中介效应和调节效应的SPSS检验
运用SPSS及AMOS进行中介效应分析报告
中介效应重要理论与操作务实一、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，如此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个方程模型图与对应方程如下：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〕，如此继续检验方程2〕，如果c不显著〔说明X对Y无影响〕，如此停止中介效应检验；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〕，如此继续检验方程3〕；如果a不显著，如此停止检验；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，假如b 显著〔H0:b=0被拒绝〕,如此说明中介效应显著。
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+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。
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 + 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
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。
SPSS数据分析案例-信度效度-调节效应-中介效应
样本的基本计数统计：年龄、艺考科目、准备时间、年级、性别、是否独生、是否寄宿、家庭类型对于变量年龄，年龄为16的频数是72(占17.2%)，年龄为17的频数是224(占53.5%)，年龄为18的频数是123(占29.4%)；对于变量艺考科目，艺考科目为体育的频数是57(占13.6%)，艺考科目为美术的频数是208(占49.6%)，艺考科目为舞蹈的频数是86(占20.5%)，艺考科目为音乐的频数是68(占16.2%)；对于变量准备时间，准备时间为高二的频数是362(占86.4%)，准备时间为高三的频数是57(占13.6%)；对于变量年级，年级为高二的频数是75(占17.9%)，年级为高三的频数是344(占82.1%)；对于变量性别，性别为男的频数是153(占36.5%)，性别为女的频数是266(占63.5%)；对于变量是否独生，是否独生为是的频数是303(占72.3%)，是否独生为否的频数是116(占27.7%)；对于变量是否寄宿，是否寄宿为是的频数是275(占65.6%)，是否寄宿为否的频数是144(占34.4%)；对于变量家庭类型，家庭类型为双亲家庭的频数是301(占71.8%)，家庭类型为组合家庭的频数是118(占28.2%)。
变量年龄、艺考科目、准备时间、年级、性别、是否独生、是否寄宿、家庭类型的计数统计频数百分比年龄16 72 17.217 224 53.518 123 29.4艺考科目体育57 13.6美术208 49.6舞蹈86 20.5音乐68 16.2 准备时间高二362 86.4高三57 13.6 年级高二75 17.9高三344 82.1 性别男153 36.5女266 63.5 是否独生是303 72.3否116 27.7 是否寄宿是275 65.6否144 34.4 家庭类型双亲家庭301 71.8变量年龄、艺考科目、准备时间、年级、性别、是否独生、是否寄宿、家庭类型的计数统计频数百分比组合家庭118 28.2变量反向编码因为变量q11_2、q11_5、q11_6、q11_12、q11_11、q11_14、q11_16、q11_17、q11_18、q11_20是反向计分的，为了和其他题目保持相同的计分方式，并且能够与其他题目合成，我们需要对这些题目进行反向计分，也就是把分数进行转换使得高分变成低分，低分变成高分。
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。
SPSS中介与调节效应分析
SPSS中介与调节效应分析首先，中介效应是指一个变量对于自变量和因变量之间关系的解释作用，通过该变量的加入，可以揭示自变量与因变量之间的潜在机制。
调节效应是指一个变量是否能够改变自变量与因变量之间的关系强度或者方向。
中介与调节效应分析可以帮助研究者深入了解自变量与因变量之间的关系，从而更好地解释研究结果。
SPSS可以用来进行中介与调节效应分析。
下面将介绍相应的步骤：1.数据收集与准备：首先，需要收集所需的数据，并将数据录入SPSS。
确保数据的准确性和完整性。
2.数据清洗与变量筛选：根据研究的需求，对数据进行清洗和变量筛选。
这包括删除缺失值、异常值或不相关的变量。
3.变量计算：根据中介与调节效应的研究假设，可以对一些变量进行组合或计算。
例如，计算中介变量的总得分或变量之间的差值。
4. 进行中介效应分析：在SPSS中，可以使用插件PROCESS来进行中介效应分析。
首先，选择"Analyze"选项卡，然后选择"PROCESS"插件。
