中介效应与调节效应分析 ppt课件
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中介效应分析ppt课件
1依次检验回归系数法2系数乘积检验法3系数差异检验法sobel法的检验力高于依次检验但这个检验统计量的推导要假设服从正态分布就算其中每一个系数都是正态分布其乘积通常也不是正态的因而ab的计算只是近似的可能很不准确所以该检验具有很明显的局限性
中介效应分析方法
学生：肖 翔 导师：曾晓青
1
中介变量的定义：考虑自变量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。例 如，“专业满意度”影响“专业承诺”，进而影响“对该专业 的学习投入”。“专业承诺”是中介变量。
new (H); !定义辅助变量 H=a*b; ! 系数乘积ab的估计 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!输出各个系数及系数乘积 ab 的偏差校正的非参数 百分位 Bootstrap 法置信区间 若要得到(不校正的)非参数百分位Bootstrap 法置信区间, 只需将 OUTPUT 中的 cinterval (bcbootstrap)改为 cinterval (bootstrap)即可。
学习投入
图3：专业承诺对专业满意度和学习投 入的中介作用模型
13
依次检验回归系数法Mplus
TITLE: The structure of PTSD of DSM-4 using ML in table 5-8 !题目。 DATA: FILE IS PTSD.dat / .txt ; !指定数据存储位置。 VARIABLE: NAMES ARE x1 x2 y1-y17; !定义数据文件中的变量名。
先看以上指标，如果满足以上条件，则模型符 合拟合指标。
15
16
再看STDYX Standardization输出数据，确定中介调节效应
中介效应分析方法
学生：肖 翔 导师：曾晓青
1
中介变量的定义：考虑自变量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。例 如，“专业满意度”影响“专业承诺”，进而影响“对该专业 的学习投入”。“专业承诺”是中介变量。
new (H); !定义辅助变量 H=a*b; ! 系数乘积ab的估计 OUTPUT: cinterval (bcbootstrap);!输出各个系数及系数乘积 ab 的偏差校正的非参数 百分位 Bootstrap 法置信区间 若要得到(不校正的)非参数百分位Bootstrap 法置信区间, 只需将 OUTPUT 中的 cinterval (bcbootstrap)改为 cinterval (bootstrap)即可。
学习投入
图3：专业承诺对专业满意度和学习投 入的中介作用模型
13
依次检验回归系数法Mplus
TITLE: The structure of PTSD of DSM-4 using ML in table 5-8 !题目。 DATA: FILE IS PTSD.dat / .txt ; !指定数据存储位置。 VARIABLE: NAMES ARE x1 x2 y1-y17; !定义数据文件中的变量名。
先看以上指标，如果满足以上条件，则模型符 合拟合指标。
15
16
再看STDYX Standardization输出数据，确定中介调节效应
SPSS基本技法-调节效应与中介效应的探讨.ppt
部屬知覺到的 流動性
主管的 不當對待行為
部屬的 工作滿意度
流動性 高 低
工高 作 滿 意 度低
低高
不當對待領導
11
問題與討論
目前已經有研究指出：當員工的加班時間 越長，其工作倦怠的情形也就越嚴重。
加班時間長短
工作倦怠
針對以上刺激-反應模式，你認為：
– 可能的中介變項是什麼？ – 可能的調節變項有哪些？
主管的 不當對待行為
部屬的工作 滿意度
定義：員工對於主管持續展現語言或非語 言敵意行為的程度，所產生的知覺，肢體 接觸並不包含在內 (Tepper, 2000, p178)。例： -嘲笑部屬 -在別人面前責罵部屬 -對部屬表現無禮的態度
7
中介效果模式(mediating effect model)
12
2-2.如何處理控制變項
有沒有這個可能性?
主管的不當 對待領導
部屬的 工作滿意
部屬的 負向情緒性
我才是幕後 的黑手!
13
所以，我們該怎麼辦呢?
