process调节效应结果解读

调节效应检验前单因素

调节效应检验前单因素调节效应与交互效应在模型上没有差异，只是调节效应确定了自变量和因变量，且调节变量是外来因素与自变量的地位不一样（交互作用中外来因素的地位和自变量的一样，解释时可以互换位置）。

存在交互作用，欲分析则称为“简单效应分析”；存在调节作用，欲分析则称为“简单斜率分析”。

关于调节效应的理解：调节变量的不同水平，会使自变量X对因变量Y的影响（预测）发生变化（如调节变量小时，X对Y有显著的影响）。

自变量和因变量之间的关系不是关注的重点（调节变量取不同的值会影响自变量和因变量的显著性关系），即自变量的β可显著可不显著。

在检验调节作用时，路径图除了自变量和因变量，还会加入交互项int，即去中心化的自变量和调节变量的乘积（去中心化即减去均值，为的是减少自变量和调节变量和int之间的多重共线对结果的影响）。

调节效应的检验过程：1、将自变量、调节变量去中心化（减少共线性，但会改变自变量X和调节变量M的显著性）。

VIF＜5或＜3可以避免共线。

注意，去中心化不是必须的。

2、计算X和M的交互项（X*M）。

3、检验是否存在调节效应，即交互项int的p值是否显著（p<0.05）。

在多元回归中，看交互项的显著性；在多层回归中，看DR2/DF是否显著（R2为决定系数，反映的是因变量变异由自变量解释的百分比），DR2/DF不显著表示该分层在上一分层的基础上加入的交互项并未对因变量起更多的作用。

注意：如果DR2/DF显著而交互项p值不显著，作无调节作用处理。

在SPSS中，查看coefficient 输出表格，便可以得知交互项的系数β和交互项的显著性。

交互项系数β若为负则表述为调节变量负调节自变量和因变量的关系，即随调节变量变大，斜率越来越小。

具体是增强还是减弱了自变量对因变量的影响，要综合考虑自变量对因变量影响，如果自变量与因变量是负相关，则负调节意味着调节变量会进一步增强自变量对因变量的负向影响。

如何在SPSS及AMOS分析调节效应（实战篇）

调节效应重要理论及操作务实一、调节效应回归方程：调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中介变量。

常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。

在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。

以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：y=a+bx+cm+e 1）y=a+bx+cm+c’mx+e 2）在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。

二、检验调节效应的方法有三种：1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。

注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验三、显变量调节效应分析的几种类型根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下：1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。

中介效应检验方法

中介效应检验方法
中介效应分析思路
中介作用分析是在确认了两个变量有因果关系的前提下，确认中介变量可以全部或部分地解释这种因果关系的机制的统计程序。
总效应c = ab + c’ c为总效应，c’为考虑中介效应后的直接效应，ab为中介效应也称间接效应。在回归模型中ab = c-c’，但在其他模型（如logistic回归和多水平分析）中两者不一定完全相等(MacKinnon, ; 温忠麟等, )。
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中介检验的方法
一、逐步检验法/因果步骤法/依次检验法(Causal Steps Approach; Baron & Kenny, 1986) 中介效应的效果量( effect size) 常用ab / c 或ab / c' 来衡量
X 对Y 的回归，检验回归系数c 的显著性 01
02 X 对M 的回归，检验回归系数a 的显著性
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中介检验的方法
二、系数乘积法(Product of Coefficients Approach) 系数乘积检验就是检验ab乘积是否显著不为0，无需以
系数c 显著作为中介效应检验的前提条件，可以直接提供中介效应的点估计和置信区间，统计功效优于因果步骤法。
系数乘积法分为两类， • 一类是基于中介效应的抽样分布为正态分布的Sobel 检验法 • 另一类是基于中介效应的抽样分布为非正态分布的不对称置信区间法
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中介检验的方法
前提假设是中介效应ab是正态分布，且需要大样本，但实际情况是即使a，b分别服从正态分布，ab的乘积也不一定是正态分布存。
一、逐步检验法/因果步骤法/依次检验法(Causal Steps 通常情况下ab = c-c’因此差异系数同系数乘积法有很多相同之处。

