中介效应与调节效应分析
调节效应与中介效应的比较和应用
调节效应与中介效应的比较和应用调节效应与中介效应的比较和应用调节效应和中介效应是心理学研究中常用的统计工具，用来探究变量之间的关系及其影响机制。
在心理学研究中，两种效应是相互关联的，但却有着不同的目的和应用。
本文将对调节效应与中介效应进行比较，并探讨它们在实际研究中的应用。
一、调节效应调节效应指的是一个变量对另外两个变量之间关系的影响程度。
换句话说，调节效应指的是一种条件下，一个变量对其他两个变量之间关系的影响程度是否存在差异。
调节效应通常以交互作用的形式进行分析。
例如，研究者想要探究学生的学业成绩是否受到性别和家庭背景教育程度的影响。
通过进行调节效应分析，研究者可以发现不同性别和家庭背景教育程度的学生在学业成绩上是否存在差异。
这样的分析有助于理解不同变量之间的关系，并帮助制定有针对性的措施来提高学生的学业成绩。
调节效应的应用也很广泛。
比如，在临床心理学中，研究者想要探究某种治疗方法是否对不同年龄段的患者是否有不同的效果。
通过进行调节效应分析，研究者可以确定哪种治疗方法更适合不同年龄段的患者，以提高治疗效果。
二、中介效应中介效应指的是一个变量对于两个其他变量之间关系的解释作用。
换句话说，中介效应指的是一个变量通过影响另外两个变量之间的关系来起到解释作用。
中介效应通常通过路径分析进行分析。
例如，研究者想要探究工作压力对员工工作满意度的影响机制。
通过进行中介效应分析，研究者可以确定工作满意度是否受到工作压力的影响，并发现工作满意度和工作压力之间是否存在中介变量，如工作支持等。
这样的分析有助于理解变量之间的关系，并揭示出潜在的影响机制。
中介效应的应用也很广泛。
比如，在营销研究中，研究者想要探究某种广告对消费者购买意愿的影响机制。
通过进行中介效应分析，研究者可以确定广告是否通过某种中介变量，如品牌认知或情感激发等，来影响消费者的购买意愿，以设计更有效的广告策略。
三、比较和应用调节效应和中介效应在研究中都有其独特的价值和应用。
中介效应与调节效应对比和分析
中介效应与调节效应对比和分析中介效应和调节效应是心理学中的两个重要概念，都涉及到因果关系以及相关变量之间的关联性。
本文将从定义、例子和分析等方面对中介效应和调节效应进行对比和分析。
中介效应是指一个变量（中介变量）在解释一个因变量与自变量之间关系的过程中起到中介作用的情况。
也就是说，自变量通过中介变量对因变量产生影响。
例如，假设我们研究自尊对学业成绩的影响，发现中介变量是学习动力。
自尊会通过学习动力来影响学业成绩。
在这个例子中，自尊是自变量，学业成绩是因变量，学习动力是中介变量。
调节效应则是指一个变量在解释因变量与自变量之间关系的过程中对这个关系的影响程度。
也就是说，该变量调节了因变量与自变量之间的关系。
例如，我们研究幸福感与工作满意度之间的关系，发现社会支持是一个调节变量。
即社会支持会调节幸福感和工作满意度之间的关系。
在这个例子中，幸福感和工作满意度是因变量，社会支持是自变量，调节变量。
从定义上来看，中介效应强调的是自变量通过中介变量对因变量产生影响，而调节效应强调的是调节变量对自变量与因变量之间关系的影响程度。
因此，中介效应和调节效应从性质上来看是不同的。
在研究方法上，对中介效应的检验一般采用回归分析中的路径分析或中介效应检验的特殊程序（如Bootstrap程序）来进行。
而对调节效应的检验一般采用回归分析中的交互作用分析来进行。
这两种分析方法在统计学上也有所差异，因此在实际研究中需要灵活应用。
在研究中的意义上，中介效应和调节效应都可以帮助我们更好地理解变量之间的关系，并解释因果关系。
中介效应帮助我们了解自变量通过哪些中介变量对因变量产生影响，从而为干预措施提供依据。
而调节效应则帮助我们了解在其中一因果关系中，其他变量如何调节这一关系。
例如，社会支持如何调节工作满意度和幸福感之间的关系，可以帮助我们更好地了解如何提高员工幸福感。
总的来说，中介效应和调节效应在实际研究中都有其重要意义。
中介效应帮助我们了解变量之间的中介关系，调节效应则帮助我们了解变量之间的调节关系。
中介效应与调节效应分析
▪ 操作步骤：
▪ （1）根据分析目的，合并原始变量产生三个新变 量“工作不被认同”、“焦虑”和“工作绩效” 如图30-2所示，各个新变量值等于原始变量的均 值。
