SPSS数据处理与分析【模板】
spss数据分析报告模板
SPSS数据分析报告模板引言在进行数据分析时，使用SPSS软件可以帮助我们快速、准确地处理大量数据，并得出有意义的结论。
本文档将介绍一个基本的SPSS数据分析报告模板，帮助读者了解如何逐步进行数据分析。
步骤1：数据导入首先，我们需要将原始数据导入SPSS软件中。
在SPSS的菜单栏中选择“文件” -> “导入数据”选项，并选择相应的数据文件。
确保数据文件的格式正确，然后点击“导入”按钮。
步骤2：数据清洗接下来，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。
在SPSS 中，可以使用“转换”菜单下的多个选项来清洗数据，例如删除重复项、处理缺失值等。
步骤3：数据描述统计在进行进一步的数据分析之前，我们需要对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本情况。
在SPSS中，可以使用“分析”菜单下的“描述统计”选项来计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
步骤4：数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一步，它可以帮助我们更直观地理解数据的分布和趋势。
在SPSS中，可以使用“图表”菜单下的多个选项来创建各种类型的图表，例如柱状图、折线图、散点图等。
步骤5：数据分析根据具体的研究问题，我们可以选择不同的数据分析方法来探索数据之间的关系和趋势。
在SPSS中，可以使用“分析”菜单下的多个选项来进行常见的数据分析，例如相关分析、回归分析、方差分析等。
步骤6：结果解读在完成数据分析后，我们需要对分析结果进行解读，并得出有意义的结论。
在解读分析结果时，我们可以结合数据描述统计和可视化分析的结果，提供详细的解释和推论。
结论本文介绍了一个基本的SPSS数据分析报告模板，以帮助读者了解如何逐步进行数据分析。
通过正确使用SPSS软件中的各个功能和选项，我们可以高效地分析大量数据，并从中得出有用的结论。
希望本文对您在进行SPSS数据分析时有所帮助！。
spss的数据分析报告范例
spss的数据分析报告范例一、引言数据分析是科学研究过程中不可或缺的一部分。
针对一项研究项目，本报告将借助SPSS软件对收集的数据进行详尽分析，并提供相关结果和结论。
本报告的目的是帮助读者更好地理解数据，提供决策和制定战略所需的支持。
二、研究方法本研究的数据来源于一份问卷调查，共收集了500份有效问卷。
在问卷设计中，我们采用了随机抽样的方法，以保证样本的代表性。
该问卷包括了参与者的基本背景信息、满意度评价等方面的问题。
三、数据分析1. 受访者基本背景首先，我们对受访者的基本背景信息进行了统计分析。
其中包括性别、年龄、教育水平和职业等因素。
以下是相关结果的总结：（1）性别分布：男性占65%，女性占35%。
（2）年龄分布：年龄在18-24岁的受访者占40%；25-34岁的占30%；35-44岁的占20%；45岁及以上的占10%。
（3）教育水平：高中或以下占20%；本科占50%；研究生及以上占30%。
（4）职业：学生占25%；职员占40%；自由职业者占20%；其他占15%。
2. 满意度评价为了了解受访者对某产品的满意度，我们设计了一套评价体系。
通过SPSS软件进行数据分析，得到以下结果：（1）整体满意度：根据赋分制度，平均满意度得分为4.2（满分为5），表明受访者对该产品整体上持较高满意度。
（2）各项指标：通过因子分析，我们得到了几个影响满意度的关键因素。
其中，产品质量、价格和售后服务被认为是受访者最关注的方面。
3. 相关性分析在数据分析过程中，我们还进行了一些相关性分析，以探究不同变量之间的关系。
以下是一些值得关注的相关性结果：（1）性别与满意度之间的关系：经过卡方检验，我们发现性别与满意度之间存在一定的相关性（p < 0.05），女性对产品的满意度略高于男性。
（2）年龄与满意度之间的关系：通过相关系数分析，我们发现年龄与满意度呈现出弱相关关系（r = 0.15，p < 0.05），年龄越小，满意度越高。
spss数据分析报告范文
SPSS数据分析报告范文1. 引言本报告旨在对所收集的数据进行分析和解释，以便为相关研究提供支持和指导。
