调节变量和中介变量模型举例
调节变量和中介变量模型
举例
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调节变量和中介变量模型举例
1.有调节变量的模型
调节变量影响自变量和因变量之间的关系，即可以对关系方向的影响，也可能是对关系强度的影响。如银行存款数与一个人每个月开销数是存在关系的，但对男士和女士的影响是不同的，这里的性别就是一个调节变量。
2.有中介变量的模型
中介变量可以解释变量之间为什么会存在关系以及这个关系如何发生的。比如变革型领导通过影响领导成员交换关系从而影响员工工作绩效和组织公民行为。
3.有调节变量的中介模型
在很多的模型中，可能既有中介变量又有调节变量，如良好的校园氛围会影响一个人的学业成就，但是校园氛围是通过学校依恋这一中介变量对学业成就进行影响，在这个过程中，学生自控能力的差别会影响这种关系，所以学生自控能力是这个模型里的调节变量。
如何用SPSS做中介效应与调节效应
如何用SPSS做中介效应与调节效应 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。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；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+e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；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；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；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。
中介变量 调节变量
如何用SPSS做中介效应与调节效应（转） 如何用SPSS做中介效应与调节效应 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。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；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+e 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；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；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
调节变量与中介变量
调节变量与中介变量 调节变量(moderator)和中介变量(mediator)是两个重要的统计概念,它们都与回归分析有关。一般人总是搞混两个之间的含义，因此造成统计数据的误差。 调节变量的定义 如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量。就是说, Y与X 的关系受到第三个变量M 的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱. 例如,学生的学习效果和指导方案的关系,往往受到学生个性的影响:一种指导方案对某类学生很有效,对另一类学生却没有效,从而学生个性是调节变量。又如,学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系,受到学生对该项自我概念重视程度的影响:很重视外貌的人,长相不好会大大降低其一般自我概念;不重视外貌的人,长相不好对其一般自我概念影响不大,从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。 中介变量的定义 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。例如,上司的归因研究:下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下
属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量。 如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的,从理论上都可以做出合理的解释。
如何用SPSS分析中介作用与调节作用
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。
实验研究中的调节变量和中介变量_张莉解读
实验研究中的 调节变量和中介变量 张莉1, W a n F a n g 2, 林与川1, Q i u P i n g p i n g 3 1哈尔滨工业大学管理学院, 哈尔滨150001 2U n i v e r s i t yo f M a n i t o b a , M a n i t o b aR 3T 5V 4 3D e p a r t m e n t o f M a r k e t i n g , M o n a s hU n i v e r s i t y , M e l b o u r n e 3145摘要:调节变量和中介变量是社会科学研究中的重要概念, 已有研究多是从统计计算方 法角度描述和检验这两种变量的作用。以消费心理学领域的实例来阐述调节变量、中介变
