调节效应结果解读
调节效应：如何运用它提升生活质量？
调节效应是指人们为了适应环境而做出的心理调整，可以让我们更好地应对生活中的种种挑战。不同的人有不同的应对方式，有些人会冷静地思考，有些人会选择放松自己，而另一些人则会倾向于转移注意力。然而，不管是哪种策略，都可以帮助我们应对压力和困难。
调节效应还能帮助我们培养积极的心态。当我们面临挑战或失败时，我们往往会体验到负面情绪，如失落、愤怒和焦虑等。而这些情绪会进一步影响我们的思维和行为。运用调节效应，我们可以通过适应性的调整保持平衡，避免被负面情绪所支配，从而更加乐观、自信和积极地面对生活。
然而，调节效应并非一刀切的解决方法。它需要我们具备自我认知和情绪管理的能力，以及不断的实践和磨练。同时，我们也应该在运用调节效应时注意不要过度做出调整，以免忽略现实情况和影响日常生活。
因此，我们需要在实践中不断调整策略，寻找最适合自己的调节方法。只有这样，我们才能真正掌握调节效应的奥秘，提升自我调节的能力，让自己的生活更加高效、舒适和有意义。
带调节的中介 置信区间结果解读 process
带调节的中介置信区间结果解读 process 一、概述 在数据分析中，常常使用中介效应分析来解释变量之间的关系。然而，在进行中介效应分析时，我们需要考虑到潜在的调节效应，这会对中 介效应的估计结果产生影响。我们需要进行带调节的中介效应分析， 同时对结果的置信区间进行解读，以确定中介效应的稳健性。 二、带调节的中介效应分析 1. 中介效应分析 中介效应分析用于探讨自变量对因变量的影响是否通过中介变量来实现。在进行中介效应分析时，我们需要进行以下步骤： （1）检验自变量对因变量的直接效应； （2）检验自变量对中介变量的影响； （3）检验中介变量对因变量的影响； （4）检验自变量在考虑中介变量的情况下对因变量的影响是否显著 减小。 2. 调节效应的考虑 在进行中介效应分析时，我们需要考虑到潜在的调节效应。如果存在调节效应，即某个第三变量对中介变量和因变量的关系产生影响，我 们称之为带调节的中介效应。在进行中介效应分析时，我们需要对潜 在的调节变量进行控制，以得到更准确的中介效应估计结果。
三、置信区间结果解读 1. 置信区间的意义 在统计分析中，置信区间是对参数估计结果的一种区间估计方式。置信区间的计算方法可以根据不同的统计方法和置信水平来确定，一般我们会选择较高的置信水平，如95。置信区间的意义在于，我们可以通过区间的上下界来确定参数估计结果的范围，并对结果的稳健性进行判断。 2. 置信区间的解读 在进行中介效应分析时，我们会得到中介效应的估计结果及其置信区间。对于置信区间的解读，我们需要考虑以下几点： （1）如果置信区间的上下界都远离零点，并且不包含零，则说明中介效应的估计结果是显著的； （2）如果置信区间的上下界包含零点，说明中介效应的估计结果不显著； （3）如果置信区间的上下界的范围较大，说明中介效应的稳健性较差，结果不够可信。 四、过程示例分析 为了更好地理解带调节的中介效应分析和置信区间结果的解读，下面我们通过一个具体的示例来进行分析。
process插件 调节效应 标准化路径系数-概念解析以及定义
process插件调节效应标准化路径系数-概述说明 以及解释 1.引言 1.1 概述 概述部分应该对文章所涉及的主题进行简要介绍，并提供读者对接下来文章内容的整体认识。以下是1.1概述的一个示例： 概述 调节效应是社会科学研究中的一个重要概念，它涉及到了一个变量对另一个变量之间关系的调节或改变作用。在过去的几十年中，调节效应的研究在心理学、社会学、管理学等领域得到了广泛的关注和重视。随着研究方法的不断创新和发展，研究者们能够更好地理解和解释调节效应的复杂性。 本文将重点介绍process插件在调节效应研究中的应用，以及标准化路径系数的意义。process插件是一种专门用于处理中介和调节效应的计算工具，它在社会科学研究中非常实用。通过使用process插件，研究者可以更准确地分析和解释变量之间的关系，从而提供有力的证据来支持或验证研究假设。 本文的目的是介绍process插件的基本原理和主要功能，以及其在调