该数据集包含了一份关于某个研究对象的信息，我们将使用SPSS统计软件对其进行数据分析。
2. 方法2.1 数据收集数据采集使用了问卷调查的方法，针对某个特定群体进行了调查。
该调查旨在了解该群体对某特定问题的看法和态度，并收集了一系列相关变量的数据。
2.2 数据清洗在进行数据分析之前，我们对数据进行了清洗和预处理。
这包括去除缺失值、异常值和重复值。
我们还检查了数据的完整性和一致性，并进行了必要的修正和调整。
2.3 数据分析我们使用SPSS软件对数据进行了多个统计分析方法的应用，包括描述统计分析、相关性分析和回归分析等。
这些方法可以帮助我们了解变量之间的关系和趋势，并对未来的发展进行预测。
3. 结果3.1 描述统计分析通过对数据进行描述统计分析，我们得到了一些关键指标和概括性信息。
例如，我们计算了每个变量的均值、中位数、标准差和最大最小值等。
这些指标可以帮助我们对数据有一个整体的了解。
3.2 相关性分析我们使用相关性分析来探索变量之间的关联程度。
通过计算相关系数，我们可以了解变量之间的线性关系的强弱。
这些结果可以帮助我们确定哪些变量彼此之间的关系较为密切，进而为进一步的分析提供基础。
3.3 回归分析回归分析是一种用于预测和解释因果关系的分析方法。
在本报告中，我们使用回归分析来确定自变量和因变量之间的关系，并建立回归模型。
通过这些模型，我们可以对未来的趋势和发展进行预测。
4. 讨论与结论4.1 讨论通过对数据的分析，我们发现了一些有意义的结果和趋势。
例如，我们观察到某些变量之间存在较强的相关性，或者某些自变量对因变量的影响较为显著。
这些发现可以为进一步的研究和分析提供线索和方向。
4.2 结论基于我们的分析结果，我们得出了一些结论和建议。
例如，我们可以建议在某些情况下采取特定的行动或改进措施，以达到某些预期的目标。
spss数据分析报告怎么写模板
SPSS数据分析报告怎么写模板引言在科学研究中，数据分析是一项重要的工作。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学和商业领域。
本文将为大家介绍如何撰写SPSS数据分析报告的模板。
1. 背景介绍在撰写SPSS数据分析报告之前，首先要对研究背景进行介绍。
这包括研究的目的、研究问题和相关的文献综述。
背景介绍应简明扼要地概括当前研究领域的研究现状和问题。
2. 数据收集和变量在报告中，应详细描述数据的收集方式和样本的特征。
这包括研究设计、数据采集方法和参与者的基本信息。
同时，还需明确分析的变量及其测量尺度（如定类变量、定序变量、连续变量等）。
3. 数据清洗和缺失处理在进行数据分析之前，必须对原始数据进行清洗和处理。
数据清洗包括处理异常值、缺失值和重复值等。
描述数据清洗的步骤和方法，并解释为什么进行这些操作。
另外，需要说明如何处理缺失值。
对于缺失值的处理，可以选择删除含有缺失值的样本，或者使用插补方法填充缺失值。
要解释处理缺失值的原因和具体方法。
4. 数据分析方法在数据分析报告中，要明确使用的分析方法和假设。
常用的分析方法包括描述性统计、相关分析、方差分析、回归分析等。
对于每个分析方法，给出详细的步骤和原理，并解读结果。
5. 数据分析结果在数据分析报告中最关键的部分是结果的呈现和解读。
可以通过表格、图形或描述性文字对分析结果进行展示。
同时，要对结果进行解读，并与研究目的和问题进行关联分析。
需要重点强调统计显著性和实际意义之间的区别。
6. 结论和讨论在结论部分，总结研究的主要发现，并与研究目标进行比较。
解释研究结果对研究领域的意义，并提出未来研究的建议。
通过讨论部分，深入分析研究结果的局限性和不确定性。
7. 参考文献在报告的最后，列出参考文献列表。
引用的文献应按照规范的引用格式进行排列，并确保引用和参考文献的一致性。
SPSS数据分析报告金典模板三篇
