中介效应与调节效应辨析.docx

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1、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

2、，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（）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

3、介变量M也是定量数据。中介变量(M)自变量(X)分类定量分类一定量分层回归分析资料来源：SPSSAU关心手册-中介作用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+el模型2： Y=cX+hM-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

4、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：资料来源：SPSSAU关心手册-中介作用第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）最终第5步进行中介作用检验。检验图如下:中介效应检验程序无中介部分中介部分中介完全中介c不显著X对Y无影响，停止中介作用分析资料来源：SPSSAU

5、关心手册-中介作用a代表X对M的回归系数；b代表M对Y的回归系数；c代表X对Y的回归系数（模型1中）；c代表X对Y的回归系数（模型3中）。第3步：SPSAU进行分析详细分析步骤可参考用户可以直接根据上图流程在SPSSAU中进行分析，生成结果。链接页面：SPSS在线_SPSSAU_中介作用开始分层回归分析Sobel检验0放置丫（定曷）分层1 （定量/定类）分层2（定皿定类）分层3（定量/定类）分层4（定量/定类）（2 ）调整效应第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的讨论方法。调整作用在进行详细讨论时需要对应使用讨论方法去实现；调整作用分析时，丫肯定是定量数据。通常状况下X均为定量数据（比如开车

6、速度），调整变量z可以为分类数据（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。无时自变量X进行标准化处理得到Z,调对白变量X作虚拟变量处理，调节变量对口变量X和调节变量Z进节变量Z作虚拟变址处理，并且存到交Z进行标准化处理得到乙，并且得到交理，得到4和Z,并且得i互项4Z互项f*Zz步骤2模型构建多因素方差分析分层向归或者分组同归分层回必分层回调节变量(Z)自变量(X)分类定量分类多因素方差分析(ANOVA)分层回归分析或分组里分层回归分析分层回归分析第2步：调整作用检验调节效应检验步骤步骤1数据处理1：交互项显著则有调节效应，反之无1：交互顼显著则有调节调节效应调节效应2： K平方变化

7、显著则有调节效应，反2： R平方变化显著则有U之无调节效应之无调节效应步骤3交互项显著则有调节效分层网归法调节效应检验 应，反之无调节效应力交互项显著则存调节效应，反之无调节效应2： &平方变化显著则有调节效应,反之无调节效应分组同归法回归系数具有显著性差异，则有调节效应，反之无调节效应资料来源：SPSSAU关心手册-调整作用调整作用通常是使用分层回归进行讨论，假如X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析(通常是双因素方差分析)进行讨论。针对上图，需要说明如下：假如X或者Z也或者Y由多项表示，通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列(SPSSAU生成变量功能)假如X或者z是分类数据，并且使用分

8、层回归，则需要对X进行虚拟变量处理（哑变量处理）对X或者Z进行标准化处理，也可以进行中心化处理均可Y并不需要进行标准化或者中心化处理（处理也可以）交互项是指两项相乘的意思，记住交互项不能再次进行标准化或中心化R平方变化显著的推断，是看旺值是否呈现出显著性，假如显著则说明R平方变化显著R平方变化显著，正常状况下交互项也会消失显著。假如说R平方变化显著，但交互项并不显著，建议以没有调整作用作为最终结论；假如交互项显著，R平方变化显著，建议以有调整作用作为最终结论。第3步：SPSAU进行分析用户推断好数据类型后，直接根据上图流程，在SPSSAU中进行数据处理及分析即可。详细分析流程可参考链接页面：SPSS在线_SPSSAU_调整作用开始多因素方差分析放置Y（定量）放置X（定类,多个）