是可以的 因为分2次来进行验证的。每次的
回归模型考虑的是
自变量中间变量
因变量三种相互作用时的关系,因此在只有这三个同时作用的时候,中间变量起到完全中介作用。你考虑的并非2个中间变量同时作用的情况。不过这样当然是有其局限性的。最好可以用
结构方程模型来验证。
拓展资料
1925~1930年间,英果尔德(C. K. Ingold)提出了中介论,用以说明用经典结构式不能圆满地描述的某些分子的化学行为。他认为在常态下具有不饱和体系的分子中存在着电子转移,由这种电子转移所产生的效应称为
中介效应。
概述
有机分子结构理论发展过程中的一种学说。中介效应,它指的是X对Y的影响是通过M实现的,也就是说M是X的函数,Y是M的函数(Y-M-X)。考虑自变量X对因变量Y的影响,如果X通过M影响变量Y,则称M为
中介变量。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“上司对下属表现的归因”为中介变量。假设变量已经中心化或标准化其中,c是X对Y的总效应,ab是经过中介变量M的中介效应(mediating effect),c‘是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间有如下关系:c=c’+ab,中介效应的大小用c-c'=ab来衡量。
中介变量
中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念,如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响,则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上,探索产生这个关系的内部作用机制。
在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起,把原来用来解释相似现象的理论整合起来,而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制,还能整合已有的研究或理论,具有显著的理论和实践意义。
调节变量
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。