SPSS数据分析报告金典模板三篇SPSS数据分析报告（模板一）学院：经济管理学院专业、班级： **人资*班学生姓名：某某人学二○一*年十一月十一日SPSS数据分析报告第一部分：原始资料和数据资料来源：华东交通大学经济管理学院11级人力资源管理3班29名同学实际情况编号姓名性别学科背景年龄身高体重体测成绩1 吕鑫0 文科20.5 164.2 54.2 812 王阳0 文科20 158.3 46.2 753 洪华阳0 理科21 171 57.2 714 刘卫秀0 理科21 165.5 54 755 吴梦琦0 文科21 166.2 48 696 韩玮0 文科20 164.3 47 617 汤丽娟0 文科21 162.8 48.2 668 江桂英0 理科20 157.2 44.2 709 熊如意0 文科20 166.5 54.5 7310 余婵0 文科19.5 156.2 45.5 7711 彭茜0 文科20 165.4 52.4 6612 赵丹0 文科20.5 174.3 55.6 7613 安怡君0 文科20 175 56.2 7214 武阳帆0 文科20.5 162.4 55.5 6715 倪亚萍0 文科22 157.5 48.6 7416 张明辉 1 文科21.5 170 60 7117 张春旭 1 理科20.5 168.5 57.8 8018 刘晓伟 1 文科21 170.5 59.5 7019 黄炜 1 文科20.5 171 62.2 7620 李强 1 文科20.5 167.5 56.5 6821 温明煌 1 文科21.5 170 60 7522 雷翀翀 1 理科21 168.5 60 7923 陈志强 1 文科22 180 70.4 7924 尹传萍 1 文科21.5 165.2 55.6 7825 郑南 1 理科21.5 168.5 55.9 6426 幸恒恒 1 文科21.5 168.5 58 7927 李拓 1 理科21.5 172 68.1 6628 张发宝 1 理科21 160.5 52.5 7329 杨涛 1 理科21.5 176 70.5 72原始资料和数据（SPSS软件截图）：图1 变量视图图2 数据视图第二部分：数据分析一、描述性分析打开文件“11人资3班29名同学的身高、体重、年龄数据”，通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择年龄、体重和身高，求最大值、最小值、方差、偏度、峰度和均值，得到如下结果：表1-2年龄分布表年龄频率百分比有效百分比累积百分比有效19.50 1 3.4 3.4 3.420.00 6 20.7 20.7 24.120.50 6 20.7 20.7 44.821.00 7 24.1 24.1 69.021.50 7 24.1 24.1 93.122.00 2 6.9 6.9 100.0合计29 100.0 100.0图1-3身高分布直方图图1-4体重分布条形图文字描述：从SPSS 分析结果中可以得出，有效数据共有29个。
【最新2018】spss数据分析-范文模板 (6页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==spss数据分析篇一：利用SPSS做数据分析【本文中采用SPSS18】首先，要把问卷中的答案都输进SPSS中，强烈建议直接在SPSS中输入，不要在EXCEL中输入，再导入SPSS，这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认……除了值…… 讲讲值的设定……点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图如果是五点维度的量表，那么就是记住，每一题都是一个变量，可以取名Q1，Q2……设定好所有问卷上有的变量之后，就可以到数据视图中输入数据啦……如下图都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度，那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下……转换——计算变量点确定，就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度，那么就要计算3个维度，外加满意度这个总维度，满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦……1.描述性统计将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定……如果你要统计男女的人数比例，各个学历或者各个年级的比例，就要用描述统计中的频率……如果要统计男女中的年级分布，比如大一男的有几个，大二女的有几个，就用交叉表……不细说了……地球人都懂的…………2.差异性分析差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响，男女是否有差异，年级是否有差异，不做的就跳过……对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOVA分析，下面以T检验为例……篇二：spss案例数据分析Spss期末作业关于我国城镇居民消费结构及趋势的数据分析本次分析采用的数据来源于《中国统计年鉴—201X》，我选用的是其中的第十篇章—人民生活下的城镇居民家庭基本情况的相关数据，用以研究城镇居民消费结构及其趋势。
