如何用SPSS做中介效應與調節效應

1樓：百度文庫精選

內容來自使用者:菊香秋

1、調節變數的定義

變數y與變數x的關係受到第三個變數m的影響,就稱m為調節變數。調節變數可以是定性的，也可以是定量的。在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換。

簡要模型：y = ax + bm + cxm + e。y與x的關係由迴歸係數a + cm來刻畫,它是m的線性函式, c衡量了調節效應(moderating effect)的大小。

如果c顯著，說明m的調節效應顯著。

2、調節效應的分析方法

顯變數的調節效應分析方法：分為四種情況討論。當自變數是類別變數，調節變數也是類別變數時，用兩因素互動效應的方差分析，互動效應即調節效應；調節變數是連續變數時，自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做y=ax+bm+cxm+e的層次迴歸分析：

1、做y對x和m的迴歸,得測定係數r12。2、做y對x、m和xm的迴歸得r22，若r22顯著高於r12，則調節效應顯著。或者,作xm的迴歸係數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；當自變數是連續變數時，調節變數是類別變數，分組迴歸:

按m的取值分組,做y對x的迴歸。若迴歸係數的差異顯著,則調節效應顯著，調節變數是連續變數時，同上做y=ax +bm +cxm +e的層次迴歸分析。

潛變數的調節效應分析方法：分兩種情形：一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數；二是調節變數和自變數都是潛變數。當調節變數是類別變數時自變數第一做描述性統計，包括

2樓：雷依白鎖衍

中介與調節效應可以採用

spss裡面的分層迴歸來實現，就是也在多元線性迴歸分析哪個對話方塊裡面，有個

block哪個對話方塊，你可以一層層把自變數和調節變數分別移到哪個對話方塊裡面，迴歸結果就會出現調節效應的變化

如何用spss做中介效應與調節效應

3樓：渾渾噩噩

調節變數

可以是定性的，也可以是定量的。在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換。簡要模型：

y = ax + bm + cxm + e 。y 與x 的關係由迴歸係數a + cm 來刻畫,它是m 的線性函式, c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大小。如果c 顯著，說明m 的調節效應顯著。

2、調節效應的分析方法顯變數的調節效應分析方法：分為四種情況討論。當自變數是類別變數，調節變數也是類別變數時，用兩因素互動效應的方差分析，互動效應即調節效應；調節變數是連續變數時，自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做 y=ax+bm+cxm+e 的層次迴歸分析：

1、做y對x和m 的迴歸,得測定係數r1 2 。2、做y對x、m 和xm 的迴歸得r2 2 ，若r2 2 顯著高於r1 2 ，則調節效應顯著。或者, 作xm 的迴歸係數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；當自變數是連續變數時，調節變數是類別變數，分組迴歸:

按 m 的取值分組,做 y 對 x 的迴歸。若迴歸係數的差異顯著,則調節效應顯著，調節變數是連續變數時，同上做y=ax +bm +cxm +e 的層次迴歸分析。潛變數的調節效應分析方法：

分兩種情形：一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數；二是調節變數和自變數都是潛變數。當調節變數是類別變數時,做分組結構方程分析。

做法是,先將兩組的結構方程迴歸係數限制為相等,得到一個χ 2 值和相應的自由度。然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到一個χ 2 值和相應的自由度。前面的χ 2 減去後面的χ 2 得到一個新的χ 2,其自由度就是兩個模型的自由度之差。

如果χ 2 檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著；當調節變數和自變量都是潛變數時，有許多不同的分析方法，最方便的是marsh,wen 和hau 提出的無約束的模型。 3．中介變數的定義自變數x 對因變數y 的影響,如果x 通過影響變數m 來影響y,則稱m 為中介變數。 y=cx+e1, m=ax+ e2 , y= c′x+bm+e3。

其中,c 是x 對y 的總效應,ab 是經過中介變數m 的中介效應,c′是直接效應。當只有一箇中介變數時,效應之間有 c=c′+ab，中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量。 4、中介效應分析方法中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應。

