如何用SPSS做中介效应与调节效应

如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析主题一：中介效应重要理论及操作务实一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M 为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。

中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。

在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。

例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系：○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。

此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。

在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应；○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应；因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。

当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检验也更复杂。

以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下：Y=cx+e11)M=ax+e2 2)Y=c’x+bM+e33)上述3个方程模型图及对应方程如下：二、中介效应检验方法中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1.依次检验法（causual steps）。

依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下：1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c 显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c 不显著（说明X 对Y 无影响），则停止中介效应检验；1.2 在c 显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a 不显著，则停止检验；1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c ’x+ bM + e3,检验b 的显著性，若b 显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。

如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析主题一：中介效应重要理论及操作务实一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。

中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。

在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。

例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系：○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。

此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。

在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应；○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应；因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。

当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检验也更复杂。

以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下：Y=cx+e1 1)M=ax+e2 2)Y=c’x+bM+e3 3)上述3个方程模型图及对应方程如下：二、中介效应检验方法中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1.依次检验法（causual steps）。

依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下：1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验；1.2 在c 显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a 显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a 不显著，则停止检验；1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c ’x + bM + e3,检验b 的显著性，若b 显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。

如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析SPSS和AMOS是两个常用的统计软件，它们可以用于进行中介效应和调节效应分析。

下面我将详细介绍如何在SPSS中进行中介效应和调节效应分析，并结合AMOS进行结构方程模型的分析。

中介效应分析：中介效应分析用于探究一个因变量和一个自变量之间是否存在中介变量，以及中介变量对于因变量和自变量之间关系的解释程度。

1.数据准备首先，需要将需要分析的数据导入SPSS软件中。

确保数据已经整理好并进行了数据清洗。

2.建立回归模型在SPSS中，选择“回归”分析模块。

将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中。

3.检验中介变量在回归模型中，将可能的中介变量放入“控制变量”框中。

运行回归模型后，观察自变量对因变量的影响是否减小或变得不显著。

如果在加入中介变量后，自变量对因变量的影响减小或不显著，则说明中介变量起到了中介作用。

4.中介效应检验使用SPSS的BOOTSTRAP方法进行中介效应检验。

在“回归分析”中选择“中介效应”，然后将自变量、中介变量和因变量依次放入相应的框中。

确保你勾选了“调节变量”框，在该框中放入与自变量和中介变量之间可能存在调节关系的变量，比如性别、年龄等。

5.结果解释SPSS将计算出中介效应的点估计值和置信区间。

通过检查置信区间是否包含0来判断中介效应是否显著。

如果置信区间不包含0，则可以认为中介效应是显著的。

调节效应分析：调节效应分析用于探索调节变量对于自变量和因变量之间关系的调节作用。

1.数据准备同样，将需要分析的数据导入SPSS软件中。

2.建立回归模型选择“回归”分析模块。

将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中，将调节变量放入“控制变量”框中。

3.检验调节效应观察调节变量是否对自变量和因变量之间的关系产生显著的影响。

如果调节变量对于自变量和因变量关系的显著性有所改变或存在交互作用，则说明调节变量具有调节效应。

如何用SPSS故中介效应与调节效应1、调节变量的定义变量丫与变量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。

在故调节效应分析时, 通常要将自变量和调节变量故中心化变换。

简要模型：丫 = aX + bM + cXM + e 。

丫与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, 故Y=aX+bM+cXM+的层次回归分析：1、做丫对X和M的回归,得测定系数R12。

2、做丫对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, 做丫对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x2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x2 值和相应的自由度。