spss的数据分析报告范例1【范本模板】
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告一、数据介绍：本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量;性别,为二类变量(0代表女，1代表男)；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道)；旅游的积极性,为三类变量(0代表积极性差，1代表积极性一般,2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）;额外收入，一类变量。
通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。
二、数据分析1、频数分析。
基本的统计分析往往从频数分析开始。
通过频数分地区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析,从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。
统计量积极性性别N 有效359 359缺失0 0首先,对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下性别频率百分比有效百分比累积百分比有效女198 55.2 55。
2 55。
2男161 44.8 44。
8 100。
0合计359 100.0 100。
0表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8％和55.2%,该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。
其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析,结果如下表：积极性频率百分比有效百分比累积百分比有效差171 47.6 47。
6 47.6一般79 22。
0 22.0 69.6比较好79 22。
0 22。
0 91.6好24 6。
7 6。
7 98.3非常好 6 1。
7 1。
7 100。
0合计359 100。
0 100.0其次对原有数据中的积极性进行频数分析,结果如下表：其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：Statistics通道N Valid 359Missing 0这说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81。
spss论文分析报告带数据模板
SPSS论文分析报告带数据模板1. 引言在社会科学研究中，统计分析是非常重要的工具。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件是一种常用于数据分析和统计建模的工具。
本报告旨在通过SPSS软件进行数据分析，以探索和解读研究数据，并提供一个带数据模板的论文分析报告。
2. 方法本研究采用了以下方法进行数据分析：- 数据采集：收集了X个参与者的数据。
- 变量选择：选取了X个独立变量和X个因变量。
- 数据处理：使用SPSS软件进行数据清理和预处理，包括缺失值处理和异常值处理。
- 统计分析：基于研究目的和数据特点，采用了描述性统计、相关分析、回归分析等进行数据分析。
- 数据可视化：使用SPSS软件绘制了表格、柱状图、折线图等图表。
3. 数据描述本文研究的数据主要包括以下变量： - 独立变量1（IV1）：描述IV1的具体内容。
- 独立变量2（IV2）：描述IV2的具体内容。
- 因变量1（DV1）：描述DV1的具体内容。
- 因变量2（DV2）：描述DV2的具体内容。
