1.调节效应：当一个变量（如个体特征、情境因素等）增加或减少另一个变量（如行为、结果等）的概率或程度时，我们称之为调节效应。换句话说，一个变量（调节变量）如何影响另一个变量（中介变量），当另一个变量的水平不同时。
2.中介效应：当一个变量（如行为、结果等）受到两个或多个变量（如中介变量和自变量）的影响时，我们称之为中介效应。这个变量（中介变量）在两个其他变量之间起到了桥梁或中介的作用。
二、主要区别
1.变量的数量：在调节效应中，通常只有一个自变量和一个因变量。而在中介效应中，通常有两个或更多的自变量和一个因变量。也就是说，一个变量通过多个其他变量的交互作用影响结果。
2.独立性：在调节效应中，自变量和中介变量被认为是独立存在的。而在中介效应中，中介变量和自变量被视为是相互关联的，它们的存在是彼此影响的结果。
3.效果的大小：在解释两个变量的关系时，调节效应的效果可能会随不同的条件或情境而变化。而在中介效应中，由于涉及到多个变量的交互作用，效果通常更加稳定和一致。
三、应用实例
假设我们在研究家庭环境因素（作为调节变量）如何影响学生的学术表现（作为中介变量）。在这种情况中，我们可以看到这两个概念在发挥作用：首先，家庭环境可能直接影响学生的行为和表现；其次，家庭环境也可能会通过学生的个人特质、学习动机等因素间接影响学术表现。这就是一个典型的调节效应和中介效应的例子。
然而，如果我们把同样的家庭环境作为自变量和因变量，那么我们可能会发现一个中介效应。在这种情况下，家庭环境可能直接影响学生的个人特质和学习动机，而学生的学习动机又直接影响学术表现。在这种情况下，家庭环境通过影响学生的学习动机这一中介因素来影响学术表现。
四、结论
总的来说，调节效应和中介效应都是解释变量间关系的机制，但它们在变量的数量、独立性、效果的大小以及研究假设等方面存在明显的区别。理解这些区别可以帮助我们更准确地理解变量之间的关系，从而更好地设计和解读研究结果。在未来的研究中，我们需要根据具体的研究问题和数据特点来选择合适的模型和方法来分析这些关系。