-在控制不相關之變項(負向情緒性)的情況下， 探討獨變項(不當對待領導)對依變項(工作滿意 度的預測效果。
統計分析上怎麼做：階層迴歸分析(hierarchical regression) Y=工作滿意度，X1=負向情緒性，X2=不當對待領導
Step2 ：預測變項 不當對待領導 （ΔR2）
合計R2 調整後的R2 F值 自由度
R12
* p<.05 **p<0.1
工作滿意度
M1
M2
-.31** (.10)**
.10 .09 29.90** 1,277
-.30**
-.20** (.04)**
中介效应与调节效应分析
▪ 操作步骤：
▪ （1）根据分析目的，合并原始变量产生三个新变 量“工作不被认同”、“焦虑”和“工作绩效” 如图30-2所示，各个新变量值等于原始变量的均 值。
▪ 自变量（X）为“工作不被认同”包含三个观测指 标：即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中 介变量（M）“焦虑”包含三个观测指标即心跳、 紧张、坐立不安；因变量（Y）“工作绩效”包含 两个观测指标即效率低和效率下降。
原始数据包括：领导不认同、同事不认同、客户不认同、心跳、紧张、坐立不安、效率低和效率下降8个变量。 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；
量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止 SPSS实现过程如下：
应可以是部分中介效应和（或）所有中介效应的总和。 3）单击“统计量”按钮，弹出图30-6所示的“线性回归：统计量”对话框，选择左侧的“估计（E）”复选框，选择右侧“模型拟合度（M）”和“R方变化（S）”复选框。
▪ 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。
▪ 自变量X对因变量Y的影响，如果X变量通过影响M变 量来影响Y变量，则M为中介变量。
▪ SPSS实现过程如下：
▪ 1）单击“分析”|“回归”|“线性”命令，弹 出图30-5所示的“线性回归”对话框。
▪ 2）将变量“工作绩效（中性化）”放入“因变 量（D）”框；将变量“不被认同（中性化）” 放入“自变量（I）”框。方法（M）选“进入 ”。
▪ 3）单击“统计量”按钮，弹出图30-6所示的“ 线性回归：统计量”对话框，选择左侧的“估 计（E）”复选框，选择右侧“模型拟合度（M ）”和“R方变化（S）”复选框。其它采用系 统默认，单击“继续”按钮返回主对话框。
SPSS基本技法-调节效应与中介效应的探讨.ppt
SPSS基本技法与 调节效应与中介效应的探讨
1
當你在做論文的時候，遇到下 面問題，你該怎麼辦？
複選題要怎麼key-in呢？ 資料key-in完後，要怎麼偵測有沒有key錯呢？ 我如何把基本資料中的連續變項（如：所有受測樣本 的年資在半年到14年之間）轉換成類別變項呢（如：1=
年資不到1年、2=1年以上3年以下、3=3年以上5年以下、 4=5年以上7年以下、5=超過7年）
部屬知覺到的 流動性
主管的 不當對待行為
部屬的 工作滿意度
流動性 高 低
工高 作 滿 意 度低
低高
不當對待領導
11
問題與討論
目前已經有研究指出：當員工的加班時間 越長，其工作倦怠的情形也就越嚴重。
加班時間長短
工作倦怠
針對以上刺激-反應模式，你認為：
– 可能的中介變項是什麼？ – 可能的調節變項有哪些？
Variable
Step1：control variable Sex of clerk Sex of customer Sex of clerk-customer pair Age of clerk Years of clerk Professional ability
Step2：predictor Displayed positive emotions
一個公式闖天下
01X
2M
XM 3
X
β1
M β2
Y
β3
X×M
拆成三部曲
Step 1 10 11 X
Ｒ12
Step 2 20 21 X 22 M
Ｒ22
Step 3
30 31 X 32 M
XM 33
Ｒ32
R2
1
當你在做論文的時候，遇到下 面問題，你該怎麼辦？
複選題要怎麼key-in呢？ 資料key-in完後，要怎麼偵測有沒有key錯呢？ 我如何把基本資料中的連續變項（如：所有受測樣本 的年資在半年到14年之間）轉換成類別變項呢（如：1=
年資不到1年、2=1年以上3年以下、3=3年以上5年以下、 4=5年以上7年以下、5=超過7年）
部屬知覺到的 流動性
主管的 不當對待行為
部屬的 工作滿意度
流動性 高 低
工高 作 滿 意 度低
低高
不當對待領導
11
問題與討論
目前已經有研究指出：當員工的加班時間 越長，其工作倦怠的情形也就越嚴重。
加班時間長短
工作倦怠
