1、實驗三 調節效應與中介效應的檢驗一、實驗性質上機實驗（計算機、spss軟件）二、實驗目的與要求 1、理解調節效應和中介效應的理論涵義；2、使學生熟練掌握應用SPSS針對調節效應和中介效應進行統計檢驗，熟悉操作步驟，并能夠對統計分析的結果進行解釋。三、實驗原理（一）調節效應1、調節變量（moderator）的定義變量Y與變量X 的關系受到第三個變量M 的影響,就稱M為調節變量。這種有調節變量的模型一般地可以用圖1 示意。調節變量可以是定性的(如性別、種族、學校類型等) ,也可以是定量的(如年齡、受教育年限、刺激次數等) ,它影響因變量和自變量之間關系的方向(正或負)和強弱。在做調節效應分析時,通

2、常要將自變量和調節變量做中心化變換。簡要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y與X 的關系由回歸系數a + cM 來刻畫,它是M 的線性函數, 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 顯變量的調節效應分析方法，分為四種情況討論：（1）當自變量是類別變量，調節變量也是類別變量時，用兩因素交互效應的方差分析，交互效應即調節效應；（2）調節變量是連續變量時，自變量是連續變量時,將自變量和調節變量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e 的層次回歸分析：1、做Y對X和M的回歸,得測定系

3、數R12。2、做Y對X、M和XM的回歸得R22，若R22顯著高于R12，則調節效應顯著。或者,作XM的回歸系數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；（3）當自變量是連續變量時，調節變量是類別變量，分組回歸:按 M的取值分組,做 Y對 X的回歸。若回歸系數的差異顯著,則調節效應顯著，調節變量是連續變量時，同上做Y=aX +bM +cXM +e的層次回歸分析。 （4）潛變量的調節效應分析方法：分兩種情形：一是調節變量是類別變量,自變量是潛變量；二是調節變量和自變量都是潛變量。當調節變量是類別變量時,做分組結構方程分析。做法是,先將兩組的結構方程回歸系數限制為相等,得到一個2值和相應的自由度。然后

4、去掉這個限制,重新估計模型,又得到一個2值和相應的自由度。前面的2減去后面的2得到一個新的2,其自由度就是兩個模型的自由度之差。如果2檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著；當調節變量和自變量都是潛變量時，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。（二）中介效應1、中介變量（mediator）的定義自變量X對因變量Y的影響,如果X通過影響變量M來影響Y,則稱M為中介變量。Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= cX+bM+e3。其中,c是X對Y的總效應,ab是經過中介變量M的中介效應,c是直接效應。當只有一個中介變量時,效應之間有c=c+ab，中介效應的

5、大小用c-c=ab來衡量。 2、中介效應分析方法中介效應是間接效應,無論變量是否涉及潛變量,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，那么檢驗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=ab/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。（三）

6、 調節變量與中介變量的比較調節變量與中介變量的比較 調節變量M中介變量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、交互效應中介效應、間接效應什么情況下考慮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+eM=aX+e2Y=cX+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之后、Y之前M的功能影響Y和X之間關系的方向(正或負)和強弱代表一種機制,X通過它影響YM與X、Y的關系M與X、Y的相關可以顯著或不顯著(后者較理想)M與X、Y的相關都顯著效應回歸系數c回歸系數乘積ab效應估計cab效應檢驗c是否等于零ab是否等于零檢驗

7、策略做層次回歸分析,檢驗偏回歸系數c的顯著性(t檢驗);或者檢驗測定系數的變化(F檢驗)做依次檢驗,必要時做Sobel檢驗四、實驗操作步驟中介效應與調節效應的SPSS操作方法處理數據的方法第一：做描述性統計，包括MSD 和內部一致性信a（用分析里的scale里的realibility analsys）第二：將所有變量做相關，包括統計學變量和假設的X，Y，M第三：做回歸分析。（在回歸中選線性回歸linear）要先將自變量和M中心化，即減去各自的平均數1、現將M（調節變量或者中介變量）、Y因變量，以及與自變量、因變量、M調節變量其中任何一個變量相關的人口學變量輸入indpendent2、再按next 將X自變量輸入（中介變量到此為止）3、要做調節變量分析，還要將X與M的乘機在next里輸入作進一步回歸。分析結果中的Beta就是Y=cX+bM+e的系數，B下的constant是常數。檢驗主要看F是否顯著五、實驗操作1、調節效應檢驗Employee data.sav問卷，該數據庫搜集了474位員工的人事與薪酬數據，重要變量包括性別（為字符變量，需要虛擬化為0,1的數值變量、受教育年限、在該公司的年薪、先前的工作年限、是否為少數民族、起薪與目前薪資。本范例以目前薪資為因變量，教育程度與起薪為解釋變量，研究者假設起薪對目前薪酬的影響時候，請