1、一、概念中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。中介效应中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M），再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。调节作用调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时
2、的影响幅度是否有着明显的不一样。二、研究步骤（1）中介效应中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤:第1步：确认数据，确保正确分析。中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y一定是定量数据。X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。中介变量（M）自变量（X）分类定量分类定量分层回归分析第2步：中介作用检验检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。中介作用共分为3个模型。针对上图，需要说明如下：模型1：自变量X和因
3、变量（Y）的回归分析模型2：自变量X，中介变量（M）和因变量（Y）的回归分析模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量（M），因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入乂，第二层放入M）。在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图：（SPSSAU用户使用“生成变量”功能）第2步和第3步是进行分层回归完成（分层1放入乂，分层2放入M）第4步单独进行模型3,即X对M的影响（使用回归分析或分层回归均可，分层回归只有分层1时事实上就是回归分析）
4、最后第5步进行中介作用检验。检验图如下：SPSSAU帮助手册-中介作用a代表X对M的回归系数;b代表M对Y的回归系数;c代表X对Y的回归系数（模型1中）；c’代表X对Y的回归系数（模型3中）。第3步：SPSAU进行分析用户可以直接按照上图流程在SPSSAU中进行分析，生成结果。具体分析步骤可参考链接页面：SPSS在线_SPSSAU_中介作用8如曜0尚定定奥）鞘明皿秘）分矽曜■/星英）（2）调节效应第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的研究方法。调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现；调节
5、作用分析时，Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据（比如开车速度），调节变量Z可以为分类数据（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。调节变量（Z）自变量㈤分类定量分美冬因素方至分析供NOVAl分层回归分析.或分组回归定量分层回归分析分层回妇分莎第2步：调节作用检验调节效应检验步骤分类&Z分类以定量&Z分类女X分类&Z定量4;X定量&Z定量iiI1bRB111「111!』步骤1x洲白妄母雁行标准化员闻用利4，n时白夜总*布虑般交母蜂因-■节委
6、*甜FJ变姓牌■节变垃踞E厅枷1MhfE.LLTja节交址Zft如!!青址蛀环并且寄新童厅斥准化迁耳得句最冲且削身童国.神址京*..井R得到左宅尊:尊ft*佻垛苴昭忸OLFZ,:模型构建检分析队层司臼成毒!1回伯!:步骤3眼邮割!1!诃节效应检验应，g刖r-——节堕应Li廿互项由普K）」白圜12,Ef5唯位昇2蚓林之无佣卡枝税向L|金&旦&显SH7>效反，反宣力ifl节效府一:□强肢.垃之无iM午致*2iNU」他虹询甘散点，挺之王UI节效闻帝JNE胃吊,■匍礼必尤1：宝4：翌
7、显帝即.杆fl帕,调行效应.K*§甲苏枣化电*舛￥1讽节脸应，反SPSSAU帮助手册-调节作用调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。针对上图，需要说明如下：如果X或者Z也或者Y由多项表示，通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列（SPSSAU生成变量功能）；如果X或者Z是分类数据，并且使用分层回归，则需要对X进行虚拟变量处理（哑变量处理）；对X或者Z进行标准化处理，也可以进行中心化处理均可；Y并不需要进行标准化或者中心化处理（处理也可以）；交互
8、项是指两项相乘的意思，记住交互项不能再次进行标准化或中心化；R平方变化显著的判断，是看△「值是否呈现出显著性，如果显著则说明R平方变化显著；R平方变化显著，正常情况下交互项也会出现显著。如果说R平方变化显著，但交互项并不显著，建议以没有调节作用作为最终结论；如果交互项显著，R平方变化显著，建议以有调节作用作为最终结论。第3步：SPSAU进行分析用户判断好数据类型后，直接按照上图流程，在SPSSAU中进行数据处理及分析即可。具体分析流程可参考链接页面：SPSS在线—SPSSAU—调节作用开始多因紊方差分折SPSS在线_SPSSAU_中介作用：链接；中
