实验三调节效应与中介效应的检验

中介效应调节效应检验方法中介效应和调节效应是社会科学研究中常用的两种效应检验方法。

中介效应指的是一个变量（中介变量）在自变量和因变量之间传递作用，调节效应则是指一个变量对自变量和因变量之间关系的影响程度。

中介效应检验方法主要有两种：路径分析和Bootstrap法。

路径分析方法是通过建立一个结构方程模型来探究自变量、中介变量和因变量之间的关系。

首先，确定自变量、中介变量和因变量，并设定其测量指标。

然后，构建结构方程模型，将自变量、中介变量和因变量的测量指标与其潜变量建立关系。

接着，进行参数估计和假设检验，确定中介效应的存在与否。

Bootstrap法是通过重新采样方法来估计中介效应的置信区间。

具体步骤为：首先，收集原始数据，并将原始数据进行多次重复抽样产生多个样本。

然后，计算每个样本中自变量和因变量之间的关系，得到多个中介效应。

接着，基于这些中介效应计算置信区间，确定中介效应的显著性。

调节效应检验方法主要有两种：多元回归分析和可视化检验。

多元回归分析是通过建立一个回归模型来探究调节变量对自变量和因变量之间关系的影响。

首先，确定自变量、因变量和调节变量，并设定其测量指标。

然后，构建回归模型，将自变量、因变量和调节变量的测量指标作为解释变量。

接着，进行参数估计和假设检验，确定调节效应的存在与否。

可视化检验是通过绘制散点图或拟合曲线图来观察调节变量对自变量和因变量之间关系的影响。

首先，确定自变量、因变量和调节变量，并设定其测量指标。

然后，将自变量和因变量进行散点图绘制，观察调节变量的变化对关系的影响。

接着，绘制调节变量和因变量之间的拟合曲线，进一步观察调节效应的存在与否。

总之，中介效应和调节效应检验方法分别通过路径分析和Bootstrap 法、多元回归分析和可视化检验来探究变量之间的关系。

在社会科学研究中，合理运用这些方法可以更准确地分析变量之间的作用机制和条件。

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。

多重调节效应和中介与调节整合模型检验实验原理
多重调节效应（multiple moderation effects）是指在某个因果关系中，存在多个调节变量同时对因果关系产生影响的现象。