在打开的窗口中，输入自变量、中介变量和因变量。
选择适当的模型，例如"Model 4"，并点击"Run"进行分析。
5. 解读中介分析结果：中介分析的结果有三项：自变量对中介变量的影响（路径a）、中介变量对因变量的影响（路径b）以及自变量对因变量的总效应（路径c）。
可以通过Bootstrap置信区间来检验效应的统计显著性。
如果路径a和b都显著，那么就可以认为存在中介效应。
6. 进行调节效应分析：调节效应分析也可以通过PROCESS插件进行。
首先，选择"PROCESS"插件，然后选择"Model 1"。
输入自变量、调节变量和因变量，点击"Run"进行分析。
7. 解读调节分析结果：在调节效应分析中，主要关注调节变量对自变量和因变量之间关系的影响。
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：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：由上面两个表格结果分析可知，方程m=ax+e中，a值0.112显著性p>.000,不显著，继续检验b的显著性。
第三步：检验中介变量M（OC1）、自变量X（EP1）和因变量Y（SI1）的关系，即方程y=c’x+bm+e3中的c是否显著，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0.146显著性为p>.000,所以b不显著。
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都不显著，停止检验。
所以，由我们的数据，分析得出调节效应不存在。
二．SPSS回归分析调节效应检验步骤：首先，构建两个回归方程，Y（SI1）是因变量，x（EP1）是自变量，M （OC1）是调节变量，MX（spss计算得出：转换→计算变量，命名JFX）是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c'。
我们可以检验两个方程的R方改变量，如果该变量显著，说明调节作用显著，也可以直接检验c'的显著性，如果显著也可以说明调节作用。
spss做调节效应图
（转）李老师修改过的用SPSS做调节和中介的方法(2010-04-12 01:00:25)转载▼标签：杂谈先用descriptive statistics报告出M和SD，然后将所有的控制变量（人口学因素）、自变量和调节或中介变量以及因变量放入SPSS计算相关。
得到相关表，发现与自变量和调节或中介或因变量相关显著的变量就要作为回归中需要考虑的变量放入回归方程中计算。
##这是预研究阶段的操作。
在验证性研究中，不应当在正式研究的行文中出现这种data snoop 的措辞。
要时刻留心将模型的提出和模型的验证区别开来。
如果未能实现这一点，意味着只得到提出模型的研究，没有得到验证模型的研究。
我们在验证性研究中screen数据，目的是为了确保模型条件（异常值、分布）没有出现明显反常识的症状；而不是为了提出模型(设置哪些变量作为IV，是否设置交互项)。
如果一套数据被用于提出模型，就不应当再被用于验证同一个模型。
虽然国内很多学术刊物发表了类似的错误方法案例。
调节：自变量和调节变量要中心化：descriptive statistics –save standardized values as variables(勾选)##这是标准化而不只是中心化。
中心化是让变量减去自身的均值。
标准化将让结果的解读丧失部分信息。
第一步放控制变量和调节变量（中心化以后的）2 加入自变量（中心化后的）3 加入自变量和调节变量的乘积（compute）（这些都是用回归中block那个选项卡，直接next，在里面放入多加入的变量就可以了）####技术上的细节：中心化的目的是为了让截距项方便解读。
仔细分析，课讨论是否必要对调节变量作中心化；如果自变量是nominal变量得到的dummy变量，是否需要中心化，中介：不用中心化，同上面的1 2 步。
都是看R平方的改变和F的改变（sig）是否小于0.01或者0.05。
##中介效应是作sobel检验或者更精密的a*b置信区间，不是看R^2改变的显著性##调节效应应当作相应的f^2置信区间，特别是在样本量大的时候。
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中介效应和调节效应是做结构方程模型的时候，不得不探讨的问题，有时候，这些效应会在你的研究中发挥着很大的作用。
可以说，知道如何用SPSS来测量中介效应和调节效应对你的研究和数据分析至关重要。
若你正好在搞结构方程模型，那么你可以使用SPSS，记住以下几点即可测量中介效应和调节效应。
首先，你需要在SPSS中建立一个结构方程模型，这个模型要包括自变量，因变量，中介变量和调节变量，然后打开“结构方程模型”窗口，点击“新建模型”，这样你的模型就建立好了，你就可以添加相关的变量了。
接下来，你需要添加自变量、因变量、中介变量和调节变量，右击模型框架后，选择“新建变量/因变量/中介变量/调节变量”，点击OK，在弹出的窗口中选择想要的变量，比如自变量、因变量、中介变量和调节变量，然后点击“确定”，变量就被添加到你的模型里了。