針對以上刺激-反應模式，你認為：
– 可能的中介變項是什麼？ – 可能的調節變項有哪些？
Variable
Step1：control variable Sex of clerk Sex of customer Sex of clerk-customer pair Age of clerk Years of clerk Professional ability
Step2：predictor Displayed positive emotions
一個公式闖天下
01X
2M
XM 3
X
β1
M β2
Y
β3
X×M
拆成三部曲
Step 1 10 11 X
Ｒ12
Step 2 20 21 X 22 M
Ｒ22
Step 3
30 31 X 32 M
XM 33
Ｒ32
R2
中介效应与调节效应分析(课堂PPT)
对另一c类学生却没有效，从而学生 个XM性是调节变量。 c：衡量调节效应的大小
概述-核心概念 调节效应与交互效应
➢ 从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 ➢ 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 ✓ 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 ✓ 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
自大大我学学效生生能领领×导导力力 团队绩效
团队绩效 团团队队绩绩效效
概述-核心概念
中介效应(mediating effect)
考虑自变量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。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X
Y
M
X
Y
自我效能
大学生领导力
团队绩效
2
概述-核心概念
✓ 验证c不等于0：利用相关或者回归 ✓ 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
✓ 中介效应值=a*b
1 4
实例分析-中介效应
实例分析1
➢ 某研究在探究成年人的生活满意度时，根据既往理论支持，初步建立假 设如下：
c
X
Y
e1
M
e2
a
b
c'
X
Y
e3
中介效应模型示意图
3
中介效应方程式
Y = cX +e1
(1)
M = aX +e2
(2)
Y =c'X +bM +e3
(3)
➢ 中介效应：a*b ➢ 直接效应：c ' ➢ 总效应：c (c = c'+ ab)
概述-核心概念 调节效应与交互效应
➢ 从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 ➢ 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 ✓ 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 ✓ 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
自大大我学学效生生能领领×导导力力 团队绩效
团队绩效 团团队队绩绩效效
概述-核心概念
中介效应(mediating effect)
考虑自变量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。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X
Y
M
X
Y
自我效能
大学生领导力
团队绩效
2
概述-核心概念
✓ 验证c不等于0：利用相关或者回归 ✓ 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
✓ 中介效应值=a*b
1 4
实例分析-中介效应
实例分析1
➢ 某研究在探究成年人的生活满意度时，根据既往理论支持，初步建立假 设如下：
c
X
Y
e1
M
e2
a
b
c'
X
Y
e3
中介效应模型示意图
3
中介效应方程式
Y = cX +e1
(1)
M = aX +e2
(2)
Y =c'X +bM +e3
(3)
➢ 中介效应：a*b ➢ 直接效应：c ' ➢ 总效应：c (c = c'+ ab)
中介效应与调节效应分析
自我效能
自我效能？ 政治技能？
团队绩效 团队绩效 团队绩效
概述-核心概念 中介效应(mediating effect)
考虑自变量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。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X Y 自我效能 M 大学生领导力 X Y 团队绩效
