实验研究中的调节变量和中介变量_张莉
中介变量、调节变量与协变量概念、统计检验及其比较
中介变量、调节变量与协变量概念、统计检验及其比较一、本文概述在社会科学和自然科学的研究中，变量之间的关系是复杂且多样的。
中介变量、调节变量和协变量是理解和分析这些复杂关系的重要概念。
本文旨在深入探讨这三种变量的概念、统计检验方法及其在实证研究中的应用，并对它们进行比较，以帮助读者更好地理解并应用这些变量在各自的研究中。
我们将详细定义中介变量、调节变量和协变量的概念，解释它们在研究中的作用和重要性。
然后，我们将介绍如何通过统计方法检验这些变量，包括常用的回归分析、路径分析、协方差分析等技术。
我们将重点关注这些统计检验方法的原理、步骤和适用条件，以便读者能够在实际研究中正确应用。
我们还将对中介变量、调节变量和协变量进行比较，分析它们之间的异同点，以及在研究中的优势和局限性。
这将有助于读者更好地理解这三种变量在实证研究中的适用场景，以及如何在具体研究中选择合适的变量和方法。
我们将通过一些实证研究案例来演示中介变量、调节变量和协变量的应用，以便读者能够更直观地理解这些概念和方法在实际研究中的应用。
通过本文的阅读，读者将能够更深入地理解中介变量、调节变量和协变量的概念、统计检验方法及其在实证研究中的应用，为未来的研究提供有益的参考和指导。
二、中介变量概念及统计检验中介变量，又称为中介效应，是一个在自变量和因变量之间起桥梁作用的变量。
它的存在意味着自变量对因变量的影响并非直接，而是通过中介变量这一“中介”来实现的。
在理解这个概念时，我们可以将自变量视为“原因”，因变量视为“结果”，而中介变量则是这一因果关系链条中的“过程”或“机制”。
统计检验方面，常用的中介效应检验方法包括Baron和Kenny（1986）提出的逐步回归法，以及Sobel检验和Bootstrap方法等。
逐步回归法要求先检验自变量对中介变量的影响（第一步），再检验中介变量对因变量的影响（第二步），最后检验在控制中介变量后，自变量对因变量的直接影响是否显著减弱或消失（第三步）。
调节变量和中介变量
自变量、因变量和乘积项放到多元回归方程中检验交互作用。 乘积项的系数如果显著，就说明调节作用存在。
5.调节作用的分析和解释
调节变量和自变量都是定类变量：
1）在不同的组中分别计算因变量的均值，然后用得到的值 来做图，直观的表示出调节作用的模式。
2）在案调节变量所分的不同组中，检验自变量对结果变量 回归的斜率。
3.2 中介作用的检验和分析
1.建立因果关系
两个变量X与Y之间存在因果关系，如果X与Y之间 是完全没有关系的，接下来的步骤就不用做了。
这种关系是不是虚假的相关。
Wegener和Fabrigar提出：即使用非实验的研究，人们也 可以通过把其他变量的作用控制掉的方法或收集几个时间 点的数据的方法，来实现比较严格的因果关系研究。
交互作用分类
增强型交互作用：随着X2变大，X1对Y的正面影 响越来越强
干扰型交互作用：随着X2变大，X1对Y的正面影 响逐渐减弱
2.3 检验调节作用的方法
检验调节作用最普遍的方法是多元调节回归分析： MMR
MMR具体步骤
1.用虚拟变量代表类别变量
所需的虚拟变量的数目等于类别变量水平个数减一。 如2个类别变量的时候，D1=1；D1=0
“视情况而定”“因人而异” “在什么样的情况下”“对于哪些人”
Z
X
Y
2.1 调节作用的原理
调节变量影响自变量和因变量之间的关系，即可以是对关 系方向的影响，又可以是对关系强度的影响。
2.2 调节作用与交互作用
交互作用：两个变量(X1和X2)共同作用时对Y的 影响不等于两者分别影响Y的简单数学和。两个 自变量可以是对称也可以是不对称的。
调节变量和中介变量
本章大纲
有中介的调节变量和有调节的中介变量解读
有中介的调节变量和有调节的中介变量有中介的调节变量（Mediated Moderator ）有中介的调节效应的检验程序：1）、做Y 对X 、U 和UX 的回归，UX 的系数显著；（这一步说明U 对Y 与X 关系的调节效应显著。
）2）、做W 对X 、U 和UX 的回归，UX 的系数显著；3）、做Y 对X 、U 、UX 和W 的回归，W 的系数显著。
如果在第3）步中，UX 的系数不显著，则U 的调节效应完全通过中介变量W 而起作用。
有调节的中介变量（Mod erated Mediator）有中介的调节效应的检验程序：1）、做Y 对X 和U 的回归，X 的系数显著；2）、做W 对X 和U 的回归，X 的系数显著；3）、做Y 对X 、U 和W 的回归，W 的系数显著；（到此为止说明W 的中介效应显著。