前面的减去后面的得到一个新的x 2,其自由度就是两个模型的自由度之差。

如果x2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。

SPSS中介与调节效应分析首先，中介效应是指一个变量对于自变量和因变量之间关系的解释作用，通过该变量的加入，可以揭示自变量与因变量之间的潜在机制。

调节效应是指一个变量是否能够改变自变量与因变量之间的关系强度或者方向。

中介与调节效应分析可以帮助研究者深入了解自变量与因变量之间的关系，从而更好地解释研究结果。

SPSS可以用来进行中介与调节效应分析。

下面将介绍相应的步骤：1.数据收集与准备：首先，需要收集所需的数据，并将数据录入SPSS。

确保数据的准确性和完整性。

2.数据清洗与变量筛选：根据研究的需求，对数据进行清洗和变量筛选。

这包括删除缺失值、异常值或不相关的变量。

3.变量计算：根据中介与调节效应的研究假设，可以对一些变量进行组合或计算。

例如，计算中介变量的总得分或变量之间的差值。

4. 进行中介效应分析：在SPSS中，可以使用插件PROCESS来进行中介效应分析。

首先，选择"Analyze"选项卡，然后选择"PROCESS"插件。

在打开的窗口中，输入自变量、中介变量和因变量。

选择适当的模型，例如"Model 4"，并点击"Run"进行分析。

5. 解读中介分析结果：中介分析的结果有三项：自变量对中介变量的影响（路径a）、中介变量对因变量的影响（路径b）以及自变量对因变量的总效应（路径c）。

可以通过Bootstrap置信区间来检验效应的统计显著性。

如果路径a和b都显著，那么就可以认为存在中介效应。

6. 进行调节效应分析：调节效应分析也可以通过PROCESS插件进行。

首先，选择"PROCESS"插件，然后选择"Model 1"。

输入自变量、调节变量和因变量，点击"Run"进行分析。

7. 解读调节分析结果：在调节效应分析中，主要关注调节变量对自变量和因变量之间关系的影响。

中介效应和调节效应的SPSS检验为将不同的变量的数据的尺度统一化，将所有数据进行中心化处理，即将原始数据减去平均数。

SPPS步骤：打开数据，在菜单中执行：analyse--descriptive statistics--descriptives。

一．SPSS回归分析中介效应检验步骤：第一步：检验自变量X（EP1）与因变量Y（SI1）的关系，即方程y=cx+e1中的c是否显著，检验结果如下表：由上表可知，方程y=cx+e的回归效应显著，系数c值.342显著性为p<.000,可以进行方程m=ax+e和方程y=c’x+bm+e的显著性检验；第二步：分别检验a和b的显著性，如果都显著，则急需检验部分中介效应和完全中介效应；如果都不显著，则停止检验；如果a或b其中只有一个较显著，则进行sobel检验（边缘检验）。

首先，检验中介变量M（OC1）与自变量X（EP1）的关系，即方程M=ax+e2中的c是否显著，检验结果如下表：由上面两个表格结果分析可知，方程m=ax+e中，a值0.112显著性p>.000,不显著，继续检验b的显著性。

第三步：检验中介变量M（OC1）、自变量X（EP1）和因变量Y（SI1）的关系，即方程y=c’x+bm+e3中的c是否显著，检验结果如下表：由上面两个表的结果分析可知，方程y=c’x+bm+e中，b值为0.146显著性为p>.000,所以b不显著。

因此综合两个方程m=ax+e和y=c’x+bm+e的检验结果，a和b都不显著，停止检验。

所以，由我们的数据，分析得出调节效应不存在。

二．SPSS回归分析调节效应检验步骤：首先，构建两个回归方程，Y（SI1）是因变量，x（EP1）是自变量，M （OC1）是调节变量，MX（spss计算得出：转换→计算变量，命名JFX）是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c'。