节效应研究中的应用案例。同时，我们还将探讨标准化路径系数的意义，以及它在研究中的作用。通过本文的阅读，读者将能够了解到process插件的优势和使用方法，以及如何运用标准化路径系数来进一步深化对调节效应的研究。 在本文的剩余部分，我们将按照以下结构进行论述：首先，我们将简要介绍调节效应的概念和重要性；随后，我们将详细介绍process插件的基本原理、功能和应用案例；最后，我们将探讨标准化路径系数的意义和研究展望。通过这样的结构，我们希望为读者提供一个全面而深入的了解，帮助他们理解和应用process插件以及标准化路径系数在调节效应研究中的重要性。 1.2文章结构 文章结构是指文章的组织和布局方式，它是文章内容展开和阐述的框架。一个清晰的文章结构能够帮助读者更好地理解和把握文章的主旨和要点。在这篇文章中，我们将按照以下结构来展开对process插件调节效应和标准化路径系数的论述： 1. 引言 1.1 概述 1.2 文章结构 1.3 目的 1.4 总结
process的调节效应结果解读
process的调节效应结果解读 “process的调节效应结果解读” 调节效应是指因变量与自变量之间的关系如何受到第三个变量（调节变量）的影响。在研究中，研究者通常会关注其中一个自变量对因变量的影响是否取决于另一个自变量的水平。而process模型是一种用于分析调节效应的统计方法，它可以帮助我们理解不同变量之间的交互作用并解释其对因变量的影响。 要解读process的调节效应结果，首先需要明确所使用的数据和模型。这些数据可以通过实验设计或调查问卷获得，并通过适当的统计方法进行分析。接下来，我们可以按照以下步骤进行解读。 第一步：分析主效应 在解读调节效应之前，需要先分析自变量与因变量之间的主效应。主效应是指自变量对因变量的影响是否存在，以及方向和显著性如何。主效应的解读可以根据统计分析的结果来进行，比如回归分析中的回归系数和t值。如果主效应不存在或不显著，那么接下来的调节效应分析就没有意义。 第二步：分析调节效应 在主效应分析确定存在的情况下，接下来可以进行调节效应的分析。调节效应可以通过process模型进行检验。process模型主要基于回归分析，
通过引入交互项来检验调节效应的存在与程度。调节效应的解读可以参考交互项的系数和p值。如果交互项系数显著且正负方向一致，即表示存在调节效应。 第三步：解释调节效应 一旦调节效应被确认存在，接下来可以解释其含义。解释调节效应时需要考虑调节变量的作用。调节变量的作用可以通过制图或概述统计结果来进行说明。在解释调节效应时，可以着重关注调节变量如何改变自变量对因变量的影响。此外，还可以观察不同调节变量水平下的因变量的差异。 第四步：探索机制 除了解释调节效应的含义外，我们还可以尝试探索背后的机制。通过这个过程，我们可以更深入地理解变量之间的关系，并找出可能的解释。 在解读process的调节效应结果时，需要确保正确使用统计方法，并结合实际背景和理论来解释结果。此外，在解释结果时也需要注意结果的限制以及可能的替代解释。对调节效应结果的全面解读有助于更好地理解变量之间的复杂关系，并为进一步的研究和应用提供参考。
细胞因子12项检测解读
细胞因子12项检测解读 细胞因子是生命体特有的营养物质，有着诸多功能，它们被广泛地应用于医学诊断、抗癌治疗、免疫调节、以及自身免疫等多种领域。近年来，细胞因子检测日益受到重视，因为它可以有效地提供有关慢性病影响的重要信息。 细胞因子12项检测是对常用细胞因子水平进行检测的常规化学检测，其中包括TNF-α、IL-1β、IL-2、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-10、IL-12、IFN-γ、MANF和MMP-9。 TNF-α是一种炎症因子，主要调节免疫反应，通常受到慢性炎症的影响。