中介效应的SPSS及Amos方法
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+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+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。
如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程
SPSS中对分组回归的操作主要分两步进行，第一步是对样本数据 按调节变量的类别进行分割，第二步则是回归分析。具体步骤见下图：
Std. Error of the Estimate
Change Statistics
R Square Change
F
Change
df1
df2
Sig. F
Change
0
1
.349a
.122
.113
2.723
.122
14.161
1
102
.000
1
1
.489a
.239
.228
2.647
.239
21.709
如何用SPSS或AMO实现调节效应回归方程
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。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：
3.连续自变量（x）+分类调节变量（m这种类型的调节效应需要采用分组回归分析，所谓分组回归分析既 是根据调节变量的分类水平， 建立分组回归方程进行分析， 回归方程
为y=a+bx+e。当然也可以采用将调节变量转换为伪变量以后进行层 次回归分析，层次回归具体步骤同上，见三、2,需要注意的是，分
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。
如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程解读
如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程一、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。
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。
2.分类自变量（x）+连续调节变量（m）这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换，将自变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做层次回归分析。
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）。
如何在SPSS及AMOS分析调节效应实战
如何在SPSS及AMOS分析调节效应实战调节效应是指一些因素对于两个变量之间的关系起到调节作用。
SPSS和AMOS是常用的统计分析工具，可以用来进行调节效应的实战分析。
下面将介绍如何在SPSS和AMOS中进行调节效应的分析。
1.数据准备：首先要准备数据，包括自变量、调节变量和因变量的观测数据。
确保数据的质量和准确性。
2.分析方法选择：根据研究目的和数据类型选择适合的分析方法。
如果变量之间的关系是线性的，可以使用回归分析；如果需要考虑多个变量之间的关系，可以使用结构方程模型（SEM）。
3.回归分析：在SPSS中进行回归分析，可以通过“统计”菜单中的“回归”子菜单进行操作。
将自变量、调节变量和因变量输入到相应的变量框中，并点击“确定”进行分析。
分析结果会显示自变量的回归系数和调节变量的交互效应。
4.调节效应检验：根据回归分析的结果进行调节效应的检验。
判断调节变量是否对于自变量和因变量之间的关系起到显著的调节作用。
可以通过回归分析结果中的回归系数、调节变量和交互项的显著性水平来判断。
5.结构方程模型：如果需要考虑多个变量之间的关系，可以使用AMOS进行结构方程模型分析。
在AMOS中，用路径图表示变量之间的关系，并设置路径系数、因子载荷及误差项等参数。
可以通过模型拟合指数（如χ²/自由度、RMSEA、CFI等）来评估模型的拟合程度。
6.调节效应分析：在结构方程模型中，可以将调节变量作为中介变量或调节变量引入模型，通过路径系数来表达调节效应的大小。
通过比较不同模型的拟合指数来判断调节效应的显著性。
需要注意的是，在进行调节效应分析时a.控制其他潜在的干扰变量，以保证调节效应的准确性。
b.样本量要足够大，以获得稳定的结果。
c.清晰定义调节变量的作用机制和理论假设。
总结起来，进行调节效应分析的步骤包括数据准备、分析方法选择、回归分析、调节效应检验和结构方程模型分析。
通过这些步骤，可以实现在SPSS和AMOS中进行调节效应实战分析的目的。
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。
amos中介效应检验步骤
Amos中介效应检验步骤1. 引言Amos（Analysis of Moment Structures）是一种常用的结构方程模型（SEM）软件，用于检验因果关系和变量之间的中介效应。
中介效应是指自变量对因变量的影响通过中介变量而产生的间接影响。
中介效应检验可以帮助研究者理解自变量和因变量之间的关系，以及中介变量在其中的作用。
本文将详细介绍在Amos中进行中介效应检验的步骤，包括数据准备、模型构建、参数估计和解释结果等内容。
2. 数据准备在进行中介效应检验之前，需要准备好相关的数据。
数据应包括自变量、中介变量和因变量的测量数据。
这些数据可以通过问卷调查、实验等方式收集。
在Amos中，数据应以CSV或者SPSS文件格式导入。
确保数据的变量名和测量标度正确，并且不存在缺失值或异常值。
3. 模型构建在Amos中，可以通过拖拽和连接不同的图形对象来构建结构方程模型。
首先，选择一个合适的模型类型，如路径模型、因子模型等。
然后，根据研究假设和理论基础，选择合适的变量和路径。
在中介效应检验中，通常需要包括自变量、中介变量和因变量三个主要变量。
自变量对中介变量和因变量的路径被称为直接效应路径，而自变量对因变量的路径通过中介变量的路径被称为间接效应路径。
除了主要变量和路径外，还可以添加一些控制变量来控制潜在的混淆变量。
这些控制变量可以通过添加额外的路径来表示它们与其他变量之间的关系。
4. 参数估计在模型构建完成后，需要对模型进行参数估计。
参数估计是通过最大似然估计方法来确定模型中各个参数的取值。
Amos会根据数据和模型的拟合程度，估计出最优的参数值。
在参数估计过程中，需要注意检查模型的拟合度。
拟合度指标包括卡方拟合度指标、比较拟合指数（CFI）、均方根误差逼近指数（RMSEA）等。
这些指标可以帮助评估模型的拟合程度，判断模型是否合理。
5. 解释结果在参数估计完成后，可以对结果进行解释和分析。
首先，需要检查模型中各个路径的显著性。
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。
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。
中介效应的SPSS及Amos方法
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，那么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〕，那么继续检验方程2〕，如果c不显著〔说明X对Y无影响〕，那么停顿中介效应检验；1.2在c显著性检验通过后，继续检验方程2〕M=ax+e2，如果a 显著〔H0:a=0被拒绝〕，那么继续检验方程3〕；如果a不显著，那么停顿检验；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’x + bM + e3,检验b的显著性，假设b显著〔H0:b=0被拒绝〕,那么说明中介效应显著。
如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程解读
如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程一、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。
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+e1）y=a+bx+cm+c’mx+e2）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。
2.分类自变量（x）+连续调节变量（m）这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换，将自变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做层次回归分析。
如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程
如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程一、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。
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。
2.分类自变量（x）+连续调节变量（m）这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换，将自变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做层次回归分析。
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。
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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。
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：由上面两个表格结果分析可知，方程m=ax+e中，a值0.533显著性p<.000，继续进行方程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：effect m=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sqrt(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。