中介效应用SPSS还是AMOS

中介效应重要理论及操作务实

一、中介效应概述

中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系： 1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。 ○

此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： 2就业压力→个体择业期望→择业行为反应； ○

3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应； ○

因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也

中介效应重要理论及操作务实

一、中介效应概述

中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系： 1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。 ○

此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： 2就业压力→个体择业期望→择业行为反应； ○

3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应； ○

因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也

中介效应重要理论及操作务实

一、中介效应概述

中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系： 1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。 ○

此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： 2就业压力→个体择业期望→择业行为反应； ○

3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应； ○

因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也

SPSS AMOS调节效应操作务实

一、调节效应回归方程：

调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：

y=a+bx+cm+e 1） y=a+bx+cm+c’mx+e 2）

在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。 二、检验调节效应的方法有三种：

1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显

中介效应和调节效应的SPSS检验

为将不同的变量的数据的尺度统一化，将所有数据进行中心化处理，即将原始数据减去平均数。

SPPS步骤：打开数据，在菜单中执行：

analyse--descriptive statistics--descriptives。

一．SPSS回归分析中介效应检验步骤：

第一步：检验自变量X（EP1）与因变量Y（SI1）的关系，即方程y=cx+e1中的c是否显著，检验结果如下表： 模型汇总 调整 R 标准 估计模型 R R 方 方 的误差 1 .342a .117 .114 .820 a. 预测变量: (常量), Zscore: EP1 - I am very comfortable with my physical work environment at HBAT.。 系数a 标准系非标准化系数 数 标准 误模型 B 差 试用版 t Sig. 1 (常量) 4.203 .041 102.559 .000 Zscore: EP1 - I am .297 .041 .342 7.249 .000 very comfortable with my physical work environment at

如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程

一、调节效应回归方程：

调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：

y=a+bx+cm+e 1） y=a+bx+cm+c’mx+e 2）

在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。 二、检验调节效应的方法有三种：

1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；

2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化?值）显著，则说明调节效应显著； 3.多元方差分

如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程

一、调节效应回归方程：

调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：

y=a+bx+cm+e 1） y=a+bx+cm+c’mx+e 2）

在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。 二、检验调节效应的方法有三种：

1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；

2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化?值）显著，则说明调节效应显著； 3.多元方差分

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R1。2、做Y对X、M和XM的回归得R2，若R2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

对SPSS,AMOS的总结分析

作者:spssman 来源:【整理】 发布时间:2009-5-5 浏览:

121 访问者:

58.23.96.242

摘要提示：SPSS是探索性统计分析软件，AMOS是验证性统计分析软件。做探索性因素分析时用SPSS，探索性因素分析完成后，为了验证所得到的因子结构是否合理，就需要进行验证性因

素分析，这就用的了AMOS。

近段时间以来，我对SPSS11.0 SPSS16.0 AMOS16.0进行了较为系统的理论和技能的学习，可以说受益匪浅。咨将学习过程中的体会总结之，如下：

一. 对SPSS而言，可以说是一个十分强大的统计工具，里面的任何一个菜单都可以完成诸多任务。如果想掌握整个SPSS操作功能的话，可以说难度很大。当然都学下来也没有必要，我们只要掌握所需要用到的即可。对于心理学和社会学而言，主要学习下面的操作：（1）参数检验：单样本、两独立样本、配对样本（2）方差分析：单因素、多因素、协方差分析（3）非参数检验：X2 、二项式分布、K—S检验（4）相关分析和线性回归分析（5）聚类分析(6)因子分析（7）信度分析。以上的内容是我们经常用到的，尤其是相关分析和线性回归分析。

当然我主要学习的是SPS

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