接下来，你需要在模型中添加因变量和自变量的回归参数，以测量中介效应和调节效应，点击“新建参数”，在弹出的窗口中，选择你最近添加的自变量和因变量，比如说，如果你想测量一个自变量对一个因变量的中介效应，你就需要选择两个变量。
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。
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
SPSS教程PROCESS中介与调节效果分析
SPSS教程PROCESS中介与调节效果分析
一、中介效果分析在SPSS中的使用
在SPSS中，分析中介效应的处理方法是采用Procedure-> Regression->Linear（也可以采用Logistic，这里以Linear为例），来
实现中介效果的分析，根据自变量、因变量和中介变量的设定，计算出每
个变量的参数估计值、偏差平方和拟合指数等；用来评价中介效应的分析
结果，则可以采用偏差平方和拟合指数等，其中，最重要的参数就是中介
变量控制自变量对因变量的影响减少了多少，也就是所谓的中介效应贡献。
1. 根据要求，使用Procedure-> Regression->Linear，在Dependent List框中选择因变量，在Independent List框中输入自变量
和中介变量，此时SPSS将会自动计算因变量、自变量和中介变量之间的
参数估计值、偏差平方和拟合指数等；
2. 使用Syntax框输入语句，可以输入一下SPSS Syntax语句，以计
算出因变量、自变量和中介变量之间的关系：
Regress Y X1 X2 X3/Method=Enter.
这里Y为因变量，X1、X2和X3则为自变量和中介变量；
3. 在Statistics框中，默认选项无需更改，即可自动计算出因变量、自变量和中介变量之间的R平方值；
4. 再次输入以下Syntax语句，可以计算出控制中介变量之后，自变
量对因变量的影响减少了多少，也就是所谓的中介效应贡献：Regress Y X1 X2 X3/Method=Enter/Mediation.。
如何用SPSS做中介效应与调节效应教案资料
如何用SPSS做中介效应与调节效应教案资料使用SPSS进行中介效应和调节效应分析需要以下步骤和资料：1.数据准备：- 首先要确保你已经收集到了适当的数据，并将其整理成适合SPSS 分析的格式，通常是将数据输入到一个Excel文件中，并确保每个变量都有一个明确的变量名。
2.导入数据到SPSS：-打开SPSS软件，并导入数据文件。
选择"文件"->"打开"->"数据"，然后选择你的数据文件，点击"打开"即可导入数据。
3.变量选择和重编码：-根据你的研究目的，选择相关变量。
对于中介变量和结果变量，确保它们是连续型变量。
如果这些变量是分类变量，可以进行重编码，将其转换成连续型变量。
对于调节变量，可以是分类变量或连续型变量。
4.中介效应分析：-选择"分析"->"回归"->"线性"，将自变量放入"独立变量"框中，将中介变量放入"中介变量"框中，将结果变量放入"因变量"框中。
点击"模型"按钮，选择"中介"，然后点击"继续"。
-在"状况变量"框中，可以选择添加其他控制变量。
- 点击"统计"按钮，确保勾选了"Sobel"和"Bootstrap"两个选项。
这些选项可以用来检验和估计中介效应的标准误差。
-点击"继续"按钮，然后点击"OK"按钮进行分析。
-SPSS将生成一个报告，其中包括回归系数、t值、p值以及中介效应的估计值和置信区间。
5.调节效应分析：-选择"分析"->"回归"->"线性"，将自变量放入"独立变量"框中，将调节变量放入"因变量"框中，将结果变量放入"因变量"框中。
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。
第30章 中介效应与调节效应分析——【SPSS精品教程 资源池】
• 2.调节效应检验过程 • 显变量的调节效应分析方法。分为四种情况讨论。 • 1）当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，做两因素交互
效应的多因素方差分析，交互效应即调节效应； • 2）自变量使用哑变量，调节变量是连续变量时，将因变量、自变量
和调节变量中心化，做Y = aX + bM + e1 ； Y = aX + bM + cXM + e2的层 次和回XM归的分回析归：得①R2做2，Y对若XR和22显M著的高回于归R，12得，决则定调系节数效R应12显；著②。做或Y对者X，、作M XM的回归系数检验，若c显著，则调节效应显著； • 3）当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，做分组回归分析： 按M的取值分组，将因变量和自变量中心化后做Y对X的回归，若回 归系数的差异显著，则调节效应显著； • 4）当自变量是连续变量时，调节变量是连续变量时，将因变量、自 变量和调节变量中心化后，同2）做层次回归分析。
