中介效应与调节效应对比和分析 ppt课件

中介效应与调节效应对比和分析中介效应和调节效应是心理学中的两个重要概念，都涉及到因果关系以及相关变量之间的关联性。

本文将从定义、例子和分析等方面对中介效应和调节效应进行对比和分析。

中介效应是指一个变量（中介变量）在解释一个因变量与自变量之间关系的过程中起到中介作用的情况。

也就是说，自变量通过中介变量对因变量产生影响。

例如，假设我们研究自尊对学业成绩的影响，发现中介变量是学习动力。

自尊会通过学习动力来影响学业成绩。

在这个例子中，自尊是自变量，学业成绩是因变量，学习动力是中介变量。

调节效应则是指一个变量在解释因变量与自变量之间关系的过程中对这个关系的影响程度。

也就是说，该变量调节了因变量与自变量之间的关系。

例如，我们研究幸福感与工作满意度之间的关系，发现社会支持是一个调节变量。

即社会支持会调节幸福感和工作满意度之间的关系。

在这个例子中，幸福感和工作满意度是因变量，社会支持是自变量，调节变量。

从定义上来看，中介效应强调的是自变量通过中介变量对因变量产生影响，而调节效应强调的是调节变量对自变量与因变量之间关系的影响程度。

因此，中介效应和调节效应从性质上来看是不同的。

在研究方法上，对中介效应的检验一般采用回归分析中的路径分析或中介效应检验的特殊程序（如Bootstrap程序）来进行。

而对调节效应的检验一般采用回归分析中的交互作用分析来进行。

这两种分析方法在统计学上也有所差异，因此在实际研究中需要灵活应用。

在研究中的意义上，中介效应和调节效应都可以帮助我们更好地理解变量之间的关系，并解释因果关系。

中介效应帮助我们了解自变量通过哪些中介变量对因变量产生影响，从而为干预措施提供依据。

而调节效应则帮助我们了解在其中一因果关系中，其他变量如何调节这一关系。

例如，社会支持如何调节工作满意度和幸福感之间的关系，可以帮助我们更好地了解如何提高员工幸福感。

总的来说，中介效应和调节效应在实际研究中都有其重要意义。

中介效应帮助我们了解变量之间的中介关系，调节效应则帮助我们了解变量之间的调节关系。

中介效应与调节效应对比和分析中介效应和调节效应是社会科学研究中常常使用的两个概念。

它们都是描述一个变量对两个其他变量之间关系的影响，但是具有不同的基本属性和作用方式。

中介效应是指一个中介变量在原因变量和结果变量之间传递、解释或解释的过程中发挥作用。

这意味着中介变量可以解释原因变量对结果变量的影响。

中介效应通常用来解释为什么两个变量之间存在关联或相关性，以及这种关联是通过哪些机制来实现的。

中介效应的分析可以帮助研究人员深入理解变量之间的因果关系。

例如，研究人员可能发现教育程度（原因变量）对收入水平（结果变量）有正向影响，而工作经验（中介变量）部分解释了这种影响。

调节效应是指一个调节变量在原因变量和结果变量之间的关系中起到调节或修正作用。

这意味着调节变量能够改变或影响原因变量对结果变量的影响。

调节效应主要关注原因变量与结果变量之间的条件关系，即在一些条件下，原因变量对结果变量的影响是不同的。

调节效应的分析可以帮助研究人员识别在特定条件下，原因变量对结果变量产生更强或更弱影响的情况。

例如，研究人员可能发现性别（调节变量）对教育程度（原因变量）对收入水平（结果变量）的影响存在差异。

中介效应和调节效应之间的区别主要体现在它们对研究问题的关注点和解决问题的方法上。

中介效应主要关注因果关系的解释，即为什么和如何变量之间存在关联。

调节效应主要关注条件关系的探索，即在什么条件下变量之间的关系是如何变化的。

此外，中介效应分析通常使用回归分析或路径分析等方法，而调节效应分析通常使用交互作用分析等方法。

总之，中介效应和调节效应是社会科学研究中常用的两个概念，用于描述和解释变量之间的关系。

中介效应主要关注变量之间的因果关系解释，而调节效应主要关注变量之间的条件关系探索。

在实际研究中，中介效应和调节效应往往相互关联和相互作用，需要综合考虑和分析。