2
概述-核心概念
从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
6
检验方法-中介效应
传统检验方法 1 传统检验方法 23 传统检验方法
系数乘积项检验法 依次检验法 差异检验法 检验回归系数 c、a、b、c' Sobel 检验法 检验c 和c'的差异是否显著 c： Y与X是否相关 ab是否显著，即H0：ab=0 回归系数的乘积
Y=aM+bM+cXM+e X, M在Y前面，M可以在X前面 影响Y和X之间关系的方向（正或负）和强弱 M与X、Y的相关可以显著或不显著（后者较理想） 回归系数c ^c c是否等于0
X对Y的影响较强且稳定
M=aX+e2 Y=c'X+bM+e3 M在X之后，Y之前 代表一种机制，X通过它影响Y M与X、Y的相关都显著 回归系数乘积ab ^a^b ab是否等于0
中心化乘积指标方法
广义成绩指标方法 无约束模型
2 2
拓展
单步多重中介模型
指多个中介变量之间不存在相互影响
M1
a1
a2 X
并行多重中介模型
调节效应和中介效应分析
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。
中介效应与调节效应对比和分析课件PPT
比较
调节变量 VS 中介变量
• 差别的关键在于？ 统计模型
统计方法详析. 调节效应
统计分析方法
• 主要方法
• 方法一
•
-分组回归（适用于M为分类，X为连续变量的情况）
• 方法二
•
-层级回归（适用于M为连续变量的情况）
• 方法三
-偏回归系数分析（适用于M为连续变量的情况）
统计方法详析. 调节效应
调节效应
调节效应和交互效应
• 从统计上看，调节效应和交互效应是相同的 （对H0：c=0进行检验，c显著，则调节效应显著）
• 从概念上看，交互效应中，两个自变量地位不固定，可以任意解释。 调节作用中，调节变量和自变量根据假设模型固定。
调节效应
统计分析方法
• 关键词解释
• -显变量：可以直接观测的显变量
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
统计分析方法
• 基本分析流程 主要采用结构方程模型进行统计或用SPSS进行回归 以下为一般中介检验程序
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
中介效应与调节效应对比和分析
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
Chapter6new 中介效应与调节效应
显变量的调节效应
• 主要方法 • 方法一 • -分组回归（适用于M为分类，X为连续变量的情况） -层级回归（适用于M为连续变量的情况） -偏回归系数分析（适用于M为连续变量的情况） • 方法二 • • 方法三
连续自变量（X）+连续调节变量（M）
Y = α + β1X + β2 M+ ε β1 = α’ + β3 M Y = α + (α’ + β3 M) X + β2 M + ε
优点：
缺点：
软件中直接实现
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）。
方法二：系数乘积项检验法
检验ab乘积项的系数是否显著，检验统计量为
• 主要方法 • 方法一 • -依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著 -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 - 检验c和c'的差异是否显著 • 方法三 • 方法二 •
方法一：依次检验法
Y=cx+e1 M=ax+e2 Y=c’x+bM+e3
其中， 查MacKinnon的临界值表，看统计量是否显著， 临界值为zα/2>0.97或zα/2<-0.97(P <0.05，N≧200) 缺点：受到统计样本大小和是否正态分布的局限
软件实现： Spss：soble检验模块 AMOS：手动计算 LISREL：分析检验命令
中介效应与调节效应分析 ppt课件
▪ 2）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。
实例讲解
▪ 例30.2：在一项心理学研究中判断“设备”因素 在“亮度”与学生“得分”中是否表现出调节 作用，见例30.2.sav。
▪ 操作步骤：
▪ （1）由数据资料可知自变量“亮度”与调节变 量“设备”都是类别变量，可以选用多因素方 差分析对两因素的交互作用的显著性进行判断 。检验结果如图30-13所示。
▪ 如果第三者变量是协变量，我们可以通过协变 量的方差分析或回归分析加以控制；
▪ 如果第三者变量经过排查不是协变量，可能是 因果之间的间接变量和（或）调节变量，对这 类的问题的研究中介效应与调节效应分析是可 行的解决之道。