中介与调节整合模型（mediation-moderation integration model）是指在研究中同时考虑中介效应和调节效应的模型。

在实验研究中，检验多重调节效应和中介与调节整合模型可以采用以下步骤：
1. 确定变量和关系：明确要研究的因变量、自变量、可能的中介变量和可能的调节变量。

2. 数据收集和分析：收集相关的数据并进行相应的数据处理和分析。

可以使用统计软件进行分析，如回归分析、结构方程模型等。

3. 检验调节效应：通过回归分析或结构方程模型，探索调节变量对于因变量和自变量之间关系的影响。

可以计算调节变量的交叉乘积项，并加入回归模型中进行检验。

4. 检验中介效应：使用回归分析或结构方程模型，检验中介变量在因变量和自变量之间的中介作用。

可以使用中介效应的检验方法，如Sobel检验、Bootstrap法等。

5. 检验整合模型：将调节效应和中介效应整合到一个模型中，测试模型的拟合程度和各个路径的显著性。

需要注意的是，在实验中，需要严格按照伦理规范进行研究，保护参与者的隐私和权益。

同时，应注意样本的选择和实验设计的合理性，以保证研究结果的可信度和泛化性。

以上是对多重调节效应和中介与调节整合模型检验实验原理的简要介绍，具体的研究方法和统计分析方法还需根据具体研究问题和数据进行进一步选择和操作。

• 当自变量和调节变量都属于连续变量的时 候，简便的做法是将自变量和调节变量中 心化后的乘积作为交互项，进行层级回归 分析，这也是最为常见和传统的做法；层 级回归结果中，如果交互项显著，说明调 节效应存在
• 当自变量和调节变量都属于分类变量的时 候，不能使用回归分析；而应该直接用 ANOVA进行交互效应分析。
– 控制变量 – 控制变量＋自变量 – 控制变量＋中介变量 – 控制变量＋自变量＋中介变量
Path analysis
Dummy variables
ห้องสมุดไป่ตู้
• 当自变量和调节变量都为类别时，GLMUnivariate
• 当自变量为连续变量，调节变量为分类变 量的时候；此时不能采用自变量×调节变 量的交互项设置，因为分类变量×连续变 量缺乏理论意义。 • 将所有的样本按照调节变量的类别进行分 组(例如男性组和女性组，国有企业组和民 营企业组)；在各组内将因变量在自变量上 进行多组回归分析，如果回归系数的差异 显著，说明调节效应存在。
• 当自变量为类别，调节变量为连续时；将 自变量使用哑变量，然后IM都中心化，进 入层次回归分析，检验交互项显著性；如 国际市场创业模式相关研究…
Tips
• 只有当自变量和调节变量确定不相关时， 才能够看标准化解
Mediating effect
• X、M、Y彼此显著相关 • 中介效应必须优先理论推导 • 层次回归步骤
中介效应检验中介效应中介变量调节变量赢者输者效应检验调节效应中介变量和调节变量调节变量与中介变量主体间效应的检验面子意识的调节效应中介变量检验程序
研究假设的统计检验
Moderating effect
• Y=αI＋βM＋£I*M＋error ＋ ＋ ＋ • Moderating vs. interaction