我们可以检验两个方程的R方改变量，如果该变量显著，说明调节作用显著，也可以直接检验c'的显著性，如果显著也可以说明调节作用。

如何在SPSS及AMOS分析调节效应实战调节效应是指一些因素对于两个变量之间的关系起到调节作用。

SPSS和AMOS是常用的统计分析工具，可以用来进行调节效应的实战分析。

下面将介绍如何在SPSS和AMOS中进行调节效应的分析。

1.数据准备：首先要准备数据，包括自变量、调节变量和因变量的观测数据。

确保数据的质量和准确性。

2.分析方法选择：根据研究目的和数据类型选择适合的分析方法。

如果变量之间的关系是线性的，可以使用回归分析；如果需要考虑多个变量之间的关系，可以使用结构方程模型（SEM）。

3.回归分析：在SPSS中进行回归分析，可以通过“统计”菜单中的“回归”子菜单进行操作。

将自变量、调节变量和因变量输入到相应的变量框中，并点击“确定”进行分析。

分析结果会显示自变量的回归系数和调节变量的交互效应。

4.调节效应检验：根据回归分析的结果进行调节效应的检验。

判断调节变量是否对于自变量和因变量之间的关系起到显著的调节作用。

可以通过回归分析结果中的回归系数、调节变量和交互项的显著性水平来判断。

5.结构方程模型：如果需要考虑多个变量之间的关系，可以使用AMOS进行结构方程模型分析。

在AMOS中，用路径图表示变量之间的关系，并设置路径系数、因子载荷及误差项等参数。

可以通过模型拟合指数（如χ²/自由度、RMSEA、CFI等）来评估模型的拟合程度。

6.调节效应分析：在结构方程模型中，可以将调节变量作为中介变量或调节变量引入模型，通过路径系数来表达调节效应的大小。

通过比较不同模型的拟合指数来判断调节效应的显著性。

需要注意的是，在进行调节效应分析时a.控制其他潜在的干扰变量，以保证调节效应的准确性。

b.样本量要足够大，以获得稳定的结果。

c.清晰定义调节变量的作用机制和理论假设。

总结起来，进行调节效应分析的步骤包括数据准备、分析方法选择、回归分析、调节效应检验和结构方程模型分析。

通过这些步骤，可以实现在SPSS和AMOS中进行调节效应实战分析的目的。

如何用SPSS做中介效应与调节效应中介效应和调节效应是做结构方程模型的时候，不得不探讨的问题，有时候，这些效应会在你的研究中发挥着很大的作用。

可以说，知道如何用SPSS来测量中介效应和调节效应对你的研究和数据分析至关重要。

若你正好在搞结构方程模型，那么你可以使用SPSS，记住以下几点即可测量中介效应和调节效应。

首先，你需要在SPSS中建立一个结构方程模型，这个模型要包括自变量，因变量，中介变量和调节变量，然后打开“结构方程模型”窗口，点击“新建模型”，这样你的模型就建立好了，你就可以添加相关的变量了。

接下来，你需要添加自变量、因变量、中介变量和调节变量，右击模型框架后，选择“新建变量/因变量/中介变量/调节变量”，点击OK，在弹出的窗口中选择想要的变量，比如自变量、因变量、中介变量和调节变量，然后点击“确定”，变量就被添加到你的模型里了。

接下来，你需要在模型中添加因变量和自变量的回归参数，以测量中介效应和调节效应，点击“新建参数”，在弹出的窗口中，选择你最近添加的自变量和因变量，比如说，如果你想测量一个自变量对一个因变量的中介效应，你就需要选择两个变量。

SPSS教程PROCESS中介与调节效果分析
一、中介效果分析在SPSS中的使用
在SPSS中，分析中介效应的处理方法是采用Procedure-> Regression->Linear（也可以采用Logistic，这里以Linear为例），来
实现中介效果的分析，根据自变量、因变量和中介变量的设定，计算出每
个变量的参数估计值、偏差平方和拟合指数等；用来评价中介效应的分析
结果，则可以采用偏差平方和拟合指数等，其中，最重要的参数就是中介
变量控制自变量对因变量的影响减少了多少，也就是所谓的中介效应贡献。

1. 根据要求，使用Procedure-> Regression->Linear，在Dependent List框中选择因变量，在Independent List框中输入自变量
和中介变量，此时SPSS将会自动计算因变量、自变量和中介变量之间的
参数估计值、偏差平方和拟合指数等；
2. 使用Syntax框输入语句，可以输入一下SPSS Syntax语句，以计
算出因变量、自变量和中介变量之间的关系：
Regress Y X1 X2 X3/Method=Enter.
这里Y为因变量，X1、X2和X3则为自变量和中介变量；
3. 在Statistics框中，默认选项无需更改，即可自动计算出因变量、自变量和中介变量之间的R平方值；
4. 再次输入以下Syntax语句，可以计算出控制中介变量之后，自变
量对因变量的影响减少了多少，也就是所谓的中介效应贡献：Regress Y X1 X2 X3/Method=Enter/Mediation.。

如何用SPSS做中介效应与调节效应教案资料使用SPSS进行中介效应和调节效应分析需要以下步骤和资料：1.数据准备：- 首先要确保你已经收集到了适当的数据，并将其整理成适合SPSS 分析的格式，通常是将数据输入到一个Excel文件中，并确保每个变量都有一个明确的变量名。

