如何用SPSS做中介效应与调节效应
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析主题一：中介效应重要理论及操作务实一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M 为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。
中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。
在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。
例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系：○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。
此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。
在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应；○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应；因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。
当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检验也更复杂。
以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下：Y=cx+e11)M=ax+e2 2)Y=c’x+bM+e33)上述3个方程模型图及对应方程如下：二、中介效应检验方法中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1.依次检验法（causual steps）。
依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下：1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c 显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c 不显著（说明X 对Y 无影响），则停止中介效应检验；1.2 在c 显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a 不显著，则停止检验；1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c ’x+ bM + e3,检验b 的显著性，若b 显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析主题一：中介效应重要理论及操作务实一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。
中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。
在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。
例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系：○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。
此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。
在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应；○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应；因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。
当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检验也更复杂。
以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下：Y=cx+e1 1)M=ax+e2 2)Y=c’x+bM+e3 3)上述3个方程模型图及对应方程如下：二、中介效应检验方法中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1.依次检验法（causual steps）。
依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下：1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验；1.2 在c 显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a 显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a 不显著，则停止检验；1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c ’x + bM + e3,检验b 的显著性，若b 显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析
如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析SPSS和AMOS是两个常用的统计软件，它们可以用于进行中介效应和调节效应分析。
下面我将详细介绍如何在SPSS中进行中介效应和调节效应分析，并结合AMOS进行结构方程模型的分析。
中介效应分析：中介效应分析用于探究一个因变量和一个自变量之间是否存在中介变量，以及中介变量对于因变量和自变量之间关系的解释程度。
1.数据准备首先，需要将需要分析的数据导入SPSS软件中。
确保数据已经整理好并进行了数据清洗。
2.建立回归模型在SPSS中，选择“回归”分析模块。
将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中。
3.检验中介变量在回归模型中，将可能的中介变量放入“控制变量”框中。
运行回归模型后，观察自变量对因变量的影响是否减小或变得不显著。
如果在加入中介变量后，自变量对因变量的影响减小或不显著，则说明中介变量起到了中介作用。
4.中介效应检验使用SPSS的BOOTSTRAP方法进行中介效应检验。
在“回归分析”中选择“中介效应”，然后将自变量、中介变量和因变量依次放入相应的框中。
确保你勾选了“调节变量”框，在该框中放入与自变量和中介变量之间可能存在调节关系的变量，比如性别、年龄等。
5.结果解释SPSS将计算出中介效应的点估计值和置信区间。
通过检查置信区间是否包含0来判断中介效应是否显著。
如果置信区间不包含0，则可以认为中介效应是显著的。
调节效应分析：调节效应分析用于探索调节变量对于自变量和因变量之间关系的调节作用。
1.数据准备同样，将需要分析的数据导入SPSS软件中。
2.建立回归模型选择“回归”分析模块。
将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中，将调节变量放入“控制变量”框中。
3.检验调节效应观察调节变量是否对自变量和因变量之间的关系产生显著的影响。
如果调节变量对于自变量和因变量关系的显著性有所改变或存在交互作用，则说明调节变量具有调节效应。
如何用SPSS做中介效应
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。
在故调节效应分析时, 通常要将自变量和调节变量故中心化变换。
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, 故Y=aX+bM+cXM+的层次回归分析：1、做丫对X和M的回归,得测定系数R12。
2、做丫对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, 做丫对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x2 值和相应的自由度。
前面的减去后面的得到一个新的x 2,其自由度就是两个模型的自由度之差。
如果x2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。
SPSS中介与调节效应分析
SPSS中介与调节效应分析首先，中介效应是指一个变量对于自变量和因变量之间关系的解释作用，通过该变量的加入，可以揭示自变量与因变量之间的潜在机制。
调节效应是指一个变量是否能够改变自变量与因变量之间的关系强度或者方向。
中介与调节效应分析可以帮助研究者深入了解自变量与因变量之间的关系，从而更好地解释研究结果。
SPSS可以用来进行中介与调节效应分析。
下面将介绍相应的步骤：1.数据收集与准备：首先，需要收集所需的数据，并将数据录入SPSS。
确保数据的准确性和完整性。
2.数据清洗与变量筛选：根据研究的需求，对数据进行清洗和变量筛选。
这包括删除缺失值、异常值或不相关的变量。
3.变量计算：根据中介与调节效应的研究假设，可以对一些变量进行组合或计算。
例如，计算中介变量的总得分或变量之间的差值。
4. 进行中介效应分析：在SPSS中，可以使用插件PROCESS来进行中介效应分析。
首先，选择"Analyze"选项卡，然后选择"PROCESS"插件。
在打开的窗口中，输入自变量、中介变量和因变量。
选择适当的模型，例如"Model 4"，并点击"Run"进行分析。
5. 解读中介分析结果：中介分析的结果有三项：自变量对中介变量的影响（路径a）、中介变量对因变量的影响（路径b）以及自变量对因变量的总效应（路径c）。
可以通过Bootstrap置信区间来检验效应的统计显著性。
如果路径a和b都显著，那么就可以认为存在中介效应。
6. 进行调节效应分析：调节效应分析也可以通过PROCESS插件进行。
首先，选择"PROCESS"插件，然后选择"Model 1"。
输入自变量、调节变量和因变量，点击"Run"进行分析。
7. 解读调节分析结果：在调节效应分析中，主要关注调节变量对自变量和因变量之间关系的影响。
中介效应和调节效应的SPSS检验
中介效应和调节效应的SPSS检验为将不同的变量的数据的尺度统一化，将所有数据进行中心化处理，即将原始数据减去平均数。
SPPS步骤：打开数据，在菜单中执行：analyse--descriptive statistics--descriptives。
一．SPSS回归分析中介效应检验步骤：第一步：检验自变量X（EP1）与因变量Y（SI1）的关系，即方程y=cx+e1中的c是否显著，检验结果如下表：由上表可知，方程y=cx+e的回归效应显著，系数c值.342显著性为p<.000,可以进行方程m=ax+e和方程y=c’x+bm+e的显著性检验；第二步：分别检验a和b的显著性，如果都显著，则急需检验部分中介效应和完全中介效应；如果都不显著，则停止检验；如果a或b其中只有一个较显著，则进行sobel检验（边缘检验）。
首先，检验中介变量M（OC1）与自变量X（EP1）的关系，即方程M=ax+e2中的c是否显著，检验结果如下表：由上面两个表格结果分析可知，方程m=ax+e中，a值0.112显著性p>.000,不显著，继续检验b的显著性。
第三步：检验中介变量M（OC1）、自变量X（EP1）和因变量Y（SI1）的关系，即方程y=c’x+bm+e3中的c是否显著，检验结果如下表：由上面两个表的结果分析可知，方程y=c’x+bm+e中，b值为0.146显著性为p>.000,所以b不显著。