4. 描述性统计分析首先，对研究的变量进行描述性统计分析，以了解数据的基本情况。
具体而言，我们计算了均值、标准差、最小值和最大值，并绘制了柱状图和折线图展示变量的分布情况。
4.1 独立变量1（IV1）的描述性统计分析结果•均值：X•标准差：X•最小值：X•最大值：X（插入柱状图或折线图）4.2 独立变量2（IV2）的描述性统计分析结果•均值：X•标准差：X•最小值：X•最大值：X（插入柱状图或折线图）4.3 因变量1（DV1）的描述性统计分析结果•均值：X•标准差：X•最小值：X•最大值：X（插入柱状图或折线图）4.4 因变量2（DV2）的描述性统计分析结果•均值：X•标准差：X•最小值：X•最大值：X（插入柱状图或折线图）5. 相关分析为了探索变量之间的相关性，我们进行了相关分析。
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图1 本研究假设概念模型图
4研究方法
4.1被试
本研究采用方便取样法选取东莞市和中山市多所普通公办初级中学1102名学生为被试。
其中，男生552人，女生550人；初一年级719人，初二年级348人；被试的平均年龄为13.17岁，标准差为0.69，年龄范围介于12-16岁。
5 结果与分析
5.1 各个变量的平均数、标准差和相关系数
表1呈现了本研究所涉及的主要变量的平均数、标准差和相关矩阵。
结果发现：（1）亲子关系与网络成瘾显著正相关，这表明亲子关系是青少年网络成瘾的风险性因素，亲子关系越多，青少年的网络成瘾症状越强。
（2）抑郁与网络成瘾显著正相关，这表明抑郁是青少年网络成瘾的风险性因素，抑郁越多，青少年的网络成瘾行为越多。
（3）亲子关系与抑郁显著正相关，而师生关系与网络成瘾相关不显著。
这些研究发现为进一步检验抑郁的中介效应以及师生关系的调节效应提供了支持。
表1 各变量的平均数、标准差和相关系数
变量 1 2 3 4 5 6
Mean
5.2.师生关系在亲子关系对青少年网络成瘾直接效应的调节作用
本研究采用Hayes（2013）提出的PROCESS for SPSS的Model 1进行调节效应检验。
以往研究指出性别、年龄、学业成绩、冲动性等是导致青少年网络成瘾的重要影响因素（补充参考文献），因此，本研究将上述变量作为控制变量纳入到回归方程。
在数据处理之前，依据温忠麟, 张雷和侯杰泰（2006）的建议，本研究对对所有连续变量均进行了中心化处理。
如表2所示，研究发现，亲子关系可显著正向预测网络成瘾（b = 0.24，SE = 0.03, t = 8.67, p < 0.01），然而，师生关系（b = 0.03，SE = 0.03, t = 1.21, p > 0.05）、亲子
关系与师生关系的交互项对网络成瘾的预测作用不显著（b = 0.05，SE = 0.03, t = 1.73, p > 0.05）。
表2 师生关系的调节效应检验
因变量：网络成瘾
b SE t 95% CI
亲子关系X -025 0.07 -3.40*** [-0.40, -0.11] 师生关系MO
X × MO
控制变量：
性别
年龄
R20.08
F19.04***
注：性别为虚拟变量，1=男生，0=女生；未标准化回归系数采用Bootstrap方法得到；*p < 0.05，**p < 0.01。
5.3 抑郁的中介作用检验
本研究采用Hayes（2013）提出的PROCESS for SPSS的Model 4进行中介效应模型数据处理。
同理，本研究控制了性别、年龄、学业成绩、冲动性等影响因素，以及对所有连续变量均进行了标准化处理。
研究发现，亲子关系显著正向预测抑郁（b = 0.22，SE = 0.03, t = 8.31, p < 0.01），且抑郁（b = 0.21，SE = 0.03, t = 6.73, p < 0.01）和亲子关系（b = 0.20，SE = 0.03, t = 7.00, p < 0.01）均可显著正向预测网络成瘾。
进一步采用偏差矫正bootstrap方法检验中介效应的显著性发现，中介效应值（indirect effect，IE）为0.046, SE = 0.0097, 95% CI [0.0300, 0.0685]（置信区间不包括零表示效应显著）。
因此，抑郁可显著中介亲子关系与青少年网络成瘾的关系。
方程1 效标：抑郁方程2 效标：网络成瘾
b SE t95% CI b SE t95% CI