▪ 自变量（X）为“工作不被认同”包含三个观测指 标：即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中 介变量（M）“焦虑”包含三个观测指标即心跳、 紧张、坐立不安；因变量（Y）“工作绩效”包含 两个观测指标即效率低和效率下降。
原始数据包括：领导不认同、同事不认同、客户不认同、心跳、紧张、坐立不安、效率低和效率下降8个变量。 3）当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，做分组回归分析：按M的取值分组，将因变量和自变量中心化后做Y对X的回归，若回归系数的差异显著，则调节效应显著；
量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止 SPSS实现过程如下：
应可以是部分中介效应和（或）所有中介效应的总和。 3）单击“统计量”按钮，弹出图30-6所示的“线性回归：统计量”对话框，选择左侧的“估计（E）”复选框，选择右侧“模型拟合度（M）”和“R方变化（S）”复选框。
▪ 在社会心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的， 更常见的是间接关系。
▪ 自变量X对因变量Y的影响，如果X变量通过影响M变 量来影响Y变量，则M为中介变量。
▪ SPSS实现过程如下：
▪ 1）单击“分析”|“回归”|“线性”命令，弹 出图30-5所示的“线性回归”对话框。
▪ 2）将变量“工作绩效（中性化）”放入“因变 量（D）”框；将变量“不被认同（中性化）” 放入“自变量（I）”框。方法（M）选“进入 ”。
▪ 3）单击“统计量”按钮，弹出图30-6所示的“ 线性回归：统计量”对话框，选择左侧的“估 计（E）”复选框，选择右侧“模型拟合度（M ）”和“R方变化（S）”复选框。其它采用系 统默认，单击“继续”按钮返回主对话框。
第30章 中介效应与调节效应分析
一、中介效应分析
§ 1.中介效应的概述
§ 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，中介效应不等于间接效应，此时间接效 应可以是部分中介效应和（或）所有中介效应的总和。
§ 自变量（X）为“工作不被认同”包含三个观测指标 ：即领导不认同、同事不认可、客户不认可；中介 变量（M）“焦虑”包含三个观测指标即心跳、紧张 、坐立不安；因变量（Y）“工作绩效”包含两个观 测指标即效率低和效率下降。
§ 新变量的均值如图30-3所示。
§ （2）将新变量X、M、Y中心化，即个体值与其 均数之差处理，得中心化后的新变量X“不被认 同（中心化）”、M“焦虑（中心化）”、Y“工作绩 效（中心化）”，如图30-4所示。
§ 图30-18所示是回归模型的总体情况，男、 女两组回归方程中R2分别为0.748、0.557，P = 0.000 都具有显著效应，表明性别这一变量具有 明显的调节效应。从图30-18所示的数据可以看 出，男性组的回归方程解释了因变量74.8%的方 差变异，女性组的回归方程解释了因变量55.7% 的方差变异。
§ 2.调节效应检验过程
§ 显变量的调节效应分析方法。分为四种情况讨论。
§ 1）当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，做两因素交 互效应的多因素方差分析，交互效应即调节效应；
§ 2）自变量使用哑变量，调节变量是连续变量时，将因变量、自变 量和调节变量中心化，做Y = aX + bM + e1 ； Y = aX + bM + cXM + e2的层次回归分析：①做Y对X和M的回归，得决定系数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c显著，则调节效应显著；
中介效应与调节效应分析
概述-核心概念 调节效应与交互效应 从统计分析角度看: 调节效应＝交互效应 从概念定义角度看: 调节效应≠交互效应 交互效应: 两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 调节效应: 哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
6
检验方法-中介效应
传传传统统统检检检验验验方方方法法法123 依系差次数异检乘检验积验法项法检验法 检验回归系数c、a、b、c'
➢➢S检ob验elc检和验c'的法差异是否显著