2.导入数据到SPSS：-打开SPSS软件，并导入数据文件。

选择"文件"->"打开"->"数据"，然后选择你的数据文件，点击"打开"即可导入数据。

3.变量选择和重编码：-根据你的研究目的，选择相关变量。

对于中介变量和结果变量，确保它们是连续型变量。

如果这些变量是分类变量，可以进行重编码，将其转换成连续型变量。

对于调节变量，可以是分类变量或连续型变量。

4.中介效应分析：-选择"分析"->"回归"->"线性"，将自变量放入"独立变量"框中，将中介变量放入"中介变量"框中，将结果变量放入"因变量"框中。

点击"模型"按钮，选择"中介"，然后点击"继续"。

-在"状况变量"框中，可以选择添加其他控制变量。

- 点击"统计"按钮，确保勾选了"Sobel"和"Bootstrap"两个选项。

这些选项可以用来检验和估计中介效应的标准误差。

-点击"继续"按钮，然后点击"OK"按钮进行分析。

-SPSS将生成一个报告，其中包括回归系数、t值、p值以及中介效应的估计值和置信区间。

5.调节效应分析：-选择"分析"->"回归"->"线性"，将自变量放入"独立变量"框中，将调节变量放入"因变量"框中，将结果变量放入"因变量"框中。

SPSS及AMOS进行中介效应分析中介效应分析是通过统计分析方法，揭示一个自变量对依变量的影响是否通过一些中介变量来传递的过程。

在SPSS及AMOS软件中，可以使用路径分析或结构方程模型来进行中介效应分析。

首先，我们需要明确中介效应分析的理论框架及假设。

一般来说，中介效应分析包括三个变量：自变量（independent variable），中介变量（mediator variable）和依变量（dependent variable）。

其中，自变量对依变量的关系可以通过中介变量来解释。

我们的假设是：自变量对中介变量存在显著影响，中介变量对依变量存在显著影响，同时自变量对依变量的直接影响减少或变为非显著。

接下来，我们可以使用SPSS进行路径分析。

路径分析是一种解释变量间直接相互关系和间接相互关系的方法。

在路径分析中，我们需要建立一个模型，设置自变量、中介变量和依变量的观测变量。

然后，我们可以通过路径分析来计算直接效应和间接效应。

具体操作可以按照以下步骤进行：1. 打开SPSS软件，在“Analyze”菜单中选择“Regression”-“Linear”。

2. 将自变量、中介变量和依变量添加到“Dependent”、“Independent”和“Covariate”框中。

确保变量类型正确。

3. 点击“Options”按钮，勾选“Unstandardized”和“Standardized”，以获取直接和间接效应的标准化值。

4.点击“OK”按钮，得到回归结果。

5.根据回归结果，计算直接效应和间接效应的值。

间接效应可以通过自变量对中介变量的回归系数与中介变量对依变量的回归系数的乘积得出。

6.可以分别计算直接效应和间接效应的置信区间，以评估其显著性。

7.最后，可以通过检验直接效应是否减少或变为非显著，来判断中介效应的存在与否。

除了路径分析，我们还可以使用AMOS软件进行结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）分析。

如何用SPSS做中介效应
要使用SPSS进行中介效应分析，可以按照以下步骤进行操作：
1.数据准备和导入：将需要分析的数据准备好，并导入SPSS软件中。

确保数据集中包括自变量、中介变量和因变量的数据。

2.描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括计算变量的平
均值、标准差和相关系数等。

这些统计数据可以提供对数据的整体了解，
并对后续的分析做准备。

3.建立回归模型：通过建立回归模型，估计自变量对中介变量和因变
量的影响。

在SPSS中，可以使用多元回归分析进行此项分析。

将自变量
作为预测因子，将中介变量作为中介变量，同时将因变量作为结果变量。

这样可以估计自变量对中介变量和因变量的直接效应。

4. 中介效应的检验：为了检验中介效应，需要计算直接效应和间接
效应。

在SPSS中，可以使用bootstrap方法进行中介效应检验。

通过bootstrap，可以生成多个中介效应的置信区间，以确定中介效应是否显著。

SPSS中的PROCESS程序可以用于进行bootstrap分析。

5. 结果解释和报告：分析完毕后，需要解释和报告结果。

可以报告
中介效应的点估计和置信区间，以及回归模型的拟合度和显著性。

此外，
还可以绘制途径图（path diagram）以可视化中介过程。

总结起来，使用SPSS进行中介效应分析包括数据准备和导入、描述
性统计分析、建立回归模型、中介效应的检验以及结果解释和报告等步骤。

通过SPSS软件中的相关功能和程序，可以方便地进行中介效应的分析和
解释。

⽤SPSS线性回归实现中介效应分析基本原理中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系，⽽是通过⼀个或⼀个以上的变量M间接影响产⽣，此时称M为中介变量，X通过M对Y的间接影响称为中介效应。

