中介效应、调节效应是什么?

如题所述

第1个回答  2022-07-17
在当前学术研究中,会经常遇到中介作用和调节作用,但很多小伙伴还搞不清楚什么是中介效应、什么是调节效应?以及如何区分两者?

那么闲话少叙下面就来为大家一一讲解。

中介效应或者调节效应并非分析方法,而是一种关系的描述,研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。

中介作用是研究X对Y的影响时,是否会先通过中介变量M,再去影响Y;即是否有X->M->Y这样的关系,如果存在此种关系,则说明具有中介效应。比如工作满意度(X)会影响到创新氛围(M),再影响最终工作绩效(Y),此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。

调节作用是研究X对Y的影响时,是否会受到调节变量Z的干扰;比如开车速度(X)会对车祸可能性(Y)产生影响,这种影响关系受到是否喝酒(Z)的干扰,即喝酒时的影响幅度,与不喝酒时的影响幅度 是否有着明显的不一样。

中介作用的分析较为复杂,共分为以下三个步骤:

中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法(分层回归)去实现;中介作用分析时,Y一定是定量数据。X也是定量数据,中介变量M也是定量数据。

检验中介效应是否存在,其实就是检验X到M,M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。

中介作用共分为3个模型。 针对上图,需要说明如下:

模型1: 自变量X和因变量(Y)的回归分析

模型2: 自变量X,中介变量(M)和因变量(Y)的回归分析

模型3: 自变量X和中介变量(M)的回归分析

模型1和模型2的区别在于,模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M),因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析(第一层放入X,第二层放入M)。

在理解了中介分析的原理之后,接着按照中介作用分析的步骤进行,如下图:

第1步是 数据标准化处理 (对X,M,Y需要分别进行标准化处理,有时也使用中心化处理)(SPSSAU用户使用“生成变量”功能)

第2步和第3步是 进行分层回归 完成(分层1放入X,分层2放入M)

第4步单独进行模型3,即 X对M的影响 (使用回归分析或分层回归均可,分层回归只有分层1时事实上就是回归分析)

最后第5步进行 中介作用检验 。

检验图如下:

a代表X对M的回归系数;

b代表M对Y的回归系数;

c代表X对Y的回归系数(模型1中);

c’代表X对Y的回归系数(模型3中)。

用户可直接按照上图流程在 SPSSAU 中进行分析,生成结果。具体分析步骤可参考链接页面: SPSS在线_SPSSAU_中介作用

调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现;调节作用分析时,Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据(比如开车速度),调节变量Z可以为分类数据(比如是否喝酒),也可以是定量数据(比如喝酒多少)。

调节作用通常是使用分层回归进行研究,如果X和Z均为分类数据,则使用多因素方差分析(通常是双因素方差分析)进行研究。针对上图,需要说明如下:

1、如果X或者Z也或者Y由多项表示,通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列(SPSSAU生成变量功能)

2、如果X或者Z是分类数据,并且使用分层回归,则需要对X进行虚拟变量处理(哑变量处理)

3、对X或者Z进行标准化处理,也可以进行中心化处理均可

4、Y并不需要进行标准化或者中心化处理(处理也可以)

5、交互项是指两项相乘的意思,记住交互项不能再次进行标准化或中心化

6、R平方变化显著的判断,是看△F 值是否呈现出显著性,如果显著则说明R平方变化显著

7、R平方变化显著,正常情况下交互项也会出现显著。如果说R平方变化显著,但交互项并不显著,建议以没有调节作用作为最终结论;如果交互项显著,R平方变化显著,建议以有调节作用作为最终结论。

用户判断好数据类型后,直接按照上图流程,在 SPSSAU 中进行数据处理及分析即可。具体分析流程可参考链接页面: SPSS在线_SPSSAU_调节作用
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