如何检验中介效应与调节效应中介效应和调节效应是实验心理学中常用于探究变量关系的统计方法。

中介效应指的是一个变量介导了另外两个变量之间的关系，也就是说通过介入变量的存在，从而改变了两个变量之间的关系。

调节效应是指一个变量对另外两个变量之间关系的强度和方向产生影响的能力。

以下是一种可能的方法来检验中介效应和调节效应：1.假设检验：对于中介效应和调节效应的检验，需要进行一些假设检验，以确定是否存在这些效应。

通常使用回归分析或者结构方程模型(SEM)来进行假设检验。

在回归分析中，我们可以通过计算输入变量（IV）和输出变量（DV）的关系的显著性来判断是否存在中介效应。

在结构方程模型中，我们可以通过路径分析来评估中介效应和调节效应的存在。

在进行假设检验时，需要注意选择合适的统计方法，并且考虑到控制其他可能的共变量。

2. 重采样方法：当样本量较小或者样本分布偏斜时，我们可以使用重采样方法，如自助法 (bootstrapping) 来检验中介效应和调节效应的显著性。

通过对样本进行重复抽样，可以生成样本分布的置信区间，并计算置信区间之间的重叠程度来评估效应的显著性。

重采样方法可以提供对于样本分布的更稳健的估计。

3. Sobel检验：Sobel检验是一种常用的检验方法，用于判断中介效应的显著性。

它通过计算中介效应路径系数的标准误差来评估中介效应的显著性。

具体而言，Sobel检验计算了中介效应路径系数的标准误差与直接路径系数的标准误差之间的比例值。

如果该比例值超过一些预设的阈值，那么我们可以判断中介效应是显著的。

4. Baron-Kenny方法：Baron-Kenny方法是一种常见的用于检验中介效应的方法。

它基于回归分析，通过将输入变量（IV）和输出变量（DV）的关系分解为直接效应和间接效应，并计算间接效应的显著性来判断中介效应的存在。

具体而言，我们首先需要构建一个回归模型，将中介变量包括在内，并计算直接路径和间接路径系数的显著性。

散点图
通过散点图展示自变量、中介变量和因变量之间的关系。在散点图中，可以观察到自变量和因变量之间的关系是否受到中介变量的影响。
中介效应的图示方法
02
调节效应介绍
调节效应是指一个变量对另一个变量的影响程度会随着第三个变量的变化而变化。简单来说，调节效应描述了一个变量如何以不同的方式影响结果，具体取决于另一个变量的值。
调节效应的应用场景
复杂模型构建
中介效应和调节效应可以在同一模型中同时存在，以解释更复杂的因果关系和交互作用。
整合不同理论
中介效应和调节效应可以整合不同的理论框架，以提供一个更全面的解释和预测。
跨领域应用
中介效应和调节效应可以广泛应用于心理学、社会学、经济学、生物学等领域，以解释不同现象和问题。
中介效应与调节效应的综合应用场景
调节变量可以是定性的（例如，性别、年龄或婚姻状况），也可以是定量的（例如，收入或受教育程度）。
调节效应的定义
调节效应的检验方法
层次回归分析
通过在回归模型中引入交互项来检验调节效应。层次回归分析可以帮助我们了解自变量和调节变量如何共同影响因变量。
中介效应分析
中介效应分析可以用来检验一个变量是否在自变量和因变量之间起中介作用，即自变量通过中介变量影响因变量。
05
中介效应与调节效应的实例分析
03
睡眠质量与工作效率
睡眠质量是工作效率的中介因素，良好的睡眠质量可以提高工作效率。
01
吸烟与肺癌
吸烟是肺癌的中介因素，长期吸烟会导致肺癌的发生。
02
学习压力与心理健康
学习压力是心理健康的中介因素，过大的学习压力会对心理健康产生负面影响。
中介效应实例分析
性别与职业选择

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。

具体操作现场展示！
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

一、概念中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究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研究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，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。

比如工作满意度（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。

调节作用调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）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、研究步骤（1）中介效应中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：第1步：确认数据，确保正确分析。

中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y一定是定量数据。

X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。

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的区别在于，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这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。

在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图：第1步是数据标准化处理（对X,M,Y需要分别进行标准化处理，有时也使用中心化处理）（SPSSAU用户使用“生成变量”功能）第2步和第3步是进行分层回归完成（分层1放入X，分层2放入M）第4步单独进行模型3，即X对M的影响（使用回归分析或分层回归均可，分层回归只有分层1时事实上就是回归分析）最后第5步进行中介作用检验。

2期
温忠麟 等 :调节效应与中介效应的比较和应用
269
例如 ,学生的学习效果和指导方案的关系 ,往往 受到学生个性的影响 :一种指导方案对某类学生很 有效 ,对另一类学生却没有效 ,从而学生个性是调节 变量 。又如 , 学生一般自我概念与某项自我概念 (如外貌 、体能等 )的关系 ,受到学生对该项自我概
图 2 中介变量示意图
假设变量已经中心化或标准化 ,可用图 2 所示
念重视程度的影响 :很重视外貌的人 ,长相不好会大 大降低其一般自我概念 ;不重视外貌的人 ,长相不好 对其一般自我概念影响不大 ,从而对该项自我概念 的重视程度是调节变量 。
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 (即变量减去其均值 ,参见文献
[ 8 ] ) 。本文主要考虑最简单常用的调节模型 ,即假 设 Y与 X 有如下关系
析方法根据自变量和调节变量的测量级别而定 。变 量 可 分 为 两 类 , 一 类 是 类 别 变 量 ( categorical variable) ,包括定类和定序变量 ,另一类是连续变量 ( continuous variable) ,包括定距和定比变量 。定序 变量的取值比较多且间隔比较均匀时 ,也可以近似 作为连续变量处理 。表 1分类列出了显变量调节效 应分析方法 。
调节变量 (moderator)和中介变量 (m ediator)是 两个重要的统计概念 ,它们都与回归分析有关 。相 对于人们关注的自变量和因变量而言 ,调节变量和 中介变量都是第三者 ,经常被人混淆 。从文献上看 , 存在的问题主要有如下几种 : ( 1)术语混用或换用 , 两个概念不加区分 。例如 ,在描述同一个过程时 ,既 使用调节过程的术语 ( interact w ith,见下面 1. 2节 ) , 又使用中介过程的术语 (mediating) [ 1 ] 。 ( 2 )术语 和概念不一致 。如研究的是调节过程 ,却使用中介 的术语 [ 2, 3 ] 。 ( 3 )术语和统计分析不一致 。如使用 了中介变量的术语 ,却没有做相应的统计分析 [ 4 ] 。 出现前面的任何一个问题都会使统计结果解释含糊 不清 ,往往导致错误结论 。仅在儿童临床心理和少 儿心理方面的研究文献中 , Holmbeck就指出了不少 误用的例子 [ 5 ] 。 国内涉及中介变量的文章不多 ,涉及调节变量 的就更少 。从国外的情况看 ,一旦这方面的定量分 析多起来 ,误用和混用的情况也就可能多起来 ,所以 让应用工作者正确理解和区分中介变量和调节变 量 ,会用适当的方法进行统计分析 ,对提高心理科学 的研究水平具有积极意义 。