• 4）单击“确定”按钮，输出结果。 • 由0性.6图检783验，0。-7P、=0图.00300，-8可可知以，进方行程方Y程=cMX+=ea1X的+ e回2 归和效Y=应c′显X+著bM，+ec值3 的等显于著 • （显4著），中检介验效结应果分如析图第3二0-9步、检图验30，-1即0所检示验。方程M=aX+e2中的a是否
一、中介效应分析
• 1.中介效应的概述 • 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，中介效应不等于间接效应，此时间接效 应可以是部分中介效应和（或）所有中介效应的总和。 • 在社会心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的， 更常见的是间接关系。
- 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)。
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：
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：
由上面两个表格结果分析可知，方程m=ax+e中，a值0.112显著
性p>.000,不显著，继续检验b的显著性。
第三步：检验中介变量M（OC1）、自变量X（EP1）和因变量Y（SI1）的关系，即方程y=c’x+bm+e3中的c是否显著，检验结果如下表：
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) 2.637 .20
2 13.069 .000
EP1 - I am very
comfortable with my
physical work
environment at HBAT.
.155 .022 .325 6.934 .000
OC1 - My work at HBAT
gives me a sense of
accomplishment.
.050 .016 .146 3.118 .002 a. 因变量: SI1 - I am not actively searching for another job.
由上面两个表的结果分析可知，方程y=c’x+bm+e中，b值为0.146显著性为p>.000,所以b不显著。
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都不显著，停止检验。
所以，由我们的数据，分析得出调节效应不存在。
二．SPSS回归分析调节效应检验步骤：
首先，构建两个回归方程，Y（SI1）是因变量，x（EP1）是自变量，M（OC1）是调节变量，MX（spss计算得出：转换→计算变量，命名JFX）是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c'。
我们可以检验两个方程的R方改变量，如果该变量显著，说明调节作用显著，也可以直接检验c'的显著性，如果显著也可以说明调节作用。
第一步：在spss中，打开线性回归的菜单：分析→回归→线性。
第二步：将Y（SI1）因变量，x（EP1）自变量，M（OC1）调节变量，放入各自的框框，如图：
第三步：点击下一层，设置第二个方程，在自变量框中增加交互项JFX，如图：
第四步：点击statistic ，设置输出什么参数
,一定要选择R 方改变量，点击继续（如图），然后点击确定：
第五步：结果分析：
1.我们可以看r 方的该变量，第二个方程，如果sig F change 值小于0.05，证明调节效应存在。
2.我们看输出的结果，也就是前面介绍的abcc'，sig值是他们的显著性水平，
如果交互项系数的sig值小于0.05，说明存在调节效应。
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) 2.637 .20
2 13.069 .000
EP1 - I am very
comfortable with my
physical work
environment at HBAT.
.155 .022 .325 6.934 .000
OC1 - My work at HBAT
gives me a sense of
accomplishment.
.050 .016 .146 3.118 .002
2 (常量) 1.707 .392 4.356 .000
EP1 - I am very
comfortable with my
physical work
environment at HBAT.
.267 .046 .562 5.765 .000
OC1 - My work at HBAT
gives me a sense of
accomplishment.
.236 .069 .685 3.416 .001
交互项-.022 .008 -.625 -2.761 .006 a. 因变量: SI1 - I am not actively searching for another job.
3.结论：我们的数据得出，显著性水平为0.06>0.05，所以交互效应不存在。