以上基本模型和回归⽅程描述了变量之间的关系：⽅程（1）的系数c为X对Y的总效应；⽅程（2）的系数a是X对M的直接效应；⽅程（3）的系数b是在控制了X的影响后，M对Y的直接效应；系数c’是控制了M的影响后， X对Y的直接效应；系数a*b是经过中介变量M产⽣的中介效应，并存在a*b=c-c’的关系。

分析步骤步骤⼀：X对Y的回归，检验回归系数c的显著性步骤⼆：X对M的回归，检验回归系数a的显著性步骤三：X和M对Y的回归，检验回归系数b和c’的显著性在SPSS操作软件中，分别对⽅程(1)(2)(3)进⾏线性回归分析，逐步检验系数的显著性。

打开菜单栏，分析→回归→线型，分别加⼊⾃变量和因变量，输出结果，得到系数的显著性。

典型案例研究⼯作认同感与⼯作绩效之间⼼理因素（焦虑）的意义，案例数据包括“不被认同”、“焦虑”、“⼯作绩效” 3个变量。

从⾃变量、因变量、中介变量的概念来理解，“不被认同”即⾃变量X，“焦虑”即中介变量M，“⼯作绩效”即因变量Y。

Step1：检验⽅程Y=c*X+e1 中系数c是否显著具体操作其实很简单，就是常规的线性回归过程。

菜单：【分析】→【回归】→【线性】，在线性回归主对话框中进⾏操作即可。

来看线性拟合结果：显然，模型 Y=c*X+e1 显著，标准化系数c=0.678，p=0.000，显著。

可以继续检验其他两个⽅程是否显著了。

Step2：检验⽅程M=a*X+e2 中系数a是否显著重复进⾏线性回归过程，焦虑变量作为因变量，⼯作不被认同变量作为⾃变量进⾏线性拟合即可。

显然，模型M=a*X+e2 显著，标准化系数a=0.533，p=0.000，系数显著。

可继续检验另外⼀个⽅程。

Step3：检验⽅程Y=c'*X+b*M+e3 中系数b和c'是否显著重复进⾏线性回归过程，⼯作绩效作为因变量，⼯作不被认同和焦虑同时作为⾃变量，进⾏线性拟合即可。

如何用SPSS做中介效应与调节效应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。

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。

如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析主题一：中介效应重要理论及操作务实一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M 为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。

中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。

在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。

例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系：○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。

此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。

在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应；○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应；因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。

当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检验也更复杂。

以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下：Y=cx+e11)M=ax+e2 2)Y=c’x+bM+e33)上述3个方程模型图及对应方程如下：二、中介效应检验方法中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1.依次检验法（causual steps）。

依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下：1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c 显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c 不显著（说明X 对Y 无影响），则停止中介效应检验；1.2 在c 显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a 不显著，则停止检验；1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c ’x+ bM + e3,检验b 的显著性，若b 显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。

