有中介的调节和有调节的中介简单了解
一、有调节的而中间既包括从自变量到中介变量之间的调节，也包括从中介变量到因变量之间的调节。
对Y 的影响时,W 仍然是中介变量。但U不是Y与X 关系的调节变量,而是Y与W 关系的调节变量。就是说,经过W 的中介效应受到U 的影响,所以称W 为有调节的中介】
二、要研究学生行为(X )对同伴关系( Y)的影响。以往的研究发现,老师的管教方式(U )是调节变量,老师对学生的喜欢程度(W )是中介变量[ 1 ] 。据此可以建立如图1所示的模型。我们知道,UX 是调节效应项,如果它影响W ,而W 影响Y,说明调节效应(至少部分地)通过中介变量W 而起作用,称这样的调节变量是有中介的调节变量。
中介变量 调节变量
如何用SPSS做中介效应与调节效应（转） 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
有调节的中介模型检验方法_竞争还是替补_温忠麟解读
724 心理学报 46 卷杂 , 模型中既包括结构方程 , 也包括测量方程 , 因此 , 模型的拟合检验变得很重要 (温忠麟等 , 2012。无论是显变量还是潜变量 , 都可以利用结构方程建模 , 使用的模型可能比用显变量建立回归模型少 , 如方程 (2和 (3用一个模型就可以了 , 图 4 是其相应的路径图。本文讨论的有调节的中介模型只涉及一个调节变量 , 如果前半路径和后半路径的调节变量不同, 分别是 U 和 V, 则图 4 和图 7 的中介效应变成 (a1+ 本文 a3U(b1+b2V, 本文提出的检验流程仍然适用。讨论的模型只涉及一个中介变量 , 更复杂的模型包括有调节的多重中介分析 (Hayes, 2013、多水平数这些复杂据的有调节的中介分析 (刘东等 , 2012等。模型的检验方法和步骤 , 有待进一步研究。参考文献 Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1173–1182. Edwards, J. R., & Lambert, L. S. (2007. Methods for integrating moderation and medation: A general analytical framework using moderated path analysis. Psychological Methods, 12, 1–22. Ellis, P. D. (2010. The essential guide to effect sizes: Statistical power, meta-analysis, and the interpretation of research results. Cambridge, NY: Cambridge University Press. Fang, J., & Zhang, M. Q. (2010.Assessing point and interval estimation for the mediating effect: Distribution of the product, nonparametric bootstrap and Markov chain Monte Carlo methods. Acta Psychologica Sinica,44, 1408–1420. [ 方杰 , 张敏强 . (2012. 中介效应的点估计和区间估计 : 乘积分布法、非参数Bootstrap 和 MCMC 法 . 心理学报 , 44, 1408–1420.] Fritz, M. S., & MacKinnon, D. P. (2007. Required sample size to detect the mediated effect. Psychological Science, 18, 233–239. Hayes, A. F. (2009. Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new millennium. Communication Monographs, 76, 408–420. Hayes, A. F. (2013. An introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. New York: Guilford Press. Liu, D., Zhang, Z., & Wang, M. (2012.Moderated mediation and mediated moderation: Theory construction and model checking (Gao, Z. H Trans.. In P. X. Cheng, Y. S. Xu, & L. J. Fan (Eds., Empirical methods in organization and management research (2nd ed, pp. 553–587. Beijing: Peking
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。
调节效应和中介效应
调节变量(Moderator) vs 中介变量(Mediator) 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
如何用SPSS做中介效应与调节效应
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。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。
中介效应和调节效应
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。 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X，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：
调节效应与中介效应
调节效应与中介效应 1调节效应 1.1 调节变量的定义 如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量。就是说, Y与X 的关系受到第三个变量M 的影响,这种有调节变量的模型一般地可以用图1 示意。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。 图1调节变量模型 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(即变量减去其均值,参见文献) 。本文主要考虑最简单常用的调节模型,即假设Y与X 有如下关系 Y = aX + bM + cXM + e (1) 可以把上式重新写成 Y = bM + ( a + cM ) X + e 对于固定的M ,这是Y对X 的直线回归。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。 1.2 调节效应分析方法 调节效应分析和交互效应分析大同小异。这里分两大类进行讨论。一类是所涉及的变量(因变量、自变量和调节变量)都是可以直接观测的显变量(observable variable) ,另一类是所涉及的变量中至少有一个是潜变量( latent variable) 。 1.2.1 显变量的调节效应分析方法 调节效应分析方法根据自变量和调节变量的测量级别而定。变量可分为两类, 一类是类别变量( categorical variable) ,包括定类和定序变量,另一类是连续变量( continuous variable) ,包括定距和定比变量。定序变量的取值比较多且间隔比较均匀时,也可以近似作为连续变量处理。表1分类列出了显变量调节效应分析方法。
中介作用于调节作用：原理与应用
中介效应与调节效应：原理与应用 姜永志整理编辑 1中介效应和调节效应概念原理 1.1中介效应 考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X 通过影响变量M而对Y产生影响，则称M 为中介变量，中介变量阐明了一个关系或过程“如何”及“为何”产生。 例如，上司的归因研究：下属的表现→上司对下属表现的归因→上司对下属表现的反应，其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量。 假设所有变量都已经中心化(即将数据减去样本均值，中心化数据的均值为0)或者标准化(均值为0，标准差为1)，可用下列回归方程来描述变量之间的关系(图1 是相应的路径图)：其中方程(1)的系数c 为自变量X对因变量Y的总效应；方程(2)的系数a为自变量X对中介变量M的效应；方程(3)的系数b是在控制了自变量X的影响后，中介变量M对因变量Y 的效应；系数c′是在控制了中介变量M 的影响后，自变量X对因变量Y的直接效应；e1-e3 是回归残差。中介效应等于间接效应(indirect effect)，即等于系数乘积ab，它与总效应和直接效应有下面关系： Y =cX +e1(1) M =aX +e2 (2) Y =c' X +bM +e3(3) c = c′+ab (4) 简单中介效应中成立，多重中介效应不成立。 中介效应的因果逐步回归法模型
1.2调节效应 如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说，Y 与X 的关系受到第三个变量M的影响。调节变量(moderator)所要解释的是自变量在何种条件下会影响因变量，也就是说，当自变量与因变量的相关大小或正负方向受到其它因素的影响时，这个其它因素就是该自变量与因变量之间的调节变量。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系方向(正或负)和强弱，调节变量展示了一个关系“何时”和“为谁”而增强或减弱。 如，学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系，受到学生对该项自我概念重视程度的影响：很重视外貌的人，长相不好会大大降低其一般自我概念；不重视外貌的人，长相不好对其一般自我概念影响不大，从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。 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(即变量减去其均值，但现有文献发现中心化并不能改变调节的效应量。 Y =aX +bM +cXM +e (1) 调节效应的基本模型 1.3中介效应与间接效应的联系区别 中介效应都是间接效应，但间接效应不一定是中介效应。实际上，这两个概念是有区别的。首先，当中介变量不止一个时，中介效应要明确是哪个中介变量的中介效应，而间接效应既可以指经过某个特定中介变量的间接效应(即中介效应)，也可以指部分或所有中介效应的和。其次，在只有一个中介变量的情形，虽然中介效应等于间接效应，但两者还是不等同。中介效应的大前提是自变量与因变量相关显著，否则不会考虑中介变量。但即使自变量与因变量相关系数是零，仍然可能有间接效应，这种观点目前正在激烈的讨论中。 多重中介效应基本模型 1.4调节效应与交互效应的联系区别 调节效应和交互效应这两个概念不完全一样。在交互效应分析中，两个自变量的地位可
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