中介效应的检验步骤与方法一、中介效应的概念中介效应是指在两个变量之间存在一个中介变量，该中介变量通过解释独立变量与因变量之间的关系。

中介效应研究的是独立变量对因变量的影响是否通过中介变量来实现。

中介变量是独立变量与因变量之间的一个中间步骤，起到传导效应的作用。

二、中介效应的检验步骤中介效应的检验步骤主要包括以下几个步骤：1. 确定独立变量、中介变量和因变量：首先需要明确研究中的独立变量、中介变量和因变量是什么。

独立变量是研究者感兴趣的变量，中介变量是独立变量与因变量之间的中间步骤，因变量是研究的结果。

2. 进行总效应分析：在检验中介效应之前，需要先分析独立变量对因变量的总效应。

这可以通过回归分析、相关分析等方法来进行。

3. 进行中介效应分析：在确认了独立变量对因变量具有一定影响之后，需要进一步分析中介变量的影响。

这可以通过路径分析、结构方程模型、Bootstrap法等方法来进行。

4. 检验中介效应的显著性：在进行中介效应分析后，需要检验中介效应的显著性。

常用的方法有Sobel检验、Bootstrap法等。

5. 进行附加分析：在检验中介效应的显著性之后，还可以进行一些附加的分析，如中介效应的大小、方向等。

三、常用的中介效应检验方法1. Sobel检验：Sobel检验是一种常用的中介效应检验方法，通过计算中介效应的标准差来判断中介效应的显著性。

该方法基于正态分布的假设，适用于样本量较大的情况。

2. Bootstrap法：Bootstrap法是一种非参数检验方法，适用于样本量较小的情况。

该方法通过对原始样本的重抽样，得到多个重抽样样本，然后计算中介效应的分布，从而判断中介效应的显著性。

3. 结构方程模型：结构方程模型是一种多变量分析方法，可以同时估计变量之间的直接效应和间接效应。

通过构建适当的模型，可以直接估计中介效应的大小和显著性。

4. 偏差修正方法：偏差修正方法是一种用于纠正因果推断中潜在偏差的方法。

统计方法详析. 中介效应
统计分析方法
• 主要方法
• 方法一
•
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
• 方法二
•
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著
•
即H0：ab=0
• 方法三
-检验c和c'的差异是否显著
统计方法详析. 中介效应
方法一
• 基本思路：依次回归c，a，b
• 统计工具：SPSS
• -潜变量：实际工作中无法直接测量到的变量，一个潜变量常对应
多个显变量，可看做其对应显变量的抽象和概括
• -伪变量处理：将连续变量分组成为类别变量
• -中心化变换：使各变量平均数为0，在各各变量上减该变量的平均数
• -偏回归系数：多元线性回归情况下，多个自变量中的一个和因变量
•
之间的关系。
调节效应
• 步骤：
•
1. 验证c不等于0：利用相关或者回归
•
2. 验证a不等于0，b不等于0。（完全中介时，还需验证c’等于0）
•
-用X向M做回归，得到a
•
-进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b
•
3. 中介效应的大小c' =b - a
• 缺点：
•
中介效应弱时，检验效率低。
统计方法详析. 中介效应
中介效应
统计分析方法
• 主要方法
• 方法一
•
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
• 方法二
•
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著
•
即H0：ab=0
• 方法三
- 检验c和c'的差异是否显著

