调节效应与中介效应的比较和应用

混杂、中介效应、调节效应
前⽂讲过，混杂要满⾜三个基本条件：与X相关、与Y相关、不是X到Y因果链上的中间变量
举例：吸烟与肺癌，年龄与吸烟相关，年龄与肺癌相关，但是年龄不是吸烟与肺癌因果关系的中间变量
判断是不是混杂，在混杂有感中提到
中介效应：与X相关、与Y相关、是X到Y因果链上的中间变量
举例：⼯作满意度与业绩，创新氛围与⼯作满意度相关，创新氛围与业绩相关，⽽且，⼯作满意度增加，创新氛围提升，业绩增加。

如何判断是否为中介效应：（知⽹上查询中介效应，多为⼼理学相关⽂献，所以遇到有关⼼理精神⽅⾯的变量需考虑中介效应）
需要检验3个模型：
1，X到Y的回归，Y=c1 X+e1
2，X.M到Y的回归，Y=c2 X+b M+e2
3，X到M的回归，M=a X+e3
（若a、b同时有意义则M是中介效应）进⼀步根据哪些系数显著来选择，请查阅相关书籍
调节效应：调节效应会影响X到Y的程度
举例：开车速度和车祸发⽣，即使相同速度，喝酒⽐不喝酒发⽣车祸的概率要⼤。

调节效应多⽤分层来解决。

对个XM性另是一c调类节学变生量却。没c:有衡效量，调节从效而应学的生大小
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
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检验方法-中介效应
传传传统统统检检检验验验方方方法法法123 依系差次数异检乘检验积验法项法检验法 检验回归系数c、a、b、c'
➢➢S检ob验elc检和验c'的法差异是否显著
c✓:回Y归与系X数是的否乘相积关ab是否显著，即H0：ab=0 a✓、检b验:统间计接量为检z验= 系ab数/ sa乘b 积 c✓'sa:b是= 否为完a全2sb2中 b介2sa2
统计工具: SPSS
步骤
验证c不等于0: 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
1
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中介效应值=a*b
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
概述-核心概念
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)

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。

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
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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
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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)