相比之下，IL-1β是一种关键的细胞因子，主要参与免疫反应和炎症反应。IL-2和IL-4能够调节效应T细胞活动，促进抗原特异性免疫反应。IL-5是促进B 细胞分化和抗体合成的重要细胞因子，而IL-10能够调节免疫细胞活动，减少炎症反应的发生。IL-6参与炎症反应的发生，促进抗原特异性T细胞活动，而IL-8则能够诱导白细胞介导的炎症反应。IL-12能够促进细胞因子的分泌，而IFN-γ是促进细胞因子的释放的重要细胞因子。MANF是一种重要的细胞因子，能够克服抗原特异性免疫反应。最后，MMP-9是一种重要的基因细胞因子，也可以调节免疫反应。 细胞因子12项检测能够检测上述12个细胞因子的水平，它们最常被用于诊断和治疗多种慢性病，尤其是自身免疫疾病。此外，它也可以帮助医生更好地了解患者的健康状况，从而更好地进行治疗。 这项检测需要收集血液样本，经过特殊半定量分析来测量上述
12个细胞因子水平。通常情况下，这12个细胞因子的水平可以提供多样的发病状况的信息，帮助医生确定病因并诊断和治疗疾病。 细胞因子12项检测不仅可以帮助医生了解疾病的病因，还可以 更深入地了解患者的身体状况，帮助医生判断患者的疾病是否正在治疗。例如，通过IL-2、IL-4和IL-10的水平变化，可以评估患者的 炎症状况，甚至可以识别出潜在的慢性病；也可以通过IL-6和IL-8的水平变化来评估患者的免疫状态，从而给出更加有效的治疗方案。 需要指出的是，鉴于每个人的免疫状态和身体状况都不一样，每次细胞因子12项检测的结果也会有所不同，因此，每次检测的结果 都有可能会略有不同。此外，由于细胞因子检测往往涉及多种因素，因此在采集样本和分析结果时，都需要相当的专业水平，以及良好的经验和训练，以确保检测结果的准确性。 总之，细胞因子12项检测是一项非常重要的医学检测，它可以 帮助医生们进行更细致的疾病诊断，从而更好地了解患者的身体状况，从而选择更有效的治疗方案。
大学生网络利他行为_量表编制与多层线性分析
大学生网络利他行为：量表编制与多层线性分析 大学生网络利他行为：量表编制与多层线性分析 一、引言 随着互联网的快速发展和普及，大学生的网络使用已经成为他们日常学习和社交的主要方式之一。在网络空间中，大学生的行为不再局限于个人利益，他们也开始表现出更多的关注他人和社会的利他行为。网络利他行为是指在网络空间中为他人或社会提供帮助和支持的行为，如在线志愿服务、分享知识和经验、参与公益活动等。研究大学生的网络利他行为可以帮助我们了解他们在网络空间中的社会行为表现，为促进网络社区的健康发展提供理论和实践指导。 本文旨在介绍大学生网络利他行为研究的量表编制过程，并通过多层线性分析对量表进行验证，以期为深入探索大学生网络利他行为的影响因素和机制提供研究方法和经验。 二、量表编制过程 1. 研究目标和维度构建：首先确定研究的目标和维度。 在大学生网络利他行为研究中，可以选择行为频率、行为意向、行为动机等作为研究目标，然后结合相关理论和现有研究，构建包含多个维度的量表。 2. 项目编制和初步筛选：根据维度构建的要求，编制一 系列适合大学生网络利他行为研究的项目。项目编制时应充分考虑语言表达的简洁性和准确性，确保项目的可读性和有效性。初步筛选项目时，可以通过专家评审和预实验等方法，排除冗余和不相关的项目。 3. 问卷调查和样本采集：将编制好的量表应用于实际问 卷调查中。通过问卷调查了解大学生网络利他行为的表现，并