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。

中介效应与调节效应的综合分析实例
• 心理压力与健康：心理压力可能会通过多种机制影响健康状 况，如通过影响免疫系统、心血管系统和心理健康等。这些 机制可以作为中介变量，而性别、年龄和社会支持等因素可 以作为调节变量，共同解释心理压力与健康状况之间的关系。
感谢观看
THANKS
调节效应分析实例
性别与职业选择
性别可能会调节个人兴趣与职业选择之间的关系。例如，在某些文化背景下，男性可能 更倾向于选择传统上被认为是男性主导的职业，而女性可能更倾向于选择传统上被认为
是女性主导的职业。
年龄与健康行为
年龄可能会调节健康行为与健康状况之间的关系。例如，年轻人可能更容易采取健康的 生活方式，如定期锻炼和健康饮食，而老年人可能更倾向于接受医疗治疗和药物管理。
实例Βιβλιοθήκη 中介效应分析实例吸烟对肺癌的影响
吸烟是肺癌的一个重要风险因素，但吸 烟对肺癌的影响可能通过多种机制起作 用，如直接毒性作用、免疫系统抑制等 。这些机制可以作为中介变量，解释吸 烟与肺癌之间的关联。
VS
学习成绩与职业发展
学习成绩可以作为职业发展的中介变量。 通过良好的学习成绩，学生可以获得更好 的教育机会和技能，进而在职业市场上获 得更好的机会和更高的收入。
建立理论模型
根据相关理论和研究假设，建立中介效应与调节效应的理论模型，明确变量之间的关系和预期的效应 。
数据收集
选择样本
根据研究目的和变量要求，选择合适的样本来源和样 本量。
设计问卷或实验
根据研究问题和变量测量方式，设计问卷或实验程序， 确保数据收集的准确性和可靠性。
实施数据收集
按照设计好的问卷或实验程序，进行数据收集工作， 并确保数据质量。

中介效应调节效应检验方法中介效应和调节效应是心理学和社会科学研究中经常关注的话题。

中介效应是指介于自变量与因变量之间的中介变量对二者间关系的解释作用，而调节效应则是指其中一变量对自变量与因变量的关系的范围、强度或方向进行调节的作用。

在进行中介效应和调节效应的检验之前，首先需要进行相关分析，以明确自变量与因变量之间是否存在显著的关联关系。

若存在相关关系，则可以进一步考察中介效应和调节效应。

中介效应检验的方法有几种常用的统计方法，下面将介绍其中较为常见的几种方法。

1. Sobel检验：Sobel检验是最早也是最常用的中介效应检验方法之一、该方法基于回归分析中的路径系数的标准差，判断中介变量对自变量与因变量之间关系的显著影响程度。

Sobel检验需要计算两个量：（1）自变量对中介变量的回归系数（a路径系数）；（2）中介变量对因变量的回归系数（b路径系数）。

然后根据路径系数和标准差之间的关系，计算Sobel值并进行显著性检验。

2.Bootstrap法：Bootstrapping是一种通过重复采样来估计统计量分布的方法。

在中介效应检验中，可以使用Bootstrap法来估计中介效应的置信区间。

通过多次重复抽取样本，得到多个中介效应的估计值，然后计算这些估计值的标准差，从而得到中介效应的置信区间。

若置信区间不包含零，则表明中介效应是显著的。

3.结构方程模型（SEM）：结构方程模型是一种适用于多个指标之间关系的分析方法。

对于中介效应的检验来说，可以使用SEM来同时估计自变量对中介变量的影响、中介变量对因变量的影响以及自变量对因变量的总效应。

若在SEM中发现自变量对应的路径系数显著，中介变量对应的路径系数也显著，并且自变量对因变量的总路径系数显著且减小，可以说明中介效应的存在。

除了中介效应的检验，调节效应的检验也有常用的方法。

1.分层回归分析：分层回归分析用于检验一种变量在另一种变量对自变量与因变量之间关系的不同区间具有不同的调节作用。

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首先，需要明确研究的自变量、因变量和中介变量以及可能的调节变量。