c✓:回Y归与系X数是的否乘相积关ab是否显著，即H0：ab=0 a✓、检b验:统间计接量为检z验= 系ab数/ sa乘b 积 c✓'sa:b是= 否为完a全2sb2中 b介2sa2
统计工具: SPSS
步骤
验证c不等于0: 中介时，还需验证c'等于0）
用X向M做回归，得到a
进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b
1
4
中介效应值=a*b
实例分析-中介效应
实例分析1 某研究在探究成年人的生活满意度时，根据既往理论支持，初步建立
概述-核心概念
c
X
Y
e1
M
e2
a
b
c'
X
Y
e3
中介效应模型示意图
3
中介效应方程式
Y = cX +e1
(1)
M = aX +e2
(2)
Y =c'X +bM +e3
(3)
➢ 中介效应: a*b ➢ 直接效应: c ' ➢ 总效应: c (c = c'+ ab)
中介效应与调节效应分析(课堂PPT)
概述-核心概念 调节效应与交互效应
➢ 从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 ➢ 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 ✓ 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 ✓ 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
自大大我学学效生生能领领×导导力力 团队绩效
团队绩效 团团队队绩绩效效
概述-核心概念
中介效应(mediating effect)
考虑自变量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。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X
Y
M
X
Y
自我效能
大学生领导力
团队绩效
2
概述-核心概念
✓ 验证c不等于0：利用相关或者回归 ✓ 验证a不等于0，b不等于0（完全中介时，还需验证c'等于0）
用X向M做回归，得到a 进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b
✓ 中介效应值=a*b
1 4
实例分析-中介效应
实例分析1
➢ 某研究在探究成年人的生活满意度时，根据既往理论支持，初步建立假 设如下：
c
X
Y
e1
M
e2
a
b
c'
X
Y
e3
中介效应模型示意图
3
中介效应方程式
Y = cX +e1
(1)
M = aX +e2
(2)
Y =c'X +bM +e3
(3)
➢ 中介效应：a*b ➢ 直接效应：c ' ➢ 总效应：c (c = c'+ ab)
中介效应与调节效应分析
自我效能
自我效能？ 政治技能？
团队绩效 团队绩效 团队绩效
概述-核心概念 中介效应(mediating effect)
考虑自变量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。X通过M对Y产生的间接影响称为中介效应。
X Y 自我效能 M 大学生领导力 X Y 团队绩效
2
概述-核心概念
从统计分析角度看：调节效应＝交互效应 从概念定义角度看：调节效应≠交互效应 交互效应：两个自变量对称或不对称，任何一个都可为调节变量 调节效应：哪个是自变量、调节变量，是明确的，不能互换
6
检验方法-中介效应
传统检验方法 1 传统检验方法 23 传统检验方法
系数乘积项检验法 依次检验法 差异检验法 检验回归系数 c、a、b、c' Sobel 检验法 检验c 和c'的差异是否显著 c： Y与X是否相关 ab是否显著，即H0：ab=0 回归系数的乘积
Y=aM+bM+cXM+e X, M在Y前面，M可以在X前面 影响Y和X之间关系的方向（正或负）和强弱 M与X、Y的相关可以显著或不显著（后者较理想） 回归系数c ^c c是否等于0
X对Y的影响较强且稳定
M=aX+e2 Y=c'X+bM+e3 M在X之后，Y之前 代表一种机制，X通过它影响Y M与X、Y的相关都显著 回归系数乘积ab ^a^b ab是否等于0
中心化乘积指标方法
广义成绩指标方法 无约束模型
2 2
拓展
单步多重中介模型
指多个中介变量之间不存在相互影响
M1
a1
a2 X
并行多重中介模型
中介效应与调节效应对比和分析