量、有中介的调节、有调节的中介, 试图让读者从实验研究角度认识和理解调节变量和中介变 量的理论构建、测量和检验。 关键词:调节变量; 中介变量; 有中介的调节; 有调节的中介 中图分类号:G 312文献标识码:A 文章编号:1672-0334(2011 01-0108-09 收稿日期:2010-10-27修返日期:2011-01-05作者简介:张莉(1973- , 女, 四川成都人, 毕业于哈尔滨工业大学, 获博士学位, 现为哈尔滨工业大学管理学院教授, 研 究组行为力资源、力、工作家庭衡。-m a i l :z h g l i 126. c o m 1引言 调节变量和中介变量是挖掘复杂因果关系所引 入的重要变量。在消费心理学领域, 实验研究中的 基本路径是, ①确认自变量(X 与因变量(Y 的总效 应(t o t a l e f f e c t ; ②甄别总效应何时发挥作用, 也就是
社会心理学中调节变量与中介变量的区别 BARON 英文文献翻译版
社会心理学中调节变量与中介变量的区别 BARON 英文文献 翻译版 The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations Reuben M. Baron and David A. Kenny (Journal of Personality and Social Psychology , 1986, 51(6), 1173-1182) 本文，作者试图区分多层次下调节变量与中介变量的属性。首先，作者设法让理论家和研究者意识到不要混淆调节与中介两个概念。在概念与战略上精心推敲，很多方面调节与中介存在差异。然后，作者超越教学上的公式，在控制与应激，态度和个性特征等更广泛范围，描述这些差异的概念化与战略化应用。最后，作者还给出了既包含调节又包括中介和分别包含这两种情况的因果关系中最有效地应用调节与中介差别的具体分析步骤提纲。 第三方变量的调节效应是指将自变量进行划分以使其对给定因变量产生最大效应。第三方变量的中介效应是指自变量经由它能够影响因变量的生成机制。 一、调节变量 1、调节变量的特征 一般来说，调节变量是定性(如，性别，种族，阶层)或定量(如，回报大小)变量，影响自变量(IV)或预测变量(PV)与因变量(DV)或效标变量(CV)之间关系的方向和/或强度。在相关分析中，调节变量是影响其它两个变量之间的零次相关(the
zero-order correlation)的第三方变量。在更熟悉的方差分析中，自变量与通过操控设定为某种条件的因子之间的交互作用代表一个基本的调节效应。 从图1看，如果路径C显著，调节变量的假设得以支持。也许预测变量的和调节变量的效应(路径A与路径B)也显著，但是与检验调节变量的假设在概念上并不直接相关。此外，调节变量与预测与效标变量无关为交互作用提供了清晰的解释。从图1可以清楚表明的另一个调节变量的特性是，不像中介变量和预测变量之间的关系(预测变量是中介变量的前因变量)，调节变量和预测变量都是产生某种效标效果的因果变量的前导或外生。也就是说，调节变量总是作为自变量，而中介从结果到原因的角色变化取决于分析的重点。 2、检验调节作用 调节作用意味着两个变量的因果关系因调节变量的作用发生了变化。统计分析必须测量和检验当调节变量发生作用，自变量对因变量的不同效应。测量和检验不同效应部分倚赖自变量与调节变量的测量水平。考虑四种情形: 情形1，调节变量与自变量都是类别变量。 情形2，调节变量是类别变量，自变量是连续变量。 情形3，调节变量是连续变量，自变量是类别变量。 情形4，调节变量与自变量都是连续变量。 注意，为了讨论方便，作者将类别变量都假设为二分变量。 情形1:在这种情形下，一个二分自变量对因变量的效应的变化是另一个二分变量的函数。统计分析即为2*2ANOVA，调节作用表现为交互作用。我们也许要测量在调节变量不同水平下自变量的简单效应，但是这些只能在调节变量与自变量交互作用引起因变量变化时才能被测量。。 情形2:这种情形下，调节变量是二分变量，自变量是连续变量。测量这种类型的调节效应的典型方法是对每一水平的调节变量分别做相关分析，然后检验其差
中介变量调节变量与协变量——概念统计检验及其比较
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(湖南师范大学教科院心理系，沙，10 1 (国防科技大学人文与社科学院，沙，10 4 长 4 0 8 )长 40 7 )摘要本文在已有研究文献的基础上，中探讨了中介变量、集调节变量和协变量的概念，以及中介效应、节效应和协变量效调 应的统计分析方法。随后分别对中介效应和间接效应，调节效应和交互效应进行了辨析，从测量水平和检验方法等方面对三并 种统计概念做了比较。关键词：中介变量调节变量协变量中介效应调节效应协方差分析 中介变量、节变量和协变量在因果关系中扮演着不同调的角色，重要的统计学概念。若将它们应用于研究当中，是将有助于揭示变量之间的实质关系。然而，国内已有的文从献看，及到这些变量的研究并不多。即便是涉及到了这些涉变量，它们的分析还很不到位，的分析甚至是错误的。对有究其原因，致可以归为两类，是方法学的局限性和研究大一设计的不足。