9、介作用中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M,再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系；比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M），再影响最终工作绩效（Y）。中介作用的分析较为复杂，共分为三个步骤，分别如下：第1步：确认数据，确保正确分析。中介变量（M）自变量（X）分类定量分类--定量-分层回归分析中介作用是一种概念，具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y一定是定量数据（比如工作绩效）。X也是定量数据（比如工作满意度），中介变量M也是定量数据（比如创新氛围）。第2步：中介作
10、用检验o模型1：自变量X和因变量（Y）的回归分析o模型2：自变量X,中介变量（M）和因变量（Y）的回归分析o模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析o模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量（M）,因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入乂，第二层放入M）。（SPSSAU的“生成变量功能”）o第2步和第3步是进行分层回归完成（分层1放入乂，分层2放入M）o第4步单独进行模型3,即X对M的影响（使用回归分析或分层回归均可，分层回归只有分层1时事实上就是回归分析）o最后第5步进行中介作用检验。
11、检验图如下：oa代表X对M的回归系数（模型3中）b代表M对Y的回归系数（模型2中）；c代表X对Y的回归系数（模型1中）；^代表X对Y的回归系数（模型2中）。第3步：SPSAU进行分析举例针对模型1和模型2时的分层回归:开始分是回归分析针对模型3：S_X中介作用是结合3个模型的结果，将系数等放在一张表上，进行对比a,b,c,c’的显著性，最后得到验证，建议放所有得到的结果整理成一张表格，类似表格如下：模型模型xY-YD标难误.B标灌误“标堆误■时0.000(W3&0.0000.W
12、10.000O.tMOXMR平方」调费夫平方.[0.174**.*包0.506.050L■0.031.阪44f0.05.-Cf034]O',334.10.10]函％|e1忡.304”03K6.0378.0.05K0-057F值，平方■-98^287*0.506.49.572**.0:341.48』8V。加&98.2S7**.4,572**.23.463,"皿-口5**中介作用模型c或者c'最后提示用
13、户，中介作用的原理模型图如下:中介效应示意图*中介变量(M)*因变量(Y}自变量(X)参考文献本文档中的表格，图等资料出于书籍“问卷数据分析一破解SPSS的六类分析思路”。调节作用通常需要写明参考文献，即参考出处和原始资料等，建议列明下述三个文献。o1、周俊(2017).问卷数据分析一一破解SPSS的六类分析思路[M].北京:电子工业出版社2017,73~77o2、BaronandKenny(1986)：Baron,R.M.,&Kenny,D.A.(1986).Themoderator-mediatorvariable
14、distinctioninsocialpsychologicalresearch:Conceptual,strategic,andstatisticalconsiderations.JournalofPersonalityandSocialPsychology,51,1173-1182.o3、温忠麟，侯杰泰，张雷(2005).调节效应与中介效应的比较和应用.心理学报2005,37(2):268~274疑难解惑中介作用时，自变量X有很多个，或者中介变量M有多个？中介作用分析时，如果自变量X有多个，也或者中介变量M有多个。其操作，检验流程不
15、变。模型1和模型2时会有多个X，并且会有很多个模型3(因为中介变量有多个)。并且其检验流程依旧遵循自变量和中介变量均为一个时的步骤。当自变量或中介变量的个数较多时，模型会变得较为复杂，建议用户可对模型进行拆解，然后重复进行多次中介模型分析即可。如何进行智能化中介作用研究？如果希望智能化分析，可直接使用SPSSAU问卷研究-》中介作用进行即可。（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。第2步：调节作用检验调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。针对上图，需要说明如