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
▪ 操作步骤：
▪ （1）根据分析目的，合并原始变量产生三个新变 量“工作不被认同”、“焦虑”和“工作绩效” 如图30-2所示，各个新变量值等于原始变量的均 值。
▪ 自变量（X）为“工作不被认同”包含三个观测指 标：即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中 介变量（M）“焦虑”包含三个观测指标即心跳、 紧张、坐立不安；因变量（Y）“工作绩效”包含 两个观测指标即效率低和效率下降。
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小Fra bibliotek说早早早……”
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。
实例讲解
▪ 例30.2：在一项心理学研究中判断“设备”因素 在“亮度”与学生“得分”中是否表现出调节 作用，见例30.2.sav。
▪ 操作步骤：
▪ （1）由数据资料可知自变量“亮度”与调节变 量“设备”都是类别变量，可以选用多因素方 差分析对两因素的交互作用的显著性进行判断 。检验结果如图30-13所示。
▪ 如果第三者变量是协变量，我们可以通过协变 量的方差分析或回归分析加以控制；
▪ 如果第三者变量经过排查不是协变量，可能是 因果之间的间接变量和（或）调节变量，对这 类的问题的研究中介效应与调节效应分析是可 行的解决之道。
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
▪ 操作步骤：
▪ （1）根据分析目的，合并原始变量产生三个新变 量“工作不被认同”、“焦虑”和“工作绩效” 如图30-2所示，各个新变量值等于原始变量的均 值。
▪ 自变量（X）为“工作不被认同”包含三个观测指 标：即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中 介变量（M）“焦虑”包含三个观测指标即心跳、 紧张、坐立不安；因变量（Y）“工作绩效”包含 两个观测指标即效率低和效率下降。
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小Fra bibliotek说早早早……”
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。
中介效应与调节效应分析
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。
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▪ 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。
Байду номын сангаас介效应与调节效应分析
▪ 自变量X对因变量Y的影响，如果X变量通过影响M变 量来影响Y变量，则M为中介变量。
▪ 通常将变量经过中心化转化后，得方程1 ：Y=cX+e1 ；方程2 ： M=aX+e2；方程3 ：Y= c′X+bM+e3。其中 ，c是X对Y的总效应，a、b是经过中介变量M的中介 效应，c′是直接效应。当只有一个中介变量时，效应 之间有c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab来衡量。
中介效应与调节效应分析
▪ 2.中介效应检验过程
▪ 中介效应是间接效应，无论变量是否涉及潜变量，都可以用结构方 程模型分析中介效应。
▪ 步骤为：第一步检验系统c，如果c不显著，Y与X相关不显著，停止 中介效应分析，如果显著进行第二步；
▪ 第二步依次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著，为部分 中间效应模型，c′不显著，为完全中介效应模型；
中介效应与调节效应分析
▪ 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。
中介效应与调节效应分析
▪ 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+ e和2的调层节次变回量归中分心析化：，①做做Y Y=对aXX和+ bMM的+回e归1 ；，得Y 决= a定X系+数bMR1+2；cX②M 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c显著，则调节效应显著；