如何用SPSS分析调节效应调节效应是指一个变量对两个或多个变量之间的关系产生的影响。

在社会科学研究中，调节效应的分析可以帮助研究人员深入理解不同变量之间的复杂关系。

SPSS是一款常用的统计分析软件，它提供了多种方法来分析和解释调节效应。

以下是使用SPSS分析调节效应的步骤和方法：1.确定变量：首先，确定要研究的自变量、因变量和调节变量。

自变量是你感兴趣的因素，因变量是你想要预测或解释的结果，而调节变量是可能对自变量和因变量之间关系产生影响的变量。

2.收集数据：确保你已经收集到了所有需要的数据，并且数据的格式符合SPSS的要求。

将数据输入到SPSS中，并为每个变量分配合适的变量类型（例如，连续变量或分类变量）。

3.数据预处理：在分析调节效应之前，需要对数据进行处理。

这包括检查和处理缺失值、异常值和离群值。

还可以对变量进行标准化，以确保它们在相同的尺度上进行比较。

4.构建模型：在SPSS中，可以使用回归分析、方差分析或逐步回归等方法来构建调节效应模型。

用于分析调节效应的经典方法包括多元回归分析中的交互项分析、Pikovskaya和Baron-Kenny方法。

5.分析调节效应：使用SPSS执行适当的分析来测试和解释调节效应。

下面是一些常用的分析方法：a)交互项分析：通过在回归模型中添加自变量和调节变量的交互项，检查调节效应的存在。

在SPSS中，可以使用“分析-回归-线性”选项执行交互项分析。

b) Pikovskaya方法：通过计算不同组别间自变量对因变量的影响，检查调节效应是否存在。

在SPSS中，可以使用“分析-通用线性模型-多个比较”选项执行Pikovskaya方法。

c) Baron-Kenny方法：通过计算自变量和因变量的关系是否受到调节变量的影响，检查调节效应是否存在。

在SPSS中，可以使用“分析-回归-概述”选项执行Baron-Kenny方法。

6.解释结果：分析调节效应后，需要解释和报告结果。

如何用SPSS做中介效应与调节效应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。

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。

松哥教你SPSS中介效应与调节效应插件Process安装2016年7月15-17，云南昆明，精鼎28期全国SPSS研习班，彩云之南见！详情见：精鼎28期全国SPSS培训与认证班开班啦！！松哥说：大家看到上面的图的高亮部分了吧，Process，专门进行分析中介效应和调节效应的。

松哥估计有人开始打开他的SPSS找了，别找了，你没有！呵呵，这是个插件，需要加载的。

你肯定会说，松哥给我个插件呗！要的话分享此文，截图发回公众号，松哥给你哦！其实松哥以前还写过倾向性评分（PSM）插件怎么安装的，需要的，看蓝色字体：倾向性评分（PSM）插件在SPSS中的安装！------------------正文开始啦------------------在中介效应、调节效应的分析过程中，主要有两种思路，一种是显变量，另一种是潜变量结构方程模型。

对应的软件也分为两类，一类是基于显变量路径分析模型的SPSS、SAS等软件，一类是基于潜变量模型的、lisrel、Amos、Mplus等结构方程模型软件。

由于SPSS操作更为简单，因此，如何用SPSS进行中介效应、调节效应模型的分析成为很多学者的兴趣，近几年发展出的Process插件就是经典，应用逐年猛增。

本文对此方法做一简介。

到底选择SPSS的Process还是Amos，鉴别要点：第一，Process的操作应用。

Process主要应用于SPSS、SAS等传统数据统计分析软件，在SPSS中除了可以可视化操作外，还可以通过Syntax语法等方式操作，扩展功能更为强大。

第二，Process可以提供的分析结果。

首先，传统SPSS做中介和调节效应时需要分步或分层回归，但Process则一步到位。

其次，Process专门用于分析中介效应和调节效应分析，除了常规回归分析的结果外，还额外提供直接效应、间接效应的估计值以及Bootstrap置信区间、Sobel检验等结果。

此外，Process还可以处理多中介、多调节以及有调节的中介、有中介的调节等复杂模型。

（转）李老师修改过的用SPSS做调节和中介的方法(2010-04-12 01:00:25)转载▼标签：杂谈先用descriptive statistics报告出M和SD，然后将所有的控制变量（人口学因素）、自变量和调节或中介变量以及因变量放入SPSS计算相关。

得到相关表，发现与自变量和调节或中介或因变量相关显著的变量就要作为回归中需要考虑的变量放入回归方程中计算。

##这是预研究阶段的操作。

在验证性研究中，不应当在正式研究的行文中出现这种data snoop 的措辞。

要时刻留心将模型的提出和模型的验证区别开来。

如果未能实现这一点，意味着只得到提出模型的研究，没有得到验证模型的研究。

我们在验证性研究中screen数据，目的是为了确保模型条件（异常值、分布）没有出现明显反常识的症状；而不是为了提出模型(设置哪些变量作为IV，是否设置交互项)。

如果一套数据被用于提出模型，就不应当再被用于验证同一个模型。

虽然国内很多学术刊物发表了类似的错误方法案例。

调节：自变量和调节变量要中心化：descriptive statistics –save standardized values as variables(勾选)##这是标准化而不只是中心化。

中心化是让变量减去自身的均值。

标准化将让结果的解读丧失部分信息。

第一步放控制变量和调节变量（中心化以后的）2 加入自变量（中心化后的）3 加入自变量和调节变量的乘积（compute）（这些都是用回归中block那个选项卡，直接next，在里面放入多加入的变量就可以了）####技术上的细节：中心化的目的是为了让截距项方便解读。

仔细分析，课讨论是否必要对调节变量作中心化；如果自变量是nominal变量得到的dummy变量，是否需要中心化，中介：不用中心化，同上面的1 2 步。

都是看R平方的改变和F的改变（sig）是否小于0.01或者0.05。

##中介效应是作sobel检验或者更精密的a*b置信区间，不是看R^2改变的显著性##调节效应应当作相应的f^2置信区间，特别是在样本量大的时候。