收集他们的个人信息和网络使用习惯等背景变量。样本采集时应选择具有一定代表性的大学生群体，并确保调查过程的数据质量和有效性。 4. 试题分析和信度检验：对收集到的问卷数据进行试题分析，包括项目的描述统计、相关性分析和因素分析等。同时使用内部一致性检验方法（如Cronbach's α）检验量表的信度，确保量表具有良好的稳定性和一致性。 5. 信效度检验和修订：通过验证性因素分析等方法检验量表的结构效度，即验证量表是否能够准确测量所要观察的构念。同时使用外部效度检验方法（如与其他相关量表的相关性分析）检验量表的预测效度，即验证量表是否能够预测相关行为或结果。根据检验结果对量表进行修订，以提高量表的信效度和准确性。 三、多层线性分析 多层线性分析（Multilevel Linear Analysis）是一种适用于多层次数据分析的统计方法。在大学生网络利他行为研究中，多层线性分析可以用于探索不同层次（如个体层次、团队层次、学校层次等）的因素对网络利他行为的影响。 1. 模型设定和参数估计：根据研究目的和理论基础，设定多层线性模型，包括随机截距模型和随机斜率模型等。通过最大似然估计等方法，对模型参数进行估计，得到各个层次的固定效应和随机效应等统计结果。 2. 解释方差分析和效应量计算：通过多层线性分析得到的模型统计结果，可以计算各层次的解释方差（如个体解释方差、团队解释方差、学校解释方差等），以及各个因素对网络利他行为的效应量（如固定效应和随机效应的比值等）。这些统计结果可以帮助我们了解不同因素对网络利他行为的相对重
说明检验调节变量的步骤
说明检验调节变量的步骤 检验调节变量的步骤 一、引言 在进行实证研究时，为了探究因果关系，研究者常常需要考虑可能存 在的干扰因素，也就是调节变量。检验调节变量的作用是确定这些变 量是否会对因果关系产生重要影响。本文将介绍检验调节变量的步骤，以帮助读者更全面地理解这一概念。 二、概念澄清 在深入探讨检验调节变量的步骤之前，先来澄清下调节变量的定义。 调节变量，又被称为交互作用变量，是指在因果关系中干扰了直接因 果关系的额外变量。简而言之，调节变量影响了自变量与因变量之间 的关系。检验调节变量的作用是识别这种调节效应，以便我们能够更 准确地理解因果关系。 三、步骤一：选择调节变量 在检验调节变量之前，我们首先需要选择潜在的调节变量。这一步骤 非常关键，因为我们需要选择与自变量和因变量相关的变量。我们可 以参考先前的研究、理论框架或专家意见，来确定可能的调节变量。 在选择调节变量时，我们应该确保它们具有实证研究的可操作性。
四、步骤二：建立交互项 确定了潜在的调节变量之后，我们需要在数据分析阶段建立交互项。交互项是用来捕捉调节变量与自变量之间的相互作用的。具体而言，我们需要将自变量与调节变量相乘，以此来构建交互项。这一步骤对于进一步检验调节效应至关重要。 五、步骤三：拟合回归模型 在建立了交互项之后，我们需要进行回归分析来检验调节效应。回归分析是一种常用的统计方法，用于评估变量之间的关系。在拟合回归模型时，我们需要将自变量、调节变量和交互项作为解释变量，因变量作为被解释变量。通过回归系数的显著性检验，我们可以确定调节变量是否对因果关系产生重要影响。 六、步骤四：解释调节效应 我们需要解释检验到的调节效应。通过对回归模型的解释，我们可以深入理解调节变量如何改变自变量与因变量之间的关系。在解释调节效应时，我们可以探讨调节变量的作用机制，进一步理解因果关系的复杂性。 七、个人观点 作为一个研究领域的专家，我认为检验调节变量是非常重要的。在实证研究中，简单地确定自变量与因变量之间的关系是远远不够的。通
调节效应检验原理
调节效应检验原理 调节效应检验原理是在统计学中常用的一种方法，用于确定一个因素对两个变量之间关系的影响是否会发生变化。它的核心思想是在考虑其他变量的影响后，分析一个因素对两个变量之间关系的调节效应。 调节效应检验原理可以帮助研究者更深入地理解变量之间的关系，并探讨在特定条件下这些关系是否会发生变化。在实际研究中，调节效应检验原理常用于解释为什么在某些情况下变量之间的关系较强，而在其他情况下较弱或不存在。 调节效应检验原理的基本步骤如下： 1. 确定主要变量和调节变量：首先，需要明确研究中所关注的主要变量和可能对其影响产生调节作用的调节变量。主要变量是研究中感兴趣的变量，而调节变量是可能对主要变量的影响产生调节作用的变量。 2. 进行统计分析：接下来，需要对数据进行统计分析以确定主要变量和调节变量之间的关系。常用的统计分析方法包括线性回归、方差分析等。在分析中，通常需要控制其他可能影响主要变量的变量，以确保调节效应的准确性。 3. 检验调节效应：在统计分析的基础上，可以使用调节效应检验原