步驟為：第一步檢驗系統c，如果c 不顯著，y 與x 相關不顯著，停止中介效應分析，如果顯著進行第二步；第二步一次檢驗a，b，如果都顯著，那麼檢驗c′，c′顯著中介效應顯著，c′不顯著則完全中介效應顯著；如果a，b至少有一個不顯著，做sobel 檢驗，顯著則中介效應顯著，不顯著則中介效應不顯著。sobel 檢驗的統計量是z=^a^b/sab ，中 ^a, ^b 分別是 a, b 的估計, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分別是 ^a, ^b 的標準誤。

5. 調節變數與中介變數的比較調節變數m 中介變數m 研究目的 x 何時影響y 或何時影響較大 x 如何影響y 關聯概念調節效應、互動效應中介效應、間接效應什麼情況下考慮 x 對y 的影響時強時弱 x 對y 的影響較強且穩定典型模型 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 之後、y 之前 m 的功能影響y 和x 之間關係的方向(正或負) 和強弱代表一種機制,x 通過它影響y m 與x、y 的關係 m 與x、y 的相關可以顯著或不顯著(後者較理想) m 與x、y 的相關都顯著效應迴歸係數c 迴歸係數乘積ab 效應估計 ^c ^a^b 效應檢驗 c 是否等於零 ab 是否等於零檢驗策略做層次迴歸分析,檢驗偏回歸係數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定係數的變化(f 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 sobel 檢驗 6. 中介效應與調節效應的spss 操作方法處理資料的方法第一做描述性統計，包括m sd 和內部一致性信度a（用分析裡的scale 裡的 realibility analsys）第二將所有變數做相關，包括統計學變數和假設的x，y，m 第三做迴歸分析。

（在迴歸中選線性迴歸linear）要先將自變數和m 中心化，即減去各自的平均數 1、現將m（調節變數或者中介變數）、y 因變數，以及與自變數、因變數、m 調節變數其中任何一個變數相關的人口學變數輸入indpendent 2、再按next 將x 自變數輸入（中介變數到此為止） 3、要做調節變數分析，還要將x與m 的乘機在next 裡輸入作進一步迴歸。檢驗主要看f 是否顯著

如何用spss做中介效應與調節效應

4樓：呂秀才

中介與調節效應可以採用 spss裡面的分層迴歸來實現，就是也在多元線性迴歸分析哪個對話方塊裡面，有個 block哪個對話方塊，你可以一層層把自變數和調節變數分別移到哪個對話方塊裡面，迴歸結果就會出現調節效應的變化

【絕對精品】如何運用spss及amos進行中介效應與調節效應分析

5樓：天賜靡捎

檔名：中介效應重要理論及操作務實目錄：

一、中介效應概述

中介效應是指變數間的影響關係（x→y）不是直接的因果鏈關係而是通過一個或一個以上變數(m)的間接影響產生的，此時我們稱m為中介變數，而x通過m對y產生的的間接影響稱為中介效應。中介效應是間接效應的一種，模型中在只有一箇中介變數的情況下，中介效應等於間接效應；當中介變數不止一個的情況下，中介效應的不等於間接效應，此時間接效應可以是部分中介效應的和或所有中介效應的總和。

二、中介效應檢驗方法

1.依次檢驗法（causual steps）。

2.係數乘積項檢驗法(products of coefficients)

3.差異檢驗法(difference in coefficients)。

4.溫忠麟等提出了一個新的檢驗中介效應的程式，三中介效應操作在統計軟體上的實現

2.在spss中運用spssmaro指令碼來分析中介效應

誰能告訴我在.spss中有調節的中介效應該怎麼做，具體步驟 50

6樓：南心網心理統計

先要構建調節項，其次做中介效應分析，分步迴歸分析。但如果用結構方程模型來做更好。（南心網中介效應和結構方程模型分析）

如何用spss做中介效應與調節效應90

7樓：

這個內容非常多了，主要要做多次迴歸

如何運用spss及amos進行中介效應與調節效應分析

8樓：匿名使用者

3調節變

量可以是定性的,也可以是定量的.在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換.簡要模型：

y = ax + bm + cxm + e .y 與x 的關係由迴歸係數a + cm 來刻畫,它是m 的線性函式,c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大小.如果c 顯著,說明m 的調節效應顯著.