因此综合两个方程m=ax+e和y=c’x+bm+e的检验结果，a和b都不显著，停止检验。
所以，由我们的数据，分析得出调节效应不存在。
二．SPSS回归分析调节效应检验步骤：首先，构建两个回归方程，Y（SI1）是因变量，x（EP1）是自变量，M （OC1）是调节变量，MX（spss计算得出：转换→计算变量，命名JFX）是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c'。
我们可以检验两个方程的R方改变量，如果该变量显著，说明调节作用显著，也可以直接检验c'的显著性，如果显著也可以说明调节作用。
如何在SPSS及AMOS分析调节效应实战
如何在SPSS及AMOS分析调节效应实战调节效应是指一些因素对于两个变量之间的关系起到调节作用。
SPSS和AMOS是常用的统计分析工具，可以用来进行调节效应的实战分析。
下面将介绍如何在SPSS和AMOS中进行调节效应的分析。
1.数据准备：首先要准备数据，包括自变量、调节变量和因变量的观测数据。
确保数据的质量和准确性。
2.分析方法选择：根据研究目的和数据类型选择适合的分析方法。
如果变量之间的关系是线性的，可以使用回归分析；如果需要考虑多个变量之间的关系，可以使用结构方程模型（SEM）。
3.回归分析：在SPSS中进行回归分析，可以通过“统计”菜单中的“回归”子菜单进行操作。
将自变量、调节变量和因变量输入到相应的变量框中，并点击“确定”进行分析。
分析结果会显示自变量的回归系数和调节变量的交互效应。
4.调节效应检验：根据回归分析的结果进行调节效应的检验。
判断调节变量是否对于自变量和因变量之间的关系起到显著的调节作用。
可以通过回归分析结果中的回归系数、调节变量和交互项的显著性水平来判断。
5.结构方程模型：如果需要考虑多个变量之间的关系，可以使用AMOS进行结构方程模型分析。
在AMOS中，用路径图表示变量之间的关系，并设置路径系数、因子载荷及误差项等参数。
可以通过模型拟合指数（如χ²/自由度、RMSEA、CFI等）来评估模型的拟合程度。
6.调节效应分析：在结构方程模型中，可以将调节变量作为中介变量或调节变量引入模型，通过路径系数来表达调节效应的大小。
通过比较不同模型的拟合指数来判断调节效应的显著性。
需要注意的是，在进行调节效应分析时a.控制其他潜在的干扰变量，以保证调节效应的准确性。
b.样本量要足够大，以获得稳定的结果。
c.清晰定义调节变量的作用机制和理论假设。
总结起来，进行调节效应分析的步骤包括数据准备、分析方法选择、回归分析、调节效应检验和结构方程模型分析。
通过这些步骤，可以实现在SPSS和AMOS中进行调节效应实战分析的目的。
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中介效应和调节效应是做结构方程模型的时候，不得不探讨的问题，有时候，这些效应会在你的研究中发挥着很大的作用。
可以说，知道如何用SPSS来测量中介效应和调节效应对你的研究和数据分析至关重要。
若你正好在搞结构方程模型，那么你可以使用SPSS，记住以下几点即可测量中介效应和调节效应。
首先，你需要在SPSS中建立一个结构方程模型，这个模型要包括自变量，因变量，中介变量和调节变量，然后打开“结构方程模型”窗口，点击“新建模型”，这样你的模型就建立好了，你就可以添加相关的变量了。
接下来，你需要添加自变量、因变量、中介变量和调节变量，右击模型框架后，选择“新建变量/因变量/中介变量/调节变量”，点击OK，在弹出的窗口中选择想要的变量，比如自变量、因变量、中介变量和调节变量，然后点击“确定”，变量就被添加到你的模型里了。
接下来，你需要在模型中添加因变量和自变量的回归参数，以测量中介效应和调节效应，点击“新建参数”，在弹出的窗口中，选择你最近添加的自变量和因变量，比如说，如果你想测量一个自变量对一个因变量的中介效应，你就需要选择两个变量。
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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。
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
研究目的X何时影响Y或何时影响较大X如何影响Y
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Y的影响时强时弱X对Y的影响较强且稳定
典型模型Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e
2Y=c′X+bM+e
3
模型中M的位置X,M在Y前面,M可以在X前面M在X之后、Y之前
M的功能影响Y和X之间关系的方向(正或负)和
强弱
代表一种机制,X通过它影
响Y
M与X、Y的关系M与X、Y的相关可以显著或不显著(后
者较理想)
M与X、Y的相关都显著
效应回归系数c回归系数乘积ab 效应估计^c^a^b
效应检验c是否等于零ab是否等于零
检验策略做层次回归分析,检验偏回归系数c的
显著性(t检验);或者检验测定系数的变
化(F检验)
做依次检验,必要时做
Sobel检验
6.中介效应与调节效应的SPSS操作方法
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 analsys）
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）、Y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indpendent
2、再按next将X自变量输入（中介变量到此为止）
3、要做调节变量分析，还要将X与M的乘机在next里输入作进一步回归。
分析结果中的Beta就是Y=cX+bM+e的系数，B下的constant是常数。
检验主要看F是否显著。