理来检验调节效应是否存在。一种常用的方法是通过计算交互作用项的显著性来判断调节效应的大小。如果交互作用项显著，说明调节效应存在，即主要变量对两个变量之间的关系的影响会随着调节变量的不同而发生变化。 4. 解释调节效应：最后，需要解释调节效应的含义和原因。通过对调节效应的解释，可以更深入地理解变量之间的关系，并揭示潜在的机制和原因。这有助于提供对研究问题的更全面的解答，并为进一步研究提供指导。 调节效应检验原理的应用范围广泛，可以用于各种研究领域和问题的探究。例如，在医学研究中，可以使用调节效应检验原理来研究某种治疗方法对不同患者的效果是否存在差异；在教育研究中，可以使用调节效应检验原理来研究教育政策对不同学生群体学业成绩的影响是否存在差异。 调节效应检验原理是一种在统计学中常用的方法，可以帮助研究者更深入地理解变量之间的关系，并探讨在特定条件下这些关系是否会发生变化。通过对调节效应的检验和解释，可以为研究问题提供更全面的解答，并为进一步研究提供指导。
在实证分析中，调节效应显著了，但却主效应却变了……
在实证分析中，调节效应显著了，但却主效应却变了…… 实证财会与治理 4篇原创内容 Official Account 在实证分析中，调节效应显著了，但却主效应却变了…… 在实证分析中，除开我们的主效应之外，也许调节效应检验是我们论文得以出彩、提高论文质量的一个重要地方，这也是为什么很多学术论文中都会布局调节效应的内容。不知道笔者的这个观点，学术同仁们是否同意。 在之前有一期推文中，我们就针对实证研究中的“调节效应”进行了全面的分析和解读（推文导读：在实证分析中，该如何解读“调节效应”？），但是在实证分析中调节效应的存在并不是一帆风顺的，调节效应既可能存在，也可能会不存在，也有可能出现一些比较棘手或者犹豫不定的问题。 其中，在实证分析中我们也许经常遇到一个特殊的情景：在未考察调节状态时，主效应A对B的影响是显著的，但是一旦考察调节效应（或纳入交叉项）且调节交叉项显著时，主效应A对B的影响却不显著了。这个情况，相信大多数粉友遇到过，笔者也不例外！ 曾经遇到这个问题时，笔者个人一直处于疑惑状态，但幸运的是，前几年在清北进修博后的时候就该问题，我向一个统计学专业的海归博士请教过。针对这个问题，他向我解释说，在未考察调节状态时，主效应A对B的影响是显著的，但是一旦考察调节效应（或纳入交叉项）且显著时，主效应A对B的影响却不显著了，产生这种情况的原因在于：纳入交叉项后，模型中的自变量、交叉项和调节变量之间可能会存在较为严重的多重共线性问题，即变量之间在解读因变量时存在重复（过度）解读的问题，所以导致此情景下的主效应不再显著了！ 由此，相关的疑惑来了，有的读者会问：既然是这样的“诡异”情况，那么这个情景下的调节效应还可以进行吗？还可以继续推进我们的调节效应检验吗？对论文来讲，这会不会是一种瑕疵呢？这位海
spss做调节效应图
（转）李老师修改过的用SPSS做调节和中介的方法(2010-04-12 01:00:25)转载▼ 标签：杂谈 先用descriptive statistics报告出M和SD，然后将所有的控制变量（人口学因素）、自变量和调节或中介变量以及因变量放入SPSS计算相关。得到相关表，发现与自变量和调节或中介或因变量相关显著的变量就要作为回归中需要考虑的变量放入回归方程中计算。 ##这是预研究阶段的操作。在验证性研究中，不应当在正式研究的行文中出现这种data snoop 的措辞。要时刻留心将模型的提出和模型的验证区别开来。如果未能实现这一点，意味着只得到提出模型的研究，没有得到验证模型的研究。我们在验证性研究中screen数据，目的是为了确保模型条件（异常值、分布）没有出现明显反常识的症状；而不是为了提出模型(设置哪些变量作为IV，是否设置交互项)。如果一套数据被用于提出模型，就不应当再被用于验证同一个模型。