如何用SPSS分析中介作用与调节作用
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1、调节变量的定义
变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。调节变量可以是定性的,也可以是定量的。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。简要模型:Y = aX + bM + cXM + e
Y与X 的关系由回归系数a + cM来刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。如果c显著,说明M 的调节效应显著。
2、调节效应的分析方法
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,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应;
(2)当调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量时,将自变量和调节变量中心化,做
Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析
第一步做Y对X和M的回归,得测定系数R12。
第二步做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,若显著,则调节效应显著;
(3)当自变量是连续变量,调节变量是类别变量时,分组回归:
按M的取值分组,做Y对X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著,
(4)当自变量是连续变量,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX +bM +cXM +e的层次回归分析。
潜变量的调节效应分析方法,分两种情形:
(1)调节变量是类别变量,自变量是潜变量
当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度。前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著;
(2)调节变量和自变量都是潜变量
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。
3.中介变量的定义
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。Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c是X对Y的总效应,ab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。
4、中介效应分析方法
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;
第二步一次检验a,b,如果都显著,那么检验c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著;如果a,b至少有一个不显著,做Sobel检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应不显著。
Sobel检验的统计量是z=^a^b/sab ,中^a, ^b分别是a, b的估计,
sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb分别是^a, ^b的标准误。
5. 调节变量与中介变量的比较
调节变量M中介变量M