2、調節效應的分析方法顯變數的調節效應分析方法：分為四種情況討論.當自變數是類別變數,調節變數也是類別變數時,用兩因素互動效應的方差分析,互動效應即調節效應；調節變數是連續變數時,自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做 y=ax+bm+cxm+e 的層次迴歸分析：

1、做y對x和m 的迴歸,得測定係數r1 2 .2、做y對x、m 和xm 的迴歸得r2 2 ,若r2 2 顯著高於r1 2 ,則調節效應顯著.或者,作xm 的迴歸係數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；當自變數是連續變數時,調節變數是類別變數,分組迴歸:

按 m 的取值分組,做 y 對 x 的迴歸.若迴歸係數的差異顯著,則調節效應顯著,調節變數是連續變數時,同上做y=ax +bm +cxm +e 的層次迴歸分析.潛變數的調節效應分析方法：

分兩種情形：一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數；二是調節變數和自變數都是潛變數.當調節變數是類別變數時,做分組結構方程分析.

做法是,先將兩組的結構方程迴歸係數限制為相等,得到一個χ 2 值和相應的自由度.然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到一個χ 2 值和相應的自由度.前面的χ 2 減去後面的χ 2 得到一個新的χ 2,其自由度就是兩個模型的自由度之差.

如果χ 2 檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著；當調節變數和自變量都是潛變數時,有許多不同的分析方法,最方便的是marsh,wen 和hau 提出的無約束的模型.3．中介變數的定義自變數x 對因變數y 的影響,如果x 通過影響變數m 來影響y,則稱m 為中介變數.y=cx+e1,m=ax+ e2 ,y= c′x+bm+e3.

其中,c 是x 對y 的總效應,ab 是經過中介變數m 的中介效應,c′是直接效應.當只有一箇中介變數時,效應之間有 c=c′+ab,中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量.4、中介效應分析方法中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應.

步驟為：第一步檢驗系統c,如果c 不顯著,y 與x 相關不顯著,停止中介效應分析,如果顯著進行第二步；第二步一次檢驗a,b,如果都顯著,那麼檢驗c′,c′顯著中介效應顯著,c′不顯著則完全中介效應顯著；如果a,b至少有一個不顯著,做sobel 檢驗,顯著則中介效應顯著,不顯著則中介效應不顯著.sobel 檢驗的統計量是z=^a^b/sab ,中 ^a,^b 分別是 a,b 的估計,sab=^a2sb2 +b2sa2,sa,sb 分別是 ^a,^b 的標準誤.

5.調節變數與中介變數的比較調節變數m 中介變數m 研究目的 x 何時影響y 或何時影響較大 x 如何影響y 關聯概念調節效應、互動效應中介效應、間接效應什麼情況下考慮 x 對y 的影響時強時弱 x 對y 的影響較強且穩定典型模型 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 之後、y 之前 m 的功能影響y 和x 之間關係的方向(正或負) 和強弱代表一種機制,x 通過它影響y m 與x、y 的關係 m 與x、y 的相關可以顯著或不顯著(後者較理想) m 與x、y 的相關都顯著效應迴歸係數c 迴歸係數乘積ab 效應估計 ^c ^a^b 效應檢驗 c 是否等於零 ab 是否等於零檢驗策略做層次迴歸分析,檢驗偏回歸係數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定係數的變化(f 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 sobel 檢驗 6.中介效應與調節效應的spss 操作方法處理資料的方法第一做描述性統計,包括m sd 和內部一致性信度a（用分析裡的scale 裡的 realibility analsys）第二將所有變數做相關,包括統計學變數和假設的x,y,m 第三做迴歸分析.

（在迴歸中選線性迴歸linear）要先將自變數和m 中心化,即減去各自的平均數 1、現將m（調節變數或者中介變數）、y 因變數,以及與自變數、因變數、m 調節變數其中任何一個變數相關的人口學變數輸入indpendent 2、再按next 將x 自變數輸入（中介變數到此為止） 3、要做調節變數分析,還要將x與m 的乘機在next 裡輸入作進一步迴歸.檢驗主要看f 是否顯著

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