）4）、做Y 对X 、U 、W 和UW 的回归，UW 的系数显著。
从上面分析步骤可知，检验有调节的中介效应时，先要检验中介效应，然后检验调节效应。
混合模型（Mixed Model ）1）、U 的直接调节效应显著，即UX →Y 的系数显著；2）、W 的中介效应显著，即X →W ，W →Y 的系数显著；3）、由UX →W 的系数显著和W →Y 的系数显著，可知U 是有中介的调节变量，即除了直接调节效应外，U 通过W 还对Y 有间接调节效应。
4）、由UX →Y 的系数显著，U 是X →W 的调节变量，再由UW →Y 的系数显著，U 是W →Y的调节变量，从而X →W 和W →Y 的中介过程受到U 的影响，所以从这个角度看W 是有调节的中介变量。
Notes ：在通常的调节模型中，Y 对X 的回归系数是调节变量U 的线性函数，而在混合模型中，调节不是通常的线性调节，而是二次调节，即Y 对X 的回归系数是调节变量U 的二次函数。
当U 在一定区域内，X 对Y 的效应不显著。
（可通过方程推导该区域）。
调节变量的名词解释
调节变量的名词解释在研究和实验中，调节变量是指一种影响因子，它可被调整或控制，以探究其对其他变量的影响程度。
调节变量也被称为中介变量或干涉变量，其作用是在研究中提供额外的控制和解释。
调节变量通常用来测试被研究现象之间的因果关系。
通过改变调节变量的数值，研究者可以观察其对其他变量的影响，并推断出其在因果关系中的作用。
为了更好地理解调节变量，我们可以通过一个生活中的例子来解释。
假设一个研究目标是探究饮食对体重的影响。
调节变量在这种情况下可以是运动量。
在这个实验中，研究者会控制参与者的饮食，然后改变他们的运动量来观察对体重的影响。
通过这种方式，研究者可以确定饮食和体重之间的因果关系，并确定运动量在这个关系中的作用。
在研究中，常常有多个调节变量，因为现实世界中的现象往往受到多个因素的影响。
因此，研究者需要多角度和全面地考虑问题，以避免漏掉重要的因素或误解结果。
调节变量的重要性在于它们可以提供额外的控制。
通过考虑并控制调节变量，研究者可以减少其他变量的影响，从而更准确地得出结论。
此外，调节变量还可以帮助研究者解释结果，理解变量之间的相互作用和关联。
然而，确定调节变量并不容易。
这需要基于研究者对研究领域的深入了解和理论知识。
选择恰当的调节变量需要考虑多个因素，其中包括研究目标、领域专业知识和研究方法。
除了在研究中的应用，调节变量的概念还可以通过其他角度来理解。
在日常生活中，我们也可以将调节变量应用于个人决策和目标实现中。
例如，假设你的目标是提高健康水平。
调节变量可以是睡眠质量或日常锻炼量。
通过调整这些变量，你可以观察它们对健康水平的影响，并根据结果调整自己的生活方式。
总结而言，调节变量是研究中的一个重要概念，用于探究和解释因果关系。
它们可以提供额外的控制和解释，确保研究的准确性和可靠性。
同时，调节变量的概念也可以应用于日常生活，帮助个人做出决策和实现目标。
通过理解和应用调节变量，我们能够更好地认识和解释世界的复杂性。
中介变量和调节变量
调整效应
调整变量和自变量都是类别变量时： 做方差分析当两者旳交互效应明显时,则阐明
调整变量产生了调整效应。之后,能够经过 简朴效应分析进一步了解调整变量旳详细 作用。
当调整变量是连续变量时,不论自变量是何种 变量,均可采用层次回归技术来进行检验。 即先分别考察自变量和调整变量对因变量 旳主效应大小,然后将“自变量×调整变量” 乘积项纳入回归方程,若该项系数明显,则表 白调整效应明显。
然后,以自尊、社会影响以及这两者旳交互作用
项一起作为预测变量,以自控为因变量采用逼迫进 入法进行回归分析。成果表白,整体模型具有统计 明显性,但是交互作用项对自控旳影响未到达明显 水平( p < 0. 05) ,这阐明社会影响在自尊与自控之 间未存在调整效应。
最终,以自尊、社会影响、自控、自尊与社会影响 旳交互作用项以及自控与社会影响旳交互作用项一
3当该回归系数降低到0时,称为完全中介作用
中介效应分析措施
• 假设Y与X 旳有关明显,意味着回归系数c 明显,在 这个前提下考虑中介变量M。对中介效应旳统计 检验主要有三种措施。
• 老式旳做法是依次检验回归系数a、b (完全中介 效应还要检验c′) 旳明显性。 第二种做法是检验经过中介变量旳途径上旳回归 系数旳乘积ab 是否明显。 第三种做法是检验c’与c 旳差别是否明显。三种 措施各有利弊。
第二步：
