调节变量和中介变量模型举例
调节变量和中介变量
自变量 自变量
中介变量 调节变量
因变量 因变量
280 articles
76 (27%) tested for mediation
99 (35%) 19 tested for
moderation
mentioned the moderator implied a mediator
. Incidence of tests of mediation and moderation in the Journal of Applied Psychology (volumes 84-86).
Job
Job
Sat
SatSalຫໍສະໝຸດ rySalary调节变量亦即交互作用
在模型中有特殊的表达方法 Mod
X1
Y
如何检验调节效应：
取决于变量的类型 如果自变量是二分变量，调节变量也是二分
变量
2x2 ANOVA
二分变量的调节效应
例:奖励食物数量影响动物的作业水平,内驱 力是调节变量
依次检验方法的局限
1. 总体作用显著并不是中介作用显著的必要条件；我们只 要直接检验间接作用即可发现是否有中介作用。研究者 按照Baron和Kenny因果步骤，会因为总体作用c不显 著而停止余下的检验，可能错失发现间接作用 显著的 机会
2. Baron和Kenny的方法需要a和b都要显著，而直接检 验间接作用 的中介分析（比如Sobel检验）却只需a和 b的乘积显著即可。显然，拒绝两个虚无假设要比拒绝 一个要困难。
测量间接效应
间接效应即中介作用的大小
完全中介或部分中介 间接效应=(c - c') 理论上, c - c' = a*b
调节变量和中介变量模型举例
调节变量和中介变量模型举例
1.有调节变量的模型
调节变量影响自变量和因变量之间的关系，即可以对关系方向的影响，也可能是对关系强度的影响.如银行存款数与一个人每个月开销数是存在关系的,但对男士和女士的影响是不同的，这里的性别就是一个调节变量。
2。
有中介变量的模型
中介变量可以解释变量之间为什么会存在关系以及这个关系如何发生的。
比如变革型领导通过影响领导成员交换关系从而影响员工工作绩效和组织公民行为。
3.有调节变量的中介模型
在很多的模型中，可能既有中介变量又有调节变量，如良好的校园氛围会影响一个人的学业成就，但是校园氛围是通过学校依恋这一中介变量对学业成就进行影响，在这个过程中，学生自控能力的差别会影响这种关系，所以学生自控能力是这个模型里的调节变量.。
Mplus：中介模型与调节模型
中介调节模型基础
常见模型示例（二）
e1
1
X1
Y1
1
e1
X1
X2
1
e1
X2
Y2
非递归模型一
1
e2
X4
非递归模型二
X3
1
e1
中介调节模型基础
常见模型示例（三）
Y1
Y2 自回归模型
Y3
Y4
MODEL：y2 on y1； y3 on y4； x4 on y3 ； MODEL：y2 on y1 w1； y3 on y2 w2； y4 on y3 w3； w2 on y1 w1； w3 on y2 w2； w4 on y3 w3； w1 with y1；
如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说，Y与X 的关系收到第三个变量M的影响，这种有调节变量的模型一般可以用下图表 示： M
X
Y
e
Y=f(X，M)+e
调节变量可以是定性的（如性别、种族、学校所在地等），也可以是定量的 （如年龄、受教育年限、刺激次数等），它影响自变量和因变量之间关系的 方向（正或负）和强弱。 例如：
c`=0.05*
张晓 等 (2009) 《家庭收入与儿童早期的社会能力： 中介效应与调节效应 》
中介调节模型基础
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。 例如：
−
上司的归因研究：下属的表现→上司对下属表现的归因→上司对下属表现的反应，其中，“上 司对下属表现的归因”为中介变量。 X
中介调节模型基础
最简单常用的调节模型，即假设Y与X之间有如下关系： Y=aX+bM+cXM+e
有调节的中介效应模型方程
有调节的中介效应模型方程有调节的中介效应模型是社会科学研究中常用的方法，用于分析一个变量对两个其他变量之间关系的调节作用。
该模型可以帮助研究者深入理解变量之间的复杂关系，并揭示其背后的机制。
本文将介绍有调节的中介效应模型的基本原理和应用，并通过一个具体案例来解释该模型的使用方法和结果解读。