虽然国内很多学术刊物发表了类似的错误方法案例。 调节：自变量和调节变量要中心化：descriptive statistics –save standardized values as variables(勾选) ##这是标准化而不只是中心化。中心化是让变量减去自身的均值。标准化将让结果的解读丧失部分信息。 第一步放控制变量和调节变量（中心化以后的） 2 加入自变量（中心化后的） 3 加入自变量和调节变量的乘积（compute）（这些都是用回归中block那个选项卡，直接next，在里面放入多加入的变量就可以了） ## ##技术上的细节：中心化的目的是为了让截距项方便解读。仔细分析，课讨论是否必要对调节变量作中心化；如果自变量是nominal变量得到的dummy变量，是否需要中心化， 中介：不用中心化，同上面的1 2 步。 都是看R平方的改变和F的改变（sig）是否小于0.01或者0.05。 ##中介效应是作sobel检验或者更精密的a*b置信区间，不是看R^2改变的显著性 ##调节效应应当作相应的f^2置信区间，特别是在样本量大的时候。我们不能等待SPSS开发了这项功能再学习这项技术 画高低图的时候把控制变量去掉重新做回归方程。用自变量和调节变量放入方程，取（1，1）（-1，1）（1，-1）（-1，-1）这四个点画图。 ##请讨论增改这份笔记。有三个方面可以增益的工作： 1. 加入操作图，或者syntax。二者有一样就有manual的价值 2. 操作上的错误或者模糊的地方订正 3. 联系挖掘更深一层的原理 目前的水准与国内同主题的网络资料没有差异，尚需进一步加工，才能达到预期的北大心理系研究生学习水准。 大家有任何增改意见都可以提出来哈～
分析师关注、审计治理与会计信息透明度
分析师关注、审计治理与会计信息透明度会计信息透明度是在特定制度和环境下,上市公司采用信息披露策略的体现,是公司综合权衡信息披露收益和披露成本的产物。会计信息透明度是反映会计信息质量优劣的综合指标,表现为公司披露的会计信息数量和质量,综合反映了公司治理、经营状况、控制人动机及制度、文化等因素的影响。 提高会计信息透明度,有助于降低融资成本、提高资源配置效率、保护投资者利益。影响会计信息透明度的因素包括宏观因素、外部治理机制、内部治理机制、公司特征等。 学者们从不同角度对会计信息透明度的影响因素及经济后果进行了分析,鲜有文献关注不同影响因素间潜在的交互影响。证券分析师和审计师作为外部治理机制,在抑制盈余管理、提高会计信息透明度方面的治理效应已被相关的文献证实。 本文结合中国转型经济的特点,研究审计师和分析师提高会计信息透明度的作用机理,分析师对审计信息的利用和反馈方式,验证分析师关注对审计治理的调节效应。本文的研究分为三个模块:文献综述、理论分析与制度背景、实证检验。 在文献综述部分,首先介绍了会计信息透明度的含义、度量方法,然后从宏观因素、外部治理机制、内部治理机制、公司特征四个角度论述了会计信息透明度的影响因素,并从降低融资成本、提高证券分析师盈余预测质量、增加企业投资效率、提升企业价值等方面阐述了会计信息透明度的经济后果。分析师和审计师是影响会计信息透明度的两种外部治理机制。 分析师是资本市场重要的信息中介,分析师参与市场的过程,实质是对信息
进行搜集、加工、传播的全方位介入。分析师关注通过约束机制、施压机制、配合机制影响盈余管理,提高会计信息透明度。 审计需求的产生,是因为审计能够改善会计信息质量,通过信号传递有效配置财务资源,审计的本质功效是提高财务信息的可信性,增进财务信息价值。与论述分析师关注的治理效应类似,本文从盈余管理和会计信息透明度两个维度阐述审计师在提高会计信息质量方面的治理效应。 分析师和审计师在提高会计信息透明度方面的治理效应已被证实,分析师跟进、分析师盈余预测和投资评级等信息是否被审计师关注,从而影响审计师行为呢?审计报告是对会计信息质量的鉴证,分析师对上市公司行为进行全方位解读时,是否关注审计意见、审计费用、审计师变更等信息呢?