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。
spss中信效度的期望值和感知值1信度分析1.1背景和目标为了衡量消费者对某一产品的购买意愿和影响因素（共五个分别为要素产品、促销、渠道推广、价格、个性化服务），设计了问卷。
共有25个问题，其中Q1~Q19是量表问题，目前希望分析该数据的信度情况，验证数据质量可靠。
1.2操作步骤的信度分析需要按具体细分维度或变量进行分析这个例子中涉及6个维度，所以需要分别进行6次操作，将6次操作的结果汇总成1个表并输出到研究报告书中。
以一个维度为例：选择相应的问题项目，并将其拖动到右侧的分析框中，默认情况下输出Cronbach系数。
单击“开始可靠性分析”。
可靠性分析接口1.3输出结果1.4指标解释（1）校正项的总相关）CITC）是分析项之间的相关系数，通常大于0.4即可。
该指标通常被用于预测试验。
）2）项被删除的系数）删除该分析项后，由于仍有分析项的系数，因此该值明显高于Cronbach系数的值时，考虑删除该分析项。
该指标通常被用于预测试验。
）3）Cronbach系数）测量样本答案的可靠性，分析时主要关注该值。
系数值超过0.8时，表示可靠性高；系数在0.7~0.8之间；表示可靠性高。
如果系数为0.6~0.7，则表示可靠度可以接受。
小于0.6表明信用度不好。
1.5文字分析智能分析1.6信度分析只注意量表数据。
以维度为单位进行信度分析最终将所有维度的系数值汇总并输出。
如果一个维只支持两个问题项，则因子的值可能较低。
通常，大于0.6表示可靠性较高，但在两个问题中通常较低。
如果某个维只对应一个问题项，则无法进行可靠性分析。
如果存在反问题，则必须首先对反问题执行反操作，然后使用“数据编码”功能以新标题进行分析。
信用度系数值小于0时，请确认是否有反问题。
在某个分析项目被删除处理的情况下，即删除了与该主题对应的数据的情况下，之后的所有分析都以删除后为基准进行。
2合理性分析2.1背景和目标为了衡量消费者对某一产品的购买意愿和影响因素（共五个分别为要素产品、促销、渠道推广、价格、个性化服务），设计了问卷。
如何进行信度检验、效度检验：概念介绍& 软件操作一、构念的维度：可以用验证性因子分析（CFA）检验因子（维度）与测项之间的从属关系是否正确。
检验指标是各个拟合优度指数和路径系数。
二、量表的信度：信度包括重测信度、复本信度和内部一致性信度。
在一次测量中，只能检验内部一致性信度，通常是用α系数。
SPSS可以进行信度检验，一般要求α>0.7。
每个测项的item-total correlation（项对总项相关系数）>0.4。
同时还要看每个测项“α if item deleted”的值，它表示的是当删除该测项时，量表的α系数的值。
如果α if item deleted>原来的α，则应该删除该测项。
三、构念的效度1. 构念的收敛效度（convergent validity）收敛效度指的是量表与同一构念的其他指标确实相互关联的程度。
收敛效度可通过CFA检验，观察测量项目在构念上的负载（loading），如果标准化估计值（standardizes estimate）大于0.5，且t值大于1.96，平均提取方差（Average variance extracted，AVE）大于0.6，组合信度（construct reliability，CR）大于0.7，通常认为收敛效度较高。
●平均提取方差（AVE）：表示的是潜变量的变异量中有多大比例能用指标变异量来解释（即指标解释潜变量的程度）；●组合信度（CR）：模型内在质量的判别准则之一，反映了每个潜变量中所有测项是否一致性地解释该潜变量。
2. 构念的判别效度（discriminant validity）判别效度指的是一个测量值与其他应该有所不同的构念之间不相互关联的程度。
判别效度可通过CFA检验，如果各个因子的AVE的平方根比该因子与其他因子之间的相关系数都大，则判别效度较高（或者说AVE的平方根大于该构念与任何其他构念的相关系数，则判别效度较高）。
AMOS操作Amos软件操作1.模型设定结构⽅程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下⾯以⼀个研究实例作为说明，使⽤Amos软件进⾏计算，阐述在实际应⽤中结构⽅程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
2.模型构建的思路根据构建的理论模型，通过设计问卷对留学⽣学习汉语的学习动机、学习策略和焦虑调查得到实际数据，然后利⽤对缺失值进⾏处理后的数据进⾏分析，并对⽂中提出的模型进⾏拟合、修正和解释。
3.潜变量和可测变量的设定模型中共包含2个因素(潜变量)：学习动机、学习策略，7个可测变量：融⼊型动机、⼯具型动机、焦虑、记忆策略、认知策略、情感策略和社交策略。
4.关于调查数据的收集本次问卷调研的对象为不同国家的留学⽣5.缺失值的处理采⽤表列删除法，即在⼀条记录中，只要存在⼀项缺失，则删除该记录。
数据的的信度和效度检验1）．数据的信度检验信度（reliability）指测量结果（数据）⼀致性或稳定性的程度。
⼀致性主要反映的是测验内部题⽬之间的关系，考察测验的各个题⽬是否测量了相同的内容或特质。
稳定性是指⽤⼀种测量⼯具（譬如同⼀份问卷）对同⼀群受试者进⾏不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。
如果问卷设计合理，重复测量的结果间应该⾼度相关。
由于本案例并没有进⾏多次重复测量，所以主要采⽤反映内部⼀致性的指标来测量数据的信度。
Cronbach在1951年提出了⼀种新的⽅法（Cronbach's Alpha系数），这种⽅法将测量⼯具中任⼀条⽬结果同其他所有条⽬作⽐较，对量表进⾏内部⼀致性估计。
2）．数据的效度检验效度（validity）指测量⼯具能够正确测量出所要测量的特质的程度，分为内容效度（content validity）、效标效度（criterion validity）和结构效度（construct validity）三个主要类型。
内容效度也称表⾯效度或逻辑效度，是指测量⽬标与测量内容之间的适合性与相符性。