有调节的中介效应模型的基本方程可以表示为：Y = a + b1*X + b2*M + b3*X*M + e其中，Y代表因变量，X代表自变量，M代表中介变量，a代表常数项，b1、b2、b3代表回归系数，e代表误差项。
该模型通过回归分析来估计各个变量之间的关系，并通过系数b2和b3来判断中介和调节效应的存在与程度。
在实际应用中，有调节的中介效应模型可以帮助研究者回答以下问题：自变量对因变量的影响是否通过中介变量实现？中介变量是否受到调节变量的影响？调节变量对自变量与中介变量之间关系的影响程度如何？通过分析这些问题，研究者可以深入了解变量之间的关系，并为实际问题的解决提供有力支持。
为了更好地理解有调节的中介效应模型，我们以一个假设情境为例进行解释。
假设我们研究了某公司员工的工作满意度（Y）、工作压力（X）、以及工作支持（M）之间的关系。
我们想要探究工作支持在工作满意度和工作压力之间的中介作用，并考察工作压力对这一中介效应的调节作用。
我们进行回归分析，将工作满意度作为因变量，工作压力作为自变量，工作支持作为中介变量。
通过回归分析，我们可以得到自变量对因变量的直接效应系数b1，以及中介变量对因变量的效应系数b2。
如果b1的显著性检验结果为正且显著，说明工作压力对工作满意度存在直接影响；如果b2的显著性检验结果为正且显著，说明工作支持对工作满意度存在中介效应。
接下来，我们引入调节变量工作压力对中介变量工作支持的影响进行分析。
我们将工作压力和工作支持作为自变量，工作满意度作为因变量，进行回归分析。
通过回归分析，我们可以得到工作压力对工作支持的直接效应系数b3。
中介变量和调节变量
例如：
父亲的社会经济地位——儿子的教育程 度——儿子的社会经济地位（Duncan, Featherman & Duncan, 1972）
中介变量：儿子的教育程度
下属的表现——上司对下属表现的归 因——上司对下属表现的反应（James & Brett，1984）
中介变量：上司对下属表现的归因
效应之间的关系：c=c’+ab
2. 广义乘积指标（GAPI）方法（ Wall & Amemiya, 2001) 3. 无约束方法（Marsh, Wen & Hau, 2004)
拟极大似然估计（QML）方法(Klein & Muthen, 2002)
2 中介变量和中介效应
2.1 中介变量的定义 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。 （Judd & Kenny，1981； Baron & Kenny, 1986)
第三者： 老师的管教方式（U） 老师对学生的喜欢程度（W）
5.1 教师喜欢程度 是调节变量还是中介变量
调节效应分析
5.1 教师喜欢程度 是调节变量还是中介变量
中介效应分析
5.2 管教方式 是调节变量还是中介变量
调节效应分析
5.2 管教方式 是调节变量还是中介变量
中介效应分析
Sobel 检验
化潜为显（均值或因子得分） 两步最小二乘回归 （Bollen & Paxton, 1998) 分组线性结构方程分析 （如Bagozzi & Yi ，
1989 ； Joreskog, 1971）
带潜变量乘积项的结构方程分析
1. 参数非线性约束方法（Kenny & Judd, 1984; Joreskog & Yang , 1996; Algina & Moulder, 2001)
中介变量,调节变量
中介效应检验2：sobel检验
在显著性水平为0.05下对应的Z的临界值为 0.97。பைடு நூலகம்明只要Z>0.97，则在P<0.05的显著 性水平下，中介效应显著。
调节变量
变量X与变量Y有关系，但是X与Y的关系受 到第三个变量Z的影响，那么Z就是调节变 量。
调节作用检验
中介变量 调节变量
中介变量
X影响Y，并且X通过一个中间的变量M对Y 产生影响，M就是中介变量。 检验中介变量的方法（Baron ，Kenny1986）
自变量影响因变量 自变量影响中介变量 控制中介变量后，自变量对因变量的作用消失 了，或者明显地减小了
检验中介效应
第一种方法：( i ) 系数 c 显著 ( 即 H0 : c = 0 的假设被拒绝) ; (ii) 系数 a 显著 ( 即H0 : a = 0 被拒绝) , 且系数 b 显著 ( 即 H0 : b = 0 被拒绝) 。 完 全中介过程还要加上 : ( iii ) 系数 c’不显著 第二种方法：检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积 ab 是否 显著 , 即检验 H0 : ab = 0 , 如果拒绝原假设 , 中介效应显著, 这种做法其 实是将 ab 作为中介效应 第三种做法：检验 c’ 与 c 的差异是否显著 ,即检验 H0 : c - c’ = 0 , 如 果拒绝原假设 , 中介效应显著
