中介效应与调节效应对比和分析
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。
调节效应与中介效应的比较和应用
对模型 (1)中调节效应的分析主要是估计和检 验 c。如果 c显著 (即 H0 ∶c = 0的假设被拒绝 ) ,说 明 M 的调节效应显著 。熟悉交互效应 ( interaction effect)的读者可以从模型 ( 1)看出 , c其实代表了 X
与 M 的交互效应 ,所以这里的调节效应就是交互效 应 。这样 ,调节效应与交互效应从统计分析的角度 看可以说是一样的 。 然而 ,调节效应和交互效应这两个概念不完全 一样 。在交互效应分析中 ,两个自变量的地位可以 是对称的 ,其中任何一个都可以解释为调节变量 ;也 可以是不对称的 ,只要其中有一个起到了调节变量 的作用 ,交互效应就存在 。这一点从有关讨论交互 效应的专著中可以看出 (例如 ,显变量之间的交互 效应参见文献 [ 8 ] ,潜变量之间的交互效应参见文 献 [ 9 ] ) 。但在调节效应中 ,哪个是自变量 ,哪个是 调节变量 ,是很明确的 ,在一个确定的模型中两者不 能互换 。例如 ,要研究数学能力的性别差异 ,将年级 作为调节变量 ,这个问题关注的是性别差异 ,以及性 别差异是否会随年级而变化 。如果从小学一年级到 高中三年级都获得了各年级学生有代表性的样本 , 每个年级各用一份测试题 ,所得的数据就可以进行 上述分析 。但同样的数据却不能用于做年级为自变 量 、数学能力为因变量 、性别为调节变量的分析 ,因 为各年级的测试题目不同 ,得分没有可比性 ,因而按 调节效应的分析方法 (见表 1) ,分别不同性别做数 学能力对年级的回归没有意义 。要做数学能力对年 级的回归 ,应当用同一份试题测试所有年级的学生 。
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
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)
调节效应和中介效应
调节变量(Moderator) vs 中介变量(Mediator)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。
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。
中介效应和调节效应方法及应用
中介效应和调节效应方法及应用中介效应与调节效应是社会科学研究中的两个重要概念。
它们分别用于检验一个因素对另一个因素的影响机制和影响效应的调节作用。
本文将对这两个概念进行详细阐述，并介绍它们在社会科学研究中的应用。
一、中介效应中介效应指的是一个变量在影响因变量与自变量之间的关系中起到了中介作用，即这个变量是自变量和因变量之间关系的传导媒介。
这种中介作用可以通过回归分析、路径分析和结构方程模型等方法进行检验。
其中路径分析和结构方程模型是应用最广泛的方法。
路径分析通过预测变量之间的直接和间接关系来检验中介效应，而结构方程模型则更加复杂，可以同时考虑多个中介变量之间的关系。
中介效应在社会科学研究中的应用非常广泛。
例如，在心理学和教育学研究中，可以使用中介效应来检验教育干预措施对学生成绩的影响机制。
具体来说，可以通过检验学习动机、学习策略等变量在教育干预措施与学生成绩之间的关系中的中介作用来了解这些变量在教育干预措施中的作用。
二、调节效应调节效应又称为交互作用效应，指的是一个变量对自变量和因变量之间的关系产生影响的程度。
如果一个变量对这种关系产生的影响是显著的，那么就认为这个变量具有调节效应。
调节效应可以通过回归分析、方差分析和多元分析等方法进行检验。
调节效应在社会科学研究中的应用也非常广泛。
例如，在管理学研究中，可以使用调节效应来检验领导风格和员工满意度之间的关系。
具体来说，可以通过检验员工工作经验、工作任务等变量对领导风格和员工满意度之间关系的调节作用来了解员工的工作情况对这种关系的影响。
三、中介效应与调节效应的区别中介效应和调节效应虽然都是用于检验自变量和因变量之间的关系，但是它们的研究对象和研究方法是不同的。
中介效应主要研究的是一个变量对自变量和因变量之间关系的传导作用，而调节效应则主要研究的是一个变量对自变量和因变量之间关系的影响程度。
此外，中介效应和调节效应在研究方法上也存在一些差异，中介效应主要使用路径分析和结构方程模型等方法，而调节效应则主要使用回归分析、方差分析和多元分析等方法。
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都是心理学中的重要概念，用于解释两个或多个变量之间的关系。
虽然它们都涉及到自变量和因变量之间的关联，但两种效应有着不同的作用和解释方式。
中介效应是指研究中介变量在自变量和因变量之间的传递作用。
当自变量对因变量的影响可以通过中介变量的连锁反应而发挥作用时，就会出现中介效应。
中介变量在中介效应中的作用是介于自变量和因变量之间的一种传递机制，通过调节自变量对中介变量的影响，进而影响因变量。
中介效应的本质是一种因果链条，它解释了自变量和因变量之间的关系以及这种关系是如何通过中介变量进行传递的。
调节效应则是指当其中一变量（调节变量）对自变量和因变量之间的关系有影响时，调节变量对于关系的影响程度。
调节效应也被称为交互效应，它涉及到自变量、调节变量和因变量之间的三方关系。
调节变量可以放大、减弱或改变自变量对因变量的影响。
调节效应的存在说明了自变量和因变量之间的关系取决于调节变量的特定条件或情境。
中介效应和调节效应的区别可以从以下几个方面进行分析：1.作用机制：中介效应强调中介变量在自变量和因变量之间传递作用的机制，即因果链条的存在。
而调节效应则关注调节变量对自变量和因变量之间关系的影响程度。
2.解释方式：中介效应解释了自变量通过中介变量对因变量产生影响，强调的是中介变量在关系中的作用。
而调节效应解释了调节变量对自变量和因变量关系的影响程度，强调的是调节变量在关系中的作用。
3.目的和研究设计：中介效应的研究主要关注自变量对中介变量和因变量之间关系的影响，可以用来解释变量之间的因果关系。
而调节效应的研究主要关注一些调节变量对自变量和因变量之间关系的影响程度，可以用来探索变量之间的交互效应。
4.统计分析：在统计分析上，中介效应通常通过中介模型来检验中介变量对自变量和因变量之间的影响。
调节效应则通常通过交互项分析来检验调节变量对自变量和因变量之间的影响。
总的来说，中介效应和调节效应都是探索变量之间关系的重要工具，但侧重点和解释角度不同。
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比较
调节变量 VS 中介变量
• 差别的关键在于？ 统计模型
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统计方法详析. 调节效应
统计分析方法
• 主要方法 • 方法一
•
•
-分组回归（适用于M为分类，X为连续变量的情况）