中介效应与调节效应对比和分析中介效应和调节效应是社会科学研究中常常使用的两个概念。
它们都是描述一个变量对两个其他变量之间关系的影响，但是具有不同的基本属性和作用方式。
中介效应是指一个中介变量在原因变量和结果变量之间传递、解释或解释的过程中发挥作用。
这意味着中介变量可以解释原因变量对结果变量的影响。
中介效应通常用来解释为什么两个变量之间存在关联或相关性，以及这种关联是通过哪些机制来实现的。
中介效应的分析可以帮助研究人员深入理解变量之间的因果关系。
例如，研究人员可能发现教育程度（原因变量）对收入水平（结果变量）有正向影响，而工作经验（中介变量）部分解释了这种影响。
调节效应是指一个调节变量在原因变量和结果变量之间的关系中起到调节或修正作用。
这意味着调节变量能够改变或影响原因变量对结果变量的影响。
调节效应主要关注原因变量与结果变量之间的条件关系，即在一些条件下，原因变量对结果变量的影响是不同的。
调节效应的分析可以帮助研究人员识别在特定条件下，原因变量对结果变量产生更强或更弱影响的情况。
例如，研究人员可能发现性别（调节变量）对教育程度（原因变量）对收入水平（结果变量）的影响存在差异。
中介效应和调节效应之间的区别主要体现在它们对研究问题的关注点和解决问题的方法上。
中介效应主要关注因果关系的解释，即为什么和如何变量之间存在关联。
调节效应主要关注条件关系的探索，即在什么条件下变量之间的关系是如何变化的。
此外，中介效应分析通常使用回归分析或路径分析等方法，而调节效应分析通常使用交互作用分析等方法。
总之，中介效应和调节效应是社会科学研究中常用的两个概念，用于描述和解释变量之间的关系。
中介效应主要关注变量之间的因果关系解释，而调节效应主要关注变量之间的条件关系探索。
在实际研究中，中介效应和调节效应往往相互关联和相互作用，需要综合考虑和分析。
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实例讲解
• 例30.1：研究工作认同感与工作绩效之 间心理因素（焦虑）的意义，见例 30.1.sav。原始数据包括：领导不认同、 同事不认同、客户不认同、心跳、紧张 、坐立不安、效率低和效率下降8个变量 。
团结 信赖 创造 挑战
• 操作步骤： • （1）根据分析目的，合并原始变量产生
M）+ e ，则称M为调节变量。即Y与X的关系受到第三 个变量M的影响。 • 调节变量可以是定性的（如性别、种族、学校类型等） ，也可以是定量的（如年龄、受教育年限、刺激次数等 ），它影响因变量和自变量之间关系的方向和强弱。 • 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。 • 通；归常方系将程数变2a：+量YcM中=心来aX化刻+转画b化M，后它+ c，是X得MM方的+ 程e线2 1。性：Y函Y与数=X，aX的c衡+关b量系M了由+调e回1 节效应的大小，如果c显著，表明变量M的调节效应有 意义。
团结 信赖 创造 挑战
• 2.调节效应检验过程 • 显变量的调节效应分析方法。分为四种情况讨论。 • 1）当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，做两因素交
互效应的多因素方差分析，交互效应即调节效应； • 2）自变量使用哑变量，调节变量是连续变量时，将因变量、自变
量+做显e和 Y著2的对调。层X节或、次变者M回量，和归中作X分心XM析M的化：的回，①回归做做归得YY系R=对数2a2X，X检和+若验bMRM，的22若显+回e著c1归显；高，著于Y得，R=决则1a2定，X调系+则节b数调效MR节应+12效显c；X应著②M ； • 3）当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，做分组回归分 析：按M的取值分组，将因变量和自变量中心化后做Y对X的回归 ，若回归系数的差异显著，则调节效应显著； • 4）当自变量是连续变量时，调节变量是连续变量时，将因变量、 自变量和调节变量中心化后，同2）做层次回归分析。
• 新变量的均值如图30-3所示。
团结 信赖 创造 挑战
• （2）将新变量X、M、Y中心化，即个 体值与其均数之差处理，得中心化后的 新变量X“不被认同（中心化）”、 M“焦虑（中心化）”、Y“工作绩效 （中心化）”，如图30-4所示。