本文从分析师关注对审计质量的影响、审计质量对分析师关注的影响两个维度,论述了分析师和审计师这两种外部治理机制的相互影响。梳理文献发现,会计信息透明度的度量缺乏明确的标准,对会计信息透明度影响因素的分析,大多从某一个角度展开,割裂了各因素之间的关联,难以区分主要因素和次要因素,鲜有文献考察分析师关注对审计治理的调节效应,这成为本文研究的切入点。 在理论分析部分,本文从内部激励和外部压力的角度,运用代理理论和信号传递理论,分析会计信息透明度影响因素的作用机理。会计信息透明度是内部激励和外部压力相互影响、相互制约的结果。 分析师和审计师作为影响透明度的外部压力,不是相互独立的,而是相互制约相互影响的。本文运用委托代理理论、信息不对称理论阐述了分析师的治理效应,运用代理理论、信息理论、保险理论阐述了独立审计的治理效应。 对会计信息透明度的研究,不能忽视中国转型经济的特点。在制度背景分析
有中介的调节变量和有调节的中介变量_温忠麟解读
心理学报 2006, 38(3:448~452 A cta Psychologica S i n ica 收稿日期 :2005-06-29 *本研究得到教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目 (05J ZD00034、全国教育科学“ 十五” 规划教育部重点课题 (DBA010169 以及香港中文大学资助。 通讯作者 :温忠麟,E-mail:**************.cn 有中介的调节变量和有调节的中介变量 * 温忠麟 1, 2 张雷 3侯杰泰 3 (1华南师范大学心理应用研究中心 , 广州 510631 (2香港考试及评核局 , 香港(3香港中文大学教育学院 , 香港 摘要研究了有中介的调节效应模型和有调节的中介效应模型 , 两种模型都涉及到中介变量和调节变量。分别讨论了这两种模型的分析方法 , 两者基本上都是按中介效应模型的分析步骤 , 但其中都有一步要做调节效应的分析。还讨论了同时包含有中介的调节变量和有调节的中介变量的混合模型。最后 , 作为示范例子 , 用混合模型分析儿童行为对同伴关系的影响 , 结果发现 , 如果混合模型中的调节都设定是线性的 , 那么调节变量对因果关系是二次调节。 关键词调节效应 , 中介效应 , 有中介的调节变量 , 有调节的中介变量 , 混合模型。分类号 B841. 2
针对调节变量和中介变量在文献中常被混用和换用的情况 , 温忠麟等人从研究目的、关联概念、典 型模型、变量的位置和功能、效应的估计和检验方法等角度 , 对调节变量和中介变量、调节效应和中介效应以及相应的模型做了系统的比较 [1] 。该文连同 较早的一篇讨论中介变量检验程序的文章 [2] , 不仅让读者可以较好地区分调节变量和中介变量 , 而且对调节效应和中介效应的分析方法有了一个比较全面而明确的了解。 不过 , 他们研究的模型要么是调节模型 , 要么是中介模型。就是说 , 模型中除了自变量和因变量外 , 只涉及一种第三变量。过往有关调节变量和中介变量研究的文献 , 几乎都有这种局限。但许多实际问题中碰到的模型 , 可能同时包含调节变量和中介变量。例如 , 文 [1]中的案例要研究的是儿童行为对同伴关系的影响 , 分别考虑了教师喜欢程度和教师管教方式对同伴关系的影响 , 结果说明教师喜欢程度是中介变量 , 而教师管教方式是调节变量。内行的读者会怀疑 , 喜欢程度和管教方式可能同时对同伴关系有影响 , 所以研究同时包含调节变量和中介变量的模型既有理论意义又有应用价值。本文讨论了有中介的调节模型 , 有调节的中介模型 , 以及两者兼有的混合模型。 1有中介的调节变量 如果一个模型除了自变量和因变量外 , 涉及的第三变量不止一个 , 可能会同时包含调节变量和中介变量。这些变量出现在模型中的位置不同会产生不同的模型 , 联系着不同的统计背景和意义。 设要研究学生行为 (X 对同伴关系 (Y 的影响。以往的研究发现 , 老师的管教方式 (U 是调节变量 , 老师对学生的喜欢程度 (W 是中介变量 [1]
