介检验程序进行第一步检验即检验方程y=cx+e中的c是否显著，检验结果如下表：Model Summarya Predictors: (Constant), 不被认同（中心化）由上表可知，方程y=cx+e的回归效应显著，c值.678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；第三步：按温忠麟第二步检验程序分别检验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，检验结果见下表：y=c’x+bm+e的检验，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0.213显著性为p<.000,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都非常显著，接下来检验中介效应的到底是部分中介还是完全中介；第四步:检验部分中介与完全中介即检验c’的显著性:由上表可知，c’值为.564其p值<.000,因此是部分中介效应，自变量对因变量的中介效应不完全通过中介变量焦虑的中介来达到其影响，工作不被认同对工作绩效有直接效应，中介效应占总效应的比值为：=ab/c=0.533×0.213/0.678=0.167,中介效应解释了因变量的方差变异为effectmsqrt(0.490-0.459)=0.176（17.6%）小结在本例中，中介效应根据温忠麟的检验程序最后发现自变量和因变量之间存在不完全中介效应，中介效应占总效应比值为0.167,中介效应解释了因变量17.6%的方差变异。