如何用SPSS做中介效应与调节效应-数据分析

如何用SPSS做中介效应与调节效应

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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。

（1）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；

（2）当调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量时,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

第一步做Y对X和M的回归,得测定系数R1²。

第二步做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；

（3）当自变量是连续变量，调节变量是类别变量时，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，

（4）当自变量是连续变量，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：

（1）调节变量是类别变量,自变量是潜变量

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；

（2）调节变量和自变量都是潜变量

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。

3．中介变量的定义

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。Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c是X对Y的总效应,ab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。

4、中介效应分析方法

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；

第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少有一个不显著，做Sobel检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。

Sobel检验的统计量是z=^a^b/sab ，中 ^a, ^b分别是 a, b的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb分别是 ^a, ^b的标准误。

5. 调节变量与中介变量的比较

	调节变量M	中介变量M
研究目的	X何时影响Y或何时影响较大	X如何影响Y
关联概念	调节效应、交互效应	中介效应、间接效应
什么情况下考虑	X对Y的影响时强时弱	X对Y的影响较强且稳定
典型模型	Y=aM+bM+cXM+e	M=aX+e₂　　Y=c′X+bM+e₃
模型中M的位置	X,M在Y前面,M可以在X前面	M在X之后、Y之前
M的功能	影响Y和X之间关系的方向(正或负)和强弱	代表一种机制,X通过它影响Y
M与X、Y的关系	M与X、Y的相关可以显著或不显著(后者较理想)	M与X、Y的相关都显著
效应	回归系数c	回归系数乘积ab
效应估计	^c	^a^b
效应检验	c是否等于零	ab是否等于零
检验策略	做层次回归分析,检验偏回归系数c的显著性(t检验);或者检验测定系数的变化(F检验)	做依次检验,必要时做Sobel检验