调节效应分析的方法进展及其应用

调节效应分析方法的进展及其应用刘红云北京师范大学心理学部DIRECTORY目录01调节效应的应用趋势及其简介02调节效应常用分析方法及其进展03如何做一个好的调节效应的研究01（一）调节效应的应用趋势调节效应应用趋势及其简介（二）有关调节效应的基本概念1.应用越来越普遍：随着研究问题的深入，近40年来，对变量间调节效应分析的研究呈现明显的增长趋势。

以“moderation ”为主题，在“web of science ”中检索1057133549068616403683642601000200030004000500060007000文章篇数年份2.研究的问题越来越复杂，中介和调节结合的研究越来越多：随着研究问题的深入，近20年来，调节效应与中介效应结合的研究越来越多。

以“moderation ”和“mediation ”同时作为主题，在“web of science ”中检索491804931009200400600800100012002001-20052006-20102011-20152016-2020文章篇数年份3.分析方法越来越复杂，但潜变量的分析方法并不普及：随着研究问题的深入，近20年来，调节效应分析的方法越来越复杂，但相对比例较低。

在“web of science”中采用SEM 对moderation effect 进行分析的研究越来越多。

1.60% 3.17%4.21%6.96%0%1%2%3%4%5%6%7%8%2001-20052006-20102011-20152016-2020占比年份◆调节效应：在变量M取不同水平的值时，自变量X对结果变量Y的影响程度不同，这时称M调节了X与Y之间的关系。

•研究者探讨工作压力（X）和社会支持（M）与心理疾病（Y）之间的关系；•根据理论假设，研究者认为社会支持（M）缓冲了工作压力（X）对心理疾病（Y）的影响；即：研究者预计工作压力（X）对心理疾病（Y）有正向的影响，但是这一影响程度随着社会支持（M）的增加而减小；•社会支持（M）称作工作压力（X）对心理疾病（Y）影响的调节变量。

分析调节效应

调节效应重要理论及操作务实一、调节效应回归方程：调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中介变量。

常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。

在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。

以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：y=a+bx+cm+e 1）y=a+bx+cm+c’mx+e 2）在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。

二、检验调节效应的方法有三种：1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。

注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验三、显变量调节效应分析的几种类型根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下：1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。

如何在SPSS及AMOS分析调节效应(实战篇)

调节效应重要理论及操作务实一、调节效应回归方程：调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中介变量。

常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。

在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。

以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：y=a+bx+cm+e 1）y=a+bx+cm+c’mx+e 2）在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。

二、检验调节效应的方法有三种：1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。

注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验三、显变量调节效应分析的几种类型根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下：1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。

如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程解读

如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程一、调节效应回归方程：调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量。

在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。

以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：y=a+bx+cm+e 1）y=a+bx+cm+c’mx+e 2）在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。

二、检验调节效应的方法有三种：1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。

注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验三、显变量调节效应分析的几种类型根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下：1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。

2.分类自变量（x）+连续调节变量（m）这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换，将自变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做层次回归分析。

如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程解读

如何⽤SPSS或AMOS实现调节效应回归⽅程解读如何⽤SPSS或AMOS实现调节效应回归⽅程⼀、调节效应回归⽅程：调节效应是交互效应的⼀种，是有因果指向的交互效应，⽽单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量⼀般不受⾃变量和因变量影响，但是可以影响⾃变量和因变量；调节变量⼀般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量。

在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和⾃变量的交互效应是否显著。

以最简单的回归⽅程为例，调节效应检验回归⽅程包括2个如下：y=a+bx+cm+e 1）y=a+bx+cm+c’mx+e 2）在上述⽅程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界⽐率.05⽔平)。

⼆、检验调节效应的⽅法有三种：1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归⽅程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作⽤显著，即表明m的调节效应显著；2.或看层次回归⽅程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化?值）显著，则说明调节效应显著；3.多元⽅差分析，看交互作⽤⽔平是否显著；4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归⽅程的R2。

注：上述四种⽅法主要⽤于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述⼏种类型采⽤不同的⽅式检验三、显变量调节效应分析的⼏种类型根据调节效应回归⽅程中⾃变量和调节变量的⼏种不同类型组合，分析调节效应的⽅法和操作也有区别如下：1.分类⾃变量（x）+分类调节变量(m)如果⾃变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元⽅差分析中的交互作⽤显著性分析，如x有两种⽔平，m有三种⽔平，则可以做2×3交互作⽤⽅差分析，在spss⾥⾯可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作⼯具书就可以了。