“双碳”目标下绿色物流对流通企业绩效的影响
“双碳”目标下绿色物流对流通企业绩 效的影响 摘要：在“双碳”发展的发展策略下，绿色的物流运营方式与“低碳经济”思想相一致，能够达到集约化的目的，提高流通公司的运营业绩。依据“双碳”发展策略，以零售业、批发公司的公司运营状况为指标，分析了绿色物流与公司的经营绩效之间的相关性。结果表明：绿色物流可以增加总资产回报率，降低应收账款，改善经营业绩；绿色物流与流通领域的经营业绩有直接的关系，绿色物流可以改善整个公司的资金回报率，从而改善公司的经营业绩。“双碳”发展的目标是：建立绿色物流，加强科技创新，建立现代物流信息平台，探索绿色物流促进循环经济的可持续发展。 关键词：“双碳”目标；绿色物流；流通企业绩效；数字技术； 引言：到2060年，国家将实现“碳中和”“双碳”“碳达峰”的目标。“十四五”发展计划又一次把环保作为国家发展的重点，突出推进绿色生产方式和改变居民生活方式，为实现“双碳”的发展打下了良好的基础。随着我国“双碳”战略的落实，各个行业都在积极推进环保，促进了公司的发展绿色转型。《国务院关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系指导意见》提出，“鼓励企业开展绿色设计、选择绿色材料、实施绿色采购、打造绿色制造工艺、推行绿色包装、开展绿色运输、做好废弃产品回收处理，实现产品全周期的绿色环保。”，构建绿色供应链绿色低碳循环发展必须在绿色低碳循环发展的基础上，不断完善绿色低碳循环的循环发展机制，以实现绿色低碳循环发展的目标。在“双碳”发展的时代，物流以绿色为中心，把“环保”观念融入到物流的包装、运输、流通、加工、配送等各个物流领域，推动流通公司以低成本高效率的方式进行供需双方的对接，极大提升流通企业绩效。其中，以数字化技术为中心，将绿色物流融入到全产业链中，减少了对企业的资源浪费，促进了企业的可持续发展。在实施“双碳”战略的过程中，如何运用绿色物流来提高企业的运营业绩已成为当前商业流通领域面临的一个重要课题。虽然从实际情况来看，采取“绿色”经营模式对促进流通业发展是有益的，但是，在实际操作上却欠缺
第13章 电力系统的有功功率与频率调整解读
第13章 电力系统的有功功率与频率调整 频率是衡量电能质量的另一项重要指标，保证频率合乎标准也是系统运行调整的一项基本任务。为了完成这项任务，最基本的一点就是要做到有功功率平衡，即电力系统内所有电源输出的有功功率必须与系统内所有的用电设备消耗的有功功率加上输配电网中所有元件损耗的有功功率相等。有功功率怎么和频率有关系呢？又有什么样的关系呢？出现问题后如何协调呢？ 按照以下顺序我们将对上述问题一一解答。 图13-1 第13章结构图 频 率 ？ 么 什 为 怎 样调整 ？ 有谁 有关系？ 有什么关系？
13-1 频率调整的必要性 一频率偏移的影响 频率是电力系统运行的一个重要质量指标。所有用电传动的旋转设备，其最高效率都是在电力系统频率为额定频率时，因此，任何频率偏移，都会造成效率的降低；其次，频率的过高或过低，还会给运行中的电气设备带来各种不同的危害。 1 对用户的影响 现代工业的许多产品质量与电力系统频率有关。例如纺织工业、造纸工业等。这些工业使用的大多数电动机为异步电动机，频率的降低会造成异步电动机转速下降，使异步电动机所传动的生产设备生产出次品，乃至废品，如纺织品、纸张等将发生毛疵和厚薄不匀的质量问题。一般工业由电动机传动的生产设备也会因频率下降而使生长率降低。电力系统频率波动过大时，会使某些电子设备(如雷达)、电力电子设备等工作不正常。 2 对发电厂的影响 频率变化时，对发电厂本身的影响比对用户的影响更大，其影响有： (1) 汽轮机叶片谐振电力系统低频率运行时，汽轮机低压级叶片会产生谐振，振动疲劳的积累会导致叶片出现裂纹，缩短叶片寿命，严重时会使叶片断裂，造成事故停机的严重后果。