有中介的调节变量和有调节的中介变量
[ 1]
1 有中介的调节变量
如果一个模型除了自变量和因变量外, 涉及的 第三变量不止一个 , 可能会同时包含调节变量和中 介变量。这些变量出现在模型中的位置不同会产生 不同的模型, 联系着不同的统计背景和意义。 设要研究学 生行为 ( X ) 对同 伴关系 ( Y ) 的影 响。以往的研究发现 , 老师的管教方式 ( U ) 是调节 变量 , 老师对 学生的喜欢程度 ( W ) 是中介变量 。 据此可以建立如图 1 所示的模型。我们知道 , UX 是 调节效应项, 如果它影响 W, 而 W 影响 Y, 说明调节 效应 ( 至少部分地 )通过中介变量 W 而起作用 , 称这 样的调节变量是有中介的调节变量 ( m ed iated m od erato r) 。 Baron 和 Kenny 提到过这一概念, 但没有 讨论如何分析这种模型。可以仿照文 [ 2] 中的中介 效应检验程序检验有中介的调节效应是否显著。 以依次 检验为 例, 有 中介 的调 节效 应显著 意 味着 : ( 1) 做 Y 对 X 、 U 和 UX 的回归, UX 的 系数显 著; ( 这 一 步 说 明 U 对 Y 与 X 关 系 的 调 节 效 应 显著。 ) ( 2) 做 W 对 X 、 U 和 UX 的 回归 , UX 的系 数 显著 ;
- 9. 78 - 2. 20 0. 63 0. 48 0. 09 0. 04
中介效应也低。
表 2 中介效应分析
预测变量 对 Y 的直接效应 对 W 的直接效应 经过 W 对 Y 的中介效应 中介效应与直接效应之比 W X U UX 0 . 144 UW 1 . 308
5. 52 - 0. 55 0. 00 0. 00
[ 3] [ 1]
调节变量和中介变量(温忠麟)
6.1 遮掩效应
检验步骤和中介效应检验相同，但可以忽略第一步
例如 X—居民区每月人均购物消费 Y—居民区每月人均便利店购物消费 M—居民区每月人均超市购物消费
拟极大似然估计（QML）方法(Klein & Muthen, 2002) 贝叶斯（Bayesian)方法
2 中介变量和中介效应
2.1 中介变量的定义 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。 （Judd & Kenny，1981； Baron & Kenny, 1986)
愿人间凝聚的能量激荡每一个人的智场 —— 等概率
敬请批评指正
谢谢各位
1. 做Y对X、U和UX的回归， UX的系数显著； 2. 做W对X、U 和UX的回归， UX的系数显著； 3. 做Y对X、U 、UX和W的回归， W的系数显著。
如果在第（3）步中，UX的系数不显著，则U的调节 效应完全通过中介变量W而起作用。
4.2 有调节的中介模型
有调节的中介效应显著意味着：
1.做Y对X和U的回归，X的系数显著； 2.做W对X和U的回归，X的系数显著； 3.做Y对X、U和W的回归，W的系数显著；
带潜变量乘积项的结构方程分析
1. 参数非线性约束方法（Kenny & Judd, 1984; Joreskog & Yang , 1996; Algina & Moulder, 2001)
2. 广义乘积指标（GAPI）方法（ Wall & Amemiya, 2001) 3. 无约束方法（Marsh, Wen & Hau, 2004, 2006, 2007)
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调节变量和中介变量模型举例
1.有调节变量的模型
调节变量影响自变量和因变量之间的关系，即可以对关系方向的影响，也可能是对关系强度的影响。
如银行存款数与一个人每个月开销数是存在关系的，但
对男士和女士的影响是不同的，这里的性别就是一个调节变量。
2.有中介变量的模型
中介变量可以解释变量之间为什么会存在关系以及这个关系如何发生的。
比如变革型领导通过影响领导成员交换关系从而影响员工工作绩效和组织公民行为。
3.有调节变量的中介模型
在很多的模型中，可能既有中介变量又有调节变量，如良好的校园氛围会影响一个人的学业成就，但是校园氛围是通过学校依恋这一中介变量对学业成就进行影响，在这个过程中，学生自控能力的差别会影响这种关系，所以学生自控能力是这个模型里的调节变量。
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