明显 X预测M检验系数明显
不明显 不明显
第三步：
明显
停止中介效果分析
X和M同步预测Y检验X Y系数是否明显
不明显且
明显且≤第 一步X Y
X Y系数接 近0
部分中介效果明显
完全中介效果明显
操作环节
（一）国内部分： 1.将变量中心化 变量值-均值 2、检验回归系数c,即主观幸 福感对社会支持旳回归 Y=0.30X（要看原则系数） 3、检验回归系数a，即自尊 对社会支持旳回归M=0.26X 4、检验回归系数b，即主观 幸福感对自尊旳回归 5、检验系数c’ ， Y=0.17X+0.49M
调节变量和中介变量精选全文
变革型领导
员工工作绩效和组织公民行为
中介变量解释关系后的作用机制
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。
二、调节变量的原理和检验方法
调节变量定义：
如果变量X与变量Y有关系，但是X与Y的关系受第三个变 量Z的影响，那么变量Z就是调节变量。
变量Y与变量X的关系是变量Z的函数，Z便称为X与Y关系 的调节变量。
因变量有几种测量方法，尽量选择测量信度高的 方法和测量敏感度较高的方法。
2.5 检验调节变量的其他方法
多层线性模型：HLM 结构方程模型：SEM
三、中介变量的原理和检验方法
3.1 中介作用的原理
凡是X影响Y，并且X是通过一个中间的变量M对Y产生影 响的，M就是中介变量。
完全中介：c=0 部分中介：c>0
“视情况而定”“因人而异” “在什么样的情况下”“对于哪些人”
Z
X
Y
2.1 调节作用的原理
调节变量影响自变量和因变量之间的关系，即可以是对关 系方向的影响，又可以是对关系强度的影响。
2.2 调节作用与交互作用
交互作用：两个变量(X1和X2)共同作用时对Y的 影响不等于两者分别影响Y的简单数学和。两个 自变量可以是对称也可以是不对称的。
交互作用分类
增强型交互作用：随着X2变大，X1对Y的正面影 响越来越强
干扰型交互作用：随着X2变大，X1对Y的正面影 响逐渐减弱
2.3 检验调节作用的方法
检验调节作用最普遍的方法是多元调节回归分析： MMR
MMR具体步骤
1.用虚拟变量代表类别变量
所需的虚拟变量的数目等于类别变量水平个数减一。 如2个类别变量的时候，D1=1；D1=0
调节变量和中间变量
2009-11-14 19:02:11来自: Nickel(fatuous)调节效应与中介效应的比较和应用by温忠麟侯杰泰张雷摘要讨论了调节变量的概念和调节效应分析方法,并简要介绍了中介变量的概念和中介效应分析方法。
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。
作为应用例子,在儿童行为对同伴关系的影响研究中分析和比较了调节变量和中介变量。
关键词调节变量,调节效应,中介变量,中介效应。
>还没有注册...2009-11-14 19:12:15 Nickel (fatuous)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。
相对于人们关注的自变量和因变量而言,调节变量和中介变量都是第三者,经常被人混淆。
从文献上看,存在的问题主要有如下几种: (1)术语混用或换用,两个概念不加区分。
例如,在描述同一个过程时,既使用调节过程的术语( interactwith,见下面1. 2节) ,又使用中介过程的术语(mediating) [ 1 ] 。
(2)术语和概念不一致。
如研究的是调节过程,却使用中介的术语[ 2, 3 ] 。
(3)术语和统计分析不一致。
如使用了中介变量的术语,却没有做相应的统计分析[ 4 ] 。
出现前面的任何一个问题都会使统计结果解释含糊不清,往往导致错误结论。
仅在儿童临床心理和少儿心理方面的研究文献中, Holmbeck 就指出了不少误用的例子[ 5 ] 。
国内涉及中介变量的文章不多,涉及调节变量的就更少。
从国外的情况看,一旦这方面的定量分析多起来,误用和混用的情况也就可能多起来,所以让应用工作者正确理解和区分中介变量和调节变量,会用适当的方法进行统计分析,对提高心理科学的研究水平具有积极意义。
本文首先讨论了调节变量的概念和调节效应分析方法,并简要介绍了中介变量的概念和中介效应分析方法。
儿童的亲社会行为及其与移情的关系
儿童的亲社会行为及其与移情的关系摘要：亲社会行为泛指一切符合社会期望而对他人、群体或社会有益的行为。
本文主要探讨移情能力和亲社会行为的关系。
大部分的研究证明移情和亲社会行为的相关显著，并且这个结论被实验证实。