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• （3）中介效应分析第一步检验，即检验 方程Y=cX+e1中的c是否显著，检验结果 如图30-7、图30-8所示。
团结 信赖 创造 挑战
一、中介效应分析
• 1.中介效应的概述 • 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，中介效应不等于间接效应，此时间接效 应可以是部分中介效应和（或）所有中介效应的总和。 • 在社会心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的， 更常见的是间接关系。
• 3）单击“统计量”按钮，弹出图30-6所 示的“线性回归：统计量”对话框，选 择左侧的“估计（E）”复选框，选择 右侧“模型拟合度（M）”和“R方变 化（S）”复选框。其它采用系统默认 ，单击“继续”按钮返回主对话框。
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• 4）单击“确定”按钮，输出结果。 • 由图30-7、图30-8可知，方程Y=cX+e1的
团结 信赖 创造 挑战
• SPSS实现过程如下： • 1）单击“分析”|“回归”|“线性”命
令，弹出图30-5所示的“线性回归”对 话框。 • 2）将变量“工作绩效（中性化）”放入 “因变量（D）”框；将变量“不被认 同（中性化）”放入“自变量（I）”框 。方法（M）选“进入”。
团结 信赖 创造 挑战
回归效应显著，c值等于0.678， P=0.000 ，可以进行方程M=aX+ e2 和 Y= c′X+bM+e3 的显著性检验。 • （4）中介效应分析第二步检验，即检验 方程M=aX+e2中的a是否显著，检验结果 如图30-9、图30-10所示。
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二、调节效应分析
• 1.调节效应的概述 • 如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，Y = f（X,
中介效应与调节效应分析
团结 信赖 创造 挑战
• 社会心理学研究中，经常遇到分析待研 究的自变量与因变量之外的第三者变量 在其中所扮演的角色和意义。
• 如果第三者变量是协变量，我们可以通 过协变量的方差分析或回归分析加以控 制；
• 如果第三者变量经过排查不是协变量， 可能是因果之间的间接变量和（或）调 节变量，对这类的问题的研究中介效应 与调节效应分析是可行的解决之道。
团结 信赖 创造 挑战
• 2.中介效应检验过程 • 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； • 第二步依次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著，为部分
三个新变量“工作不被认同”、“焦虑” 和“工作绩效”如图30-2所示，各个新变 量值等于原始变量的均值。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ团结 信赖 创造 挑战
• 自变量（X）为“工作不被认同”包含三 个观测指标：即领导不认同、同事不认可 、客户不认可；中介变量（M）“焦虑” 包含三个观测指标即心跳、紧张、坐立不 安；因变量（Y）“工作绩效”包含两个 观测指标即效率低和效率下降。
中间效应模型，c′不显著，为完全中介效应模型； • 如果a，b至少 有一个不显著，做Sobel检验，检验的统计量是Z =
^a^b / Sab ，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。 • Sobel检验免费的在线计算器在
“/statcalc/calc31.aspx”，只要把这a、b 、SEa、SEb四个数输入，就可以直接得到Z值及其单侧与双侧概 率。
团结 信赖 创造 挑战
• 自变量X对因变量Y的影响，如果X变量通过 影响M变量来影响Y变量，则M为中介变量。
• 通常将变量经过中心化转化后，得方程1 ： Y=cX+e1；方程2 ： M=aX+e2；方程3 ：Y= c′X+bM+e3。其中，c是X对Y的总效应，a、b 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。