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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函美媛莊丁 2.假設方差不齊時又有一系列的分析方法可選。再者，為保證統計準確，如果方差不齊，可以進行對數，倒數或函式的轉換，選擇適當的轉換形式，直到齊性檢驗變為不顯著。如果還不行就只能用非引數的單因素分析。如果非要進行方差分析則需要把means sd範圍外的資料剔除。實際操作中對方差齊性等適用條件的...
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分析 一般線性模型 單因素 其實是結局變數為1的意思 可以分析多個因素的影響。 焦小珂 我舉個例子給你解答 pearson correlation 622 sig.2 tailed 018 這些什麼意思 n 14 n數值這麼看 correlation is significant at the 0....