关键词：移情能力亲社会行为亲社会行为（Prosocial behavior）泛指一切符合社会期望而对他人、群体或社会有益的行为。
是个体社会化过程中的重要行为，对个体健康发展以及社会适应具有重要作用。
1.亲社会行为的定义及研究亲社会行为（Prosocial behavior）是心理学家用来表达社会所确定的道德行动的术语，如分享、助人、合作、同情等。
比较心理学领域，亲社会行为指有机体为了同类中其他成员的生存而减少其自身或后裔生存机会的一种行为。
在社会心理学领域，指个体关心他人利益、福祉的行为。
近20年来心理学家从社会认知角度对亲社会行为作了大量的研究[1]。
1.1 亲社会行为的现代定义范畴传统研究中一直将亲社会行为界定为被所在社会接受和鼓励的行为，是个体自觉遵守社会规则，从而获得肯定的行为。
它包括可能出于自我利益考虑的助人行为和不期望得到任何回报的利他行为。
亲社会行为实际上是个体自愿提供的、有益于他人的、能促进人际间关系协调的行为。
从这个意义上说，它具有两个特点：利他性和社交性。
从利他性来说，应包括：①某些调节性的行为（调节他人情绪，使之改变不良状态的安慰性行为）；②帮助性的行为；③分享性的行为；④完全利他性的行为（只顾他人利益的无私性行为）。
从社交性来说，包括：⑤某些习俗性的行为（微笑、问好、和颜悦色等礼貌行为）；⑥包容性的行为（团结他人、邀请他人等吸纳性的行为）；⑦公正性的行为（主持正义、见义勇为、挺身而出等支持性行为）；⑧某些控制性的行为（终止他人不友好或攻击性的行为）等[2]。
这里的社交性部分在传统亲社会行为研究中常常被忽略。
1.2 儿童四种亲社会行为及发展特点帮助、合作、分享、安慰是儿童亲社会行为的主要类型。
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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
究方向:组织行为与人力资源、领导力、工作家庭平衡等。
E -m a i l :z h a n g l i h i t @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
找到一个重要的调节变量(m o d e r a t o r );③挖掘总效
应为何作用、如何作用,也就是找到一个重要的中介
变量(m e d i a t o r )。
路径看似简单,但实验研究最大的
挑战是如何对调节变量和中介变量进行理论构造和
实验控制。
已有文献从统计计算角度介绍调节变量
和中介变量的关系[1-3],本研究侧重于从实验的设计
和操作角度阐述调节变量和中介变量,同时运用大
量最新的消费心理学领域的研究文献进行例证。
首先介绍调节变量、中介变量、有中介的调节、
有调节的中介4个构念的特点和检验方法。
在给消
费心理学领域A 类刊物投稿过程中,研究者遇到的
最大挑战是甄别和检验中介变量,已有文献主要是
对显性的中介效应进行检验[4-6],很少有研究探讨隐
性的中介效应。
因此,本研究进一步讨论在实验研
究中如何对无意识的中介进行构建、测量和控制。
2调节变量
2.1定义
调节变量是一种影响自变量(X )对因变量(Y )
作用强度和方向的变量,三者关系如图1所示。
调节变量的意义在于能够识别自变量对因变量的边界条件,引入一个新的调节变量是对理论做出贡献的重要入口。
例如,如果已有研究发现自变量与因变量关系不一致,其关系时而正向时而负向,时而增强时而减弱,时而存在时而消失,这种错综复杂的关系暗示研究者可能有一个或多个潜在的调节变量在起作用,此时是引入调节变量的最佳时机,由此可以清晰地展示自变量与因变量之间在何时、存在怎样的关系。
图1调节变量示意图F i g u r e 1Mo d e r a t i o nD i a g r a m
2.2实例
Wa n 等[6]研究共餐者身份(d i n i n gp a r t n e r )对个性化服务(p e r s o n a l i z a t i o ns e r v i c e )与服务评价(s e r v i c ee -v a l u a t i o n )关系的调节作用,如图2所示。
第24卷第1期
2011年2月 管理科学 I S S N 1672-0334J o u r n a l o f M a n a g e m e n t S c i e n c e V o l .24N o .1108-116F e b r u a r y ,2011。