-层级回归（适用于M为连续变量的情况） -偏回归系数分析（适用于M为连续变量的情况）
中介效应
统计分析方法
• 主要方法 • 方法一
•
• •
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著 即H0：ab=0 - 检验c和c'的差异是否显著
• 方法二
• 方法三
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中介效应
统计分析方法
• 基本分析流程 主要采用结构方程模型进行统计或用SPSS进行回归 以下为一般中介检验程序
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调节效应
调节效应和交互效应
• 从统计上看，调节效应和交互效应是相同的 （对H0：c=0进行检验，c显著，则调节效应显著） • 从概念上看，交互效应中，两个自变量地位不固定，可以任意解释。 调节作用中，调节变量和自变量根据假设模型固定。
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• 方法二 • 方法三
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统计方法详析. 调节效应
方法二 层级回归
• 统计工具：SPSS • 步骤：
•
• •
1. 标准化自变量和调节变量
2. 建立交互作用变量 在SPSS建立一个新变量XM，两个变量的乘积
•
• • • •
3. 层次化多元回归
放入X变量，对Y进行回归，得到R12 放入X和XM变量，对Y进行回归，得到R22 比较R12和R22的差异 4. 绘制和解释交互作用项
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中介效应
统计分析方法
• 基本概念
• • -c=ab+c'， 中介效应大小即ab -检验ab/(c'+ab)或者ab/c'是否显著（中介效应相对大小）
•
• •
若显著，则表示中介效应显著
-完全中介效应：c'=0 -部分中介效应：c'显著
• 关键词解释
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• 统计工具：LISREL
• 步骤： • 1. 计算c-c'的标准误
•
• •
2. 检验统计量
在a=0，但b≠0时，可能存在较高的第一类错误率 即使中介效应不存在(ab=0),只要b显著,结果仍判定中介效应显著
• 缺点：
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统计方法详析. 中介效应
侯杰泰等提出的中介效应检验程序
• 基本思路： 第一步 回归系数检验 第二步 部分中介检验 依次检验a、b
第三步 完全中介检验
第四步 Sobel检验
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统计方法详析. 中介效应
方法一
• 基本思路：依次回归c，a，b • 统计工具：SPSS
• 步骤：
• • • • • • • 缺点： 中介效应弱时，检验效率低。
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1. 验证c不等于0：利用相关或者回归 2. 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 3. 中介效应的大小c' =b - a
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统计方法详析. 中介效应
统计分析方法
• 主要方法 • 方法一
•
• •
-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著
-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著 即H0：ab=0 -检验c和c'的差异是否显著
• 方法二
• 方法三
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讨论和分享
调节与中介效应
参考资料 • 如下
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目录 CONTENTS
1
调节效应
2
中介效应
3
比较
4
统计方法详析
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调节效应
定义和性质
• 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) ，也可以是定量的 (如年龄) • 影响因变量和自变量之间关系的方向 (正或负 )和强弱
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调节效应
统计分析方法
• 潜变量 利用结构方程模型或其他特定方法
2
不考虑
分组结构方程模型
不考虑
中心化乘积指标 GAPI 无约束模型
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中介效应
定义和性质
• 如果X通过影响变量 M来影响Y,则称M为中介变量 • 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=c'+ab (一个中介变量的情况)
调节效应
统计分析方法
• 关键词解释
•
• • • • •
-显变量：可以直接观测的显变量
-潜变量：实际工作中无法直接测量到的变量，一个潜变量常对应 多个显变量，可看做其对应显变量的抽象和概括 -伪变量处理：将连续变量分组成为类别变量 -中心化变换：使各变量平均数为0，在各各变量上减该变量的平均数 -偏回归系数：多元线性回归情况下，多个自变量中的一个和因变量 之间的关系。
统计方法详析. 中介效应
方法二
• 基本思路：检验H0：ab=0 • 统计工具：LISREL • 步骤： • • 1. Sobel提出ab的标准误计算公式 2. 检验统计量
• 缺点：
•
受到统计样本大小和是否正态分布的局限
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统计方法详析. 中介效应
方法三
• 基本思路：检验H0：c-c'=0
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调节效应
统计分析方法
• 显变量 根据不同的变量水平可以利用SPSS进行方差分析和回归的处理
方差分析 伪变量处理 层次回归分析 (R22 >R12)
分组回归 层次回归分析 (R22 >R12) XM偏回归系数检验
XM偏回归系数检验
பைடு நூலகம்
问题：如何对分组回归R进行比较？如何验证R22>R12显著？