16、下:调节效应检验步骤!…函骤i，数据处理步骤3:曲节效成检验宜互顶显.*也有调节坡曲.丘史正由也既峭I：幻门株星村蚪％胃审强史,麻￡定2;餐平方斐—1B啊调■触回反克正调喑姓应ua弟戒■有，■性携#『赐者一节1＞交互AUajRiJ有圜廿童成"反W无m皆做成2.JT平方堂化星调明茹卜反史.无凋11说成]＞左互蜜J0JSBK「两日池向-反吏大牌苜做成：J.JT罕.与交比仙育蜉甘iTi；收通卜反iJE■甘敛成4:X定里&Z定.履步SS2模型枸定#阻4＜方里好析打旱由巧诚者好拊回归址|招回归女X分类
17、&定量甘n噬耽询杓怀液化域理禅到z.,询咛白垒底n怀盅根垒信处PI.谊P够谶nfth麻淮忧地丘KWI&.井且耕到空3DtLPZr甘ifI壅GUTI凹节或最琨h搐:僵比驻：牝沙到ZEE并且粘列史如心.华2才定量&Z分类1:X分类&Z分类o调节作用调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度是否有着明显的不一样。调节作用的分析较为复杂，共分为三个步骤，分别如下：第1步：识别X和M的数据类别，选择合
18、适的研究方法。调节变量（Z）自变量（X）分类定量分类多因素方差分析（ANOVA）分层回归分析或分组回归定量分层回归分析分层回归分析调节作用是一种概念，具体研究时需要对应使用研究方法去实现；调节作用分析时，Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据（比如开车速度），调节变量Z可以为分类数据如果X或者Z也或者Y由多项表示，通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列（SPSSAU生成变量功能）o如果X或者Z是分类数据，并且使用分层回归，则需要对X进行虚拟变量处理（哑变量处理）o对X或者Z进行标准化处理，也可以进行中心化处理
19、均可oY并不需要进行标准化或者中心化处理（处理也可以）o交互项是指两项相乘的意思，记住交互项不能再次进行标准化或中心化oR2变化显著的判断，是看苗值是否呈现出显著性，如果显著则说明R2变化显著oR2变化显著，正常情况下交互项也会出现显著。如果说R2变化显著，但交互项并不显著，建议以没有调节作用作为最终结论；如果交互项显著，R2变化显著，建议以有调节作用作为最终结论。第3步：进行分析本处以X为定量数据，Z为定量数据作为事例进行讲述，即为上述图中第四种类型，需要使用分层回归分析，首先假定X和Z均已经进行了标准化处理（“生成变量”功能），并且通过SPSS
20、AU得到了交互项（“生成变量”功能相乘），然后进行分层回归分析，如下所示：开始分层回归分析土s_z第一层中放入标准化后的X和Z；第二层放入交互项（标准化后X*标准化后Z），【提示：交互项单独放在第2层，有时候也会第1层放X，第2层放乙第3层放交互项。目的在于看由第1层到第2层时加入乙Z是否会对Y有影响。】分析得到如下结果：分层1分层2B标准误B标准误常数2.518**0.0282.5230.028S_X-0.0160.0280.828**0.028S_Z-0.0160.028-0.008
21、0.030S_X*S_Z0.0200.023R20.7300.731调整R20.7290.729F值453.605**302.434**△R20.7300.001△F值453.605**0.756因变量（Y）:Y*p<0.05**p<0.01上图中R变化值仅为0.001非常非常低，而且△值没有呈现出显著性（右上角没有*号），说明F值变化不显著，也即说明分层2在分层1的基础上加入交互项，并没有对Y起着更多的作用，而且具体看交互项的回归系数值为0.020，没有呈现出显著性（右上角没有
22、*号），也即说明交互项没有呈现出显著性，进一步说明没有调节作用产生。调节作用模型最后提示用户，调节作用的原理模型图如下：交互项(X*Z)参考文献本文档中的表格，图等资料出于书籍“问卷数据分析一破解SPSS的六类分析思路”。调节作用通常需要写明参考文献，即参考出处和原始资料等，建议列明下述三个文献。调节效应检验模型说明模型1：力十￡模型AF=8尸加*才十+心*奸￡因变量(Y)调节变量(可自变量(X)o1、周俊(2017).问卷数据分析一破解SPSS的六类分析思路[M].北京:电子工业出版社2017,73~77o
23、2、BaronandKenny(1986)：Baron,R.M.,&Kenny,D.A.(1986).Themoderator-mediatorvariabledistinctioninsocialpsychologicalresearch:Conceptual,strategic,andstatisticalconsiderations.JournalofPersonalityandSocialPsychology,51,1173-1182.o3、温忠麟，侯杰泰，张雷(2005).调节效应与中介效应的比较和应用.心理学报2005,37(2):268~274疑难解惑交互项如何处理？交互项是指相乘的意思，一般是两项相乘。操作方法为：SPSSAU【数据处理->生成变量->'乘积'】功能如何进行智能化调节作用研究？如果希望智能化分析，可直接使用SPSSAU问卷研究-》调节作用进行即可。