如何用SPSS做中介效应与调节效应教案资料

1、此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除如何用SPSS故中介效应与调节效应1、调节变量的定义变量丫与变量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： 丫 = aX + bM + cXM + e。丫与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。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

2、互效应的方差分析，交互效应即调节效应； 调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量，将自变量和调节变量中心化，做 Y=aX+bM+cXM的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、 做Y对X、M和XM的回归得R22,若R显著高于Rf，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；当自变量是连续变量时，调节 变量是类别变量，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，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：一是调节变量是类别变量，自变量是潜变量

3、；二是调节变量和自变量都是潜变量。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x2 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x 2值和相应 的自由度。前面的x 2减去后面的x 2得到一个新的x 2,其自由度就是两个模型 的自由度之差。如果x 2检验结果是统计显著的，则调节效应显著；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 ,

4、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。此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除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，丫与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；

5、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=AaAb/sab，中Aa, Ab分别是a, b的估计, sab=Aa2sb2 +b2sa2, sa,sb 分别是 八&, Ab 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研究目的X何时影响丫或何时影响较大X如何影响丫关联概念调节效应、交互效应中介效应、间接效应什么情况下考虑X对丫的影响时强时弱X对丫的影响较强且稳定典型模型Y=aM+bM+cXM+eM=aX+eY=c' X+bM+e模型中M的位置X,M在丫前面,M可以在X前面M在X之后、丫

6、之前影响丫和X之间关系的方向（正或负）和代表一种机制,X通过它影 M的功能强弱响丫M与X、丫的相关可以显著或不显著（后M与X、丫的关系M与X、丫的相关都显著者较理想）效应回归系数c回归系数乘积ab效应估计AcAaAb效应检验c是否等于零ab是否等于零做层次回归分析，检验偏回归系数c的 做依次检验，必要时做 检验策略显著性（t检验）；或者检验测定系数的变Sobel检验化（F检验）6. 中介效应与调节效应的SPSS操作方法此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除处理数据的方法第一做描述性统计，包括 M SD和内部一致性信度a （用分析里的scale里的realibility an alsys ）第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X, Y, M第三做回归分析。（在 回归中选线性回归linear ）要先将自变量和M中心化，即减去各自的平均数1、 现将M （调节变量或者中介变量）、丫因变量，以及与自变量、因变量、M调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入in dpe nde nt2、再按next将X自变量输入