不少研究者只关注两个变量之间简单的线性关系，样往往支解或掩盖了事物之间真实、杂的关系，这复从而可能会歪曲研究现象的本质。另一个是统计技术方面的原因。由于至今鲜有人对这三种变量及其效应的分析方法做过专门的论述，得很多研究者缺乏相应的统计分析技使术，因而在实际研究中要么忽略这方面的分析，么采取近要 变量之问的关系，就有可能是中介变量。因此，验中介它检效应时要考察这三个变量之间的关系。首先假定自变量与因变量之间有较高的相关，在它们之间加入中介变量时，当如果自变量与因变量的相关或回归系数明显降低 (低到 0降 就是完全中介作用 )就可以认为中介效应明显，中介变量，即能有效解释自变量与因变量的关系。当然，只是一种粗略这的检 验手段，严格程度有待商榷。其由于中介效应属于间接效应，论变量是否涉及潜变无量，可以用结构方程模型 ( E )析中介效应。如果所有都 SM分变量都 是显变量 (观测变量 )可以依次做图 1中的三个回或， 归分析。无论是回归分析还是路径分析，统计软件都可以用得到 c的估计C,、、估计 a 6 e,及相应的标准误。 a bC的、、以中介效应的估计是 a6、。结果部分除了报告中介效应的大小外，还应当报告中介效应与总效应之比[B (￣/e+如 ),者]或中介效应与直接效应之比 (￣/,们都可以衡量中介效 f e)它，应的相对大小。 似的处理方法，这些研究策略都极大地削弱了研究结论的可靠性，而限制了研究的水平。从基于目前的研究现状，文在已有研究文献的基础上，本对这三种变量进行了深入的探讨。另外，着新的统计技术随的出现 (如结构方程模型和多层线性模型 )使得对中介效例，应和调节效应的分析变得更加精确，更加多样化，势必也这推动三种统计概念的广泛应用。
如何用SPSS分析中介作用与调节作用
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
中介作用于调节作用：原理与应用
中介效应与调节效应：原理与应用 姜永志整理编辑 1中介效应和调节效应概念原理 1.1中介效应 考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X 通过影响变量M而对Y产生影响，则称M 为中介变量，中介变量阐明了一个关系或过程“如何”及“为何” 产生。 例如，上司的归因研究：下属的表现→上司对下属表现的归因→上司对下属表现的反应，其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量。 假设所有变量都已经中心化(即将数据减去样本均值，中心化数据的均值为0)或者标准化(均值为0，标准差为1)，可用下列回归方程来描述变量之间的关系(图1 是相应的路径图)：其中方程(1)的系数c 为自变量X对因变量Y的总效应；方程(2)的系数a为自变量X对中介变量M的效应；方程(3)的系数b是在控制了自变量X的影响后，中介变量M对因变量Y 的效应；系数c′是在控制了中介变量M 的影响后，自变量X对因变量Y的直接效应；e1-e3 是回归残差。中介效应等于间接效应(indirect effect)，即等于系数乘积ab，它与总效应和直接效应有下面关系： Y =cX +e1(1) M =aX +e2 (2) Y =c' X +bM +e3 (3) c = c′+ab (4) 简单中介效应中成立，多重中介效应不成立。 中介效应的因果逐步回归法模型
1.2调节效应 如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说，Y 与X 的关系受到第三个变量M的影响。调节变量(moderator)所要解释的是自变量在何种条件下会影响因变量，也就是说，当自变量与因变量的相关大小或正负方向受到其它因素的影响时，这个其它因素就是该自变量与因变量之间的调节变量。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系方向(正或负)和强弱，调节变量展示了一个关系“何时”和“为谁”而增强或减弱。 如，学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系，受到学生对该项自我概念重视程度的影响：很重视外貌的人，长相不好会大大降低其一般自我概念；不重视外貌的人，长相不好对其一般自我概念影响不大，从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。 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(即变量减去其均值，但现有文献发现中心化并不能改变调节的效应量。 Y =aX +bM +cXM +e (1) 调节效应的基本模型 1.3中介效应与间接效应的联系区别 中介效应都是间接效应，但间接效应不一定是中介效应。实际上，这两个概念是有区别的。首先，当中介变量不止一个时，中介效应要明确是哪个中介变量的中介效应，而间接效应既可以指经过某个特定中介变量的间接效应(即中介效应)，也可以指部分或所有中介效应的和。其次，在只有一个中介变量的情形，虽然中介效应等于间接效应，但两者还是不等同。中介效应的大前提是自变量与因变量相关显著，否则不会考虑中介变量。但即使自变量与因变量相关系数是零，仍然可能有间接效应，这种观点目前正在激烈的讨论中。 多重中介效应基本模型 1.4调节效应与交互效应的联系区别 调节效应和交互效应这两个概念不完全一样。在交互效应分析中，两个自变量的地位可