如何用SPSS分析中介作用与调节作用
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
关联概念
什么情况下考虑
典型模型
模型中M的位置
M的功能X何时影响Y或何时影响较大
调节效应、交互效应
X对Y的影响时强时弱
Y=aM+bM+cXM+e
X,M在Y前面,M可以在X前面X如何影响Y中介效应、间接效应X对Y的影响较强且稳定M=aX+e
2Y=c′X+bM+e
3M在X之后、Y之前影响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YM与X、Y的相关都显著回归系数乘积ab^a^b
ab是否等于零
验
M与X、Y的相关可以显著或不显著(后者较理
M与X、Y的关系
想)
效应
效应估计
效应检验
检验策略回归系数c
^c
c是否等于零
检验);或者检验测定系数的变化(F检验)
做层次回归分析,检验偏回归系数c的显著性(t做依次检验,必要时做Sobel 检
6.中介效应与调节效应的SPSS操作方法
处理数据的方法
第一做描述性统计，包括M SD和内部一致性信度a（用分析里的scale里的realibility analsys）第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X，Y，M
第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear）
要先将自变量和M中心化，即减去各自的平均数
1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y因变量，以及与自变量、因变量、M调节变量其中任何一个变量相关的变量输入indpendent
2、再按next将X自变量输入（中介变量到此为止）
3、要做调节变量分析，还要将X与M的乘机在next里输入作进一步回归。
分析结果中的Beta就是Y=cX+bM+e的系数，B下的constant是常数。检验主要看F是否显著。