▪ 如果a，b至少 有一个不显著，做Sobel检验，检验的统计量是Z = ^a^b / Sab ，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。
▪ Sobel检验免费的在线计算器在“”，只要把这a、b、SEa、SEb四 个数输入，就可以直接得到Z值及其单侧与双侧概率。
中介效应与调节效应分析
▪ 例30.1：研究工作认同感与工作绩效之间心理因 素（焦虑）的意义，见例30.1.sav。原始数据包 括：领导不认同、同事不认同、客户不认同、 心跳、紧张、坐立不安、效率低和效率下降8个 变量。
应显著，c值等于0.678， P=0.000，可以进行 方程M=aX+ e2 和 Y= c′X+bM+e3 的显著性检验 。
▪ （4）中介效应分析第二步检验，即检验方程 M=aX+e2中的a是否显著，检验结果如图30-9、 图30-10所示。
中介效应与调节效应分析
▪ 1.调节效应的概述 ▪ 如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，Y = f（X, M
中介效应与调节效应 分析
中介效应与调节效应分析
中介效应与调节效应分析
▪ 社会心理学研究中，经常遇到分析待研究的自 变量与因变量之外的第三者变量在其中所扮演 的角色和意义。
▪ 如果第三者变量是协变量，我们可以通过协变 量的方差分析或回归分析加以控制；
▪ 如果第三者变量经过排查不是协变量，可能是 因果之间的间接变量和（或）调节变量，对这 类的问题的研究中介效应与调节效应分析是可 行的解决之道。
▪ 新变量的均值如图30-3所示。
中介效应与调节效应分析
▪ （2）将新变量X、M、Y中心化，即个体值与其 均数之差处理，得中心化后的新变量X“不被认 同（中心化）”、M“焦虑（中心化）”、Y“ 工作绩效（中心化）”，如图30-4所示。
中介效应与调节效应分析
▪ （3）中介效应分析第一步检验，即检验方程 Y=cX+e1中的c是否显著，检验结果如图30-7、 图30-8所示。
中▪ 操介作效步应骤与：调节效应分析
▪ （1）根据分析目的，合并原始变量产生三个新变 量“工作不被认同”、“焦虑”和“工作绩效” 如图30-2所示，各个新变量值等于原始变量的均 值。
中介效应与调节效应分析
▪ 自变量（X）为“工作不被认同”包含三个观测指 标：即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中 介变量（M）“焦虑”包含三个观测指标即心跳、 紧张、坐立不安；因变量（Y）“工作绩效”包含 两个观测指标即效率低和效率下降。
中▪ S介PS效S应实与现调过程节如效下应：分析
▪ 1）单击“分析”|“回归”|“线性”命令，弹 出图30-5所示的“线性回归”对话框。
▪ 2）将变量“工作绩效（中性化）”放入“因变 量（D）”框；将变量“不被认同（中性化）” 放入“自变量（I）”框。方法（M）选“进入 ”。
中介效应与调节效应分析
▪ 3）单击“统计量”按钮，弹出图30-6所示的“ 线性回归：统计量”对话框，选择左侧的“估 计（E）”复选框，选择右侧“模型拟合度（M ）”和“R方变化（S）”复选框。其它采用系 统默认，单击“继续”按钮返回主对话框。
中介效应与调节效应分析
▪ 4）单击“确定”按钮，输出结果。 ▪ 由图30-7、图30-8可知，方程Y=cX+e1的回归效
）+ e ，则称M为调节变量。即Y与X的关系受到第三个 变量M的影响。 ▪ 调节变量可以是定性的（如性别、种族、学校类型等） ，也可以是定量的（如年龄、受教育年限、刺激次数等 ），它影响因变量和自变量之间关系的方向和强弱。 ▪ 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。 ▪ 通；归常方系将程数变2a：+量Yc中M=心来aX化刻+转画b化M，后它+，c是X得MM方的+程e线21性：。函YY与数= Xa，X的c+衡关b量系M了由+调e回1 节效应的大小，如果c显著，表明变量M的调节效应有意 义。
Байду номын сангаас介效应与调节效应分析
▪ 自变量X对因变量Y的影响，如果X变量通过影响M变 量来影响Y变量，则M为中介变量。
▪ 通常将变量经过中心化转化后，得方程1 ：Y=cX+e1 ；方程2 ： M=aX+e2；方程3 ：Y= c′X+bM+e3。其中 ，c是X对Y的总效应，a、b是经过中介变量M的中介 效应，c′是直接效应。当只有一个中介变量时，效应 之间有c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab来衡量。
中介效应与调节效应分析
▪ 2.中介效应检验过程
▪ 中介效应是间接效应，无论变量是否涉及潜变量，都可以用结构方 程模型分析中介效应。
▪ 步骤为：第一步检验系统c，如果c不显著，Y与X相关不显著，停止 中介效应分析，如果显著进行第二步；