亲子关系-0.08 0.02 -3.89*** [-0.40,-0.11]
抑郁
控制变量：
性别
年龄
R20.29 0.22
F64.08** 35.23**
5.4 有调节的中介效应检验
本研究采用Hayes（2013）提出的PROCESS for SPSS的Model 59进行有调节的中介效应模型数据处理。
依据Muller等人（2005）的观点，对三个回归方程进行估计用以检验有调节的中介模型。
方程1检验调节变量师生关系对自变量亲子关系与因变量网络成瘾之间关系的调节效应；方程2检验调节变量师生关系对于自变量亲子关系与中介变量（抑郁）之间关系的调节效应；方程3检验调节变量师生关系对中介变量（抑郁）与因变量网络成瘾之间关系的调节效应，以及自变量亲子关系对因变量网络成瘾残余效应的调节效应。
本研究控制了性别、年龄、学业成绩、冲动性等影响因素，以及对所有连续变量均进行了标准化处理。
如表3所示，研究发现：（1）在方程1中，亲子关系（b = 0.22，SE = 0.03, t = 8.37, p < 0.01）和师生关系（b = -0.06，SE = 0.03, t = 2.19, p < 0.05）均可显著预测抑郁；此外，亲子关系与师生关系的交互作用显著预测抑郁（b = 0.05，SE = 0.04, t = 2.02, p < 0.05）。
（2）在方程2中，当将中介变量抑郁纳入对网络成瘾的预测方程中后，亲子关系、师生关系对网络成瘾的预测系数下降，且抑郁对网络成瘾的预测作用显著（b = 0.21，SE = 0.03, t = 6.67, p < 0.01）；此外，抑郁与师生关系的交互项对网络成瘾的预测作用不显著（b = -0.03，SE = 0.03, t = -0.99, p > 0.05）。
表3 有调节的中介效应检验
方程1 效标：抑郁方程2 效标：网络成瘾
b SE t 95%CI b SE t 95%CI 亲子关系X
师生关系MO
X × MO
抑郁ME
ME × MO
控制变量：
性别
年龄
R20.29 0.22
F 64.08** 35.23**
注：性别为虚拟变量，1=男生，0=女生；未标准化回归系数采用Bootstrap方法得到；*p < 0.05，**p < 0.01。
为更清楚地解释抑郁与师生关系对网络成瘾显著的交互效应的实质，本研究进一步进行了简单斜率检验。
计算出当师生关系为平均数加减一个标准差（Mean ±SD）时，亲子关系对抑郁的效应值，并根据回归方程分别取亲子关系和师生关系平均数加减一个标准差的值去绘制一个简单效应的分析图。
结果发现（见图2所示），（1）亲子关系与抑郁在高师生关系初中生中不显著（Mean + SD）（b simple = 0.27，SE = 0.04，t = 7.36，p < 0.01, 95% CI = [0.1992, 0.3440]）。
（2）亲子关系与抑郁在低师生关系初中生中显著（Mean - SD）（b simple = 0.16，SE = 0.04，t = 4.35，p < 0.01, 95% CI = [0.0898, 0.2375]）。
b = 0.16, SE = 0.04, p < 0.01
b = 0.27, SE = 0.04, p < 0.01
图2 师生关系在亲子关系与抑郁关系间的调节作用
亲子关系→抑郁→网络成瘾
0.21
0.16 0.27
进一步采用偏差矫正bootstrap方法检验中介效应的显著性发现：
（1）在低师生关系初中生中（Mean - SD），亲子关系通过削弱抑郁进而增加初中生的网络成瘾的中介效应显著，效应值（indirect effect，IE）为0.0388, SE = 0.0116, 95% CI [0.0205, 0.0691]（置信区间不包括零表示效应显著）；
（2）在高师生关系初中生中（Mean + SD），亲子关系通过削弱抑郁进而增加初中生的网络成瘾的中介效应也显著，IE =0.0504, SE = 0.0159, 95% CI [0.0236,
0.0866]（置信区间不包括零表示效应显著）。
综上所述，亲子关系通过削弱抑郁进而增加初中生的网络成瘾的中介效应在高师生关系初中生和低师生关系初中生群体中均显著，且在高师生关系初中生中显著强于低师生关系初中生。
因此，“亲子关系→抑郁→网络成瘾”这一中介路径受师生关系的调节，即形成了一个有调节的中介效应模型。