调节效应的分析自变量和调节变量都是分类变量：方差分析考察交互效应（调节效应）自变量（A）和调节变量（M）都是连续变量：对两个变量先做中心化处理(centering)；变量–变量的平均数CA CM求中心化处理之后的两个变量的乘积（交互效应项或调节效应项CAM）层级回归分析调节效应或交互效应第一层CA CM第二层CAM R2 改变量是否显著或者CAM是否显著？3. 自变量是连续变量，调节变量是分类变量（分组回归–SEM ）自变量是分类变量，调节变量是连续变量先将自变量（4个水平）转化成虚拟变量（K-1个虚拟变量）A1 A2 A3 调节变量中心化处理（CM）求中心化处理之后的调节变量与虚拟变量的乘积CM* A1 CM* A2 CM* A3 层级回归分析调节效应第一层A1 A2 A3 CM第二层CM* A1 CM * A2 CM* A3R2 改变量是否显著中介效应分析自变量：agreeableness 因变量：helping中介变量（mediator）：sympathy中介效应分析：自变量对因变量的影响有没有通过某个中间的变量实现。

如果a b都显著，那么有中介效应。

如果c’显著，那么是部分中介效应，如果c’不显著，则是完全中介效应。

(ab都是标准化回归系数)如果a b 都不显著，那么无中介效应。

如果a b有一个显著，那么需要做进一步检验（H0: ab=0）。

Sobel Testz = a*b / √(a*a*sb*sb+b*b*sa*sa)(ab都是标准化回归系数，sa sb 指的是回归系数的标准误)第一步：自变量对因变量有显著效应c = 0.23 (p<0.01)第二步：分析a 和 b 的显著性a的显著性自变量对中介变量的影响a = 0.20 (p=0.01) sa =0.015b的显著性中介变量对因变量的影响（自变量和中介变量）b = 0.281 (p<0.01) sb = 0.013c’的显著性自变量对因变量的直接影响c’= 0.174 (p<0.01)第三步：a 和b 都是显著的，所以M 有中介效应。

名目一、明确概念 (1)二、讨论步骤 (3)(1)中介效应 (3)第1步：确认数据，确保正确分析。

(3)第2步：中介作用检验 (3)(2)调整效应 (7)第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的讨论方法。

(7)第2步：调整作用检验 (8)第3步：SPSAU进彳盼析 (9)在当前学术讨论中，会常常遇到中介作用和调整作用，但许多小伙伴还搞不清晰什么是中介效应、什么是调整效应？以及如何区分两者?闲谈少叙下面就来为各位讲解一下。

一、明确概念中介效应或者调整效应并非分析方法，而是一种关系的描述，讨论人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。

中介效应中介作用是讨论X 对Y 的影响时，是否会先通过中介变量M ,再去影响Y ；即是否有X->M->Y 这样的关系，假如存在此种关系，则说明具有中介效应。

比如工作满足度（X ）会影响到创新氛围（M ）,再影响最终工作绩效（Y ）,此时创新氛围就成为了这一因果 链当中的中介变量。

X， Y调整作用调整作用是讨论x 对Y 的影响时，是否会受到调整变量z 的干扰；比如开车速度（x ） 会对车祸可能性（γ）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（z ）的干扰，即喝酒时的 影响幅度，与不喝酒时的影响幅度是否有着明显的不一样。

二、讨论步骤(1)中介效应中介作用的分析较为简单，共分为以下三个步骤：第1步：确认数据，确保正确分析。

中介作用在进行详细讨论时需要对应使用讨论方法(分层回归)去实现；中介作用分析时，Y肯定是定量数据。

X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。

资料来源：SPSSAU关心手册-中介作用第2步：中介作用检验检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M , M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。

中介效应检验模型说明模型1：Y=cX+e l模型2：Y=cX+hMΛ-e2资料来源：SPSSAU关心手册-中介作用中介作用共分为3个模型。

针对上图，需要说明如下：模型1 :自变量X和因变量（Y ）的回归分析模型2 :自变量X ,中介变量（M）和因变量（Y ）的回归分析模型3:自变量X和中介变量（M）的回归分析模型1和模型2的区分在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量（M）,因而模型1到模型2这两个模型应当使用分层回归分桐第一层放入X其次层放入M \在理解了中介分析的原理之后，接着根据中介作用分析的步骤进行，如下图：最终第5步进行中介作用检验。