▪ 第二步依次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著，为部分 中间效应模型，c′不显著，为完全中介效应模型；
中介效应与调节效应分析
▪ 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。
中介效应与调节效应分析
▪ 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+ e和2的调层节次变回量归中分心析化：，①做做Y Y=对aXX和+ bMM的+回e归1 ；，得Y 决= a定X系+数bMR1+2；cX②M 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c显著，则调节效应显著；
▪ 如果a，b至少 有一个不显著，做Sobel检验，检验的统计量是Z = ^a^b / Sab ，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。
▪ Sobel检验免费的在线计算器在“”，只要把这a、b、SEa、SEb四 个数输入，就可以直接得到Z值及其单侧与双侧概率。
中介效应与调节效应分析
▪ 例30.1：研究工作认同感与工作绩效之间心理因 素（焦虑）的意义，见例30.1.sav。原始数据包 括：领导不认同、同事不认同、客户不认同、 心跳、紧张、坐立不安、效率低和效率下降8个 变量。
应显著，c值等于0.678， P=0.000，可以进行 方程M=aX+ e2 和 Y= c′X+bM+e3 的显著性检验 。
▪ （4）中介效应分析第二步检验，即检验方程 M=aX+e2中的a是否显著，检验结果如图30-9、 图30-10所示。
中介效应与调节效应分析
▪ 1.调节效应的概述 ▪ 如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，Y = f（X, M
中介效应与调节效应 分析
中介效应与调节效应分析
中介效应与调节效应分析
▪ 社会心理学研究中，经常遇到分析待研究的自 变量与因变量之外的第三者变量在其中所扮演 的角色和意义。
▪ 如果第三者变量是协变量，我们可以通过协变 量的方差分析或回归分析加以控制；
▪ 如果第三者变量经过排查不是协变量，可能是 因果之间的间接变量和（或）调节变量，对这 类的问题的研究中介效应与调节效应分析是可 行的解决之道。
▪ 新变量的均值如图30-3所示。
中介效应与调节效应分析
▪ （2）将新变量X、M、Y中心化，即个体值与其 均数之差处理，得中心化后的新变量X“不被认 同（中心化）”、M“焦虑（中心化）”、Y“ 工作绩效（中心化）”，如图30-4所示。
中介效应与调节效应分析
▪ （3）中介效应分析第一步检验，即检验方程 Y=cX+e1中的c是否显著，检验结果如图30-7、 图30-8所示。
中▪ 操介作效步应骤与：调节效应分析
▪ （1）根据分析目的，合并原始变量产生三个新变 量“工作不被认同”、“焦虑”和“工作绩效” 如图30-2所示，各个新变量值等于原始变量的均 值。
中介效应与调节效应分析
▪ 自变量（X）为“工作不被认同”包含三个观测指 标：即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中 介变量（M）“焦虑”包含三个观测指标即心跳、 紧张、坐立不安；因变量（Y）“工作绩效”包含 两个观测指标即效率低和效率下降。
中▪ S介PS效S应实与现调过程节如效下应：分析
▪ 1）单击“分析”|“回归”|“线性”命令，弹 出图30-5所示的“线性回归”对话框。
▪ 2）将变量“工作绩效（中性化）”放入“因变 量（D）”框；将变量“不被认同（中性化）” 放入“自变量（I）”框。方法（M）选“进入 ”。
中介效应与调节效应分析
▪ 3）单击“统计量”按钮，弹出图30-6所示的“ 线性回归：统计量”对话框，选择左侧的“估 计（E）”复选框，选择右侧“模型拟合度（M ）”和“R方变化（S）”复选框。其它采用系 统默认，单击“继续”按钮返回主对话框。
中介效应与调节效应分析
▪ 4）单击“确定”按钮，输出结果。 ▪ 由图30-7、图30-8可知，方程Y=cX+e1的回归效
）+ e ，则称M为调节变量。即Y与X的关系受到第三个 变量M的影响。 ▪ 调节变量可以是定性的（如性别、种族、学校类型等） ，也可以是定量的（如年龄、受教育年限、刺激次数等 ），它影响因变量和自变量之间关系的方向和强弱。 ▪ 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。 ▪ 通；归常方系将程数变2a：+量Yc中M=心来aX化刻+转画b化M，后它+，c是X得MM方的+程e线21性：。函YY与数= Xa，X的c+衡关b量系M了由+调e回1 节效应的大小，如果c显著，表明变量M的调节效应有意 义。