中介与调节效应的高阶应用

Question

如题所述

Answer 1

中介与调节效应的高阶应用如下：

即mediator，是指在回归分析中，如果自变量X通过影响变量M进而影响因变量Y，那么变量M就被称为中介变量。例如，下属的表现通过上司归因这个变量影响上司的反应，就可以说上司归因这个变量是中介变量。由中介变量引起的中介作用的大小被称为中介效应。

是指自变量X对因变量Y的影响受到另一个变量M的调节，例如，心理资本对学业成绩的影响受到了性别因素的调节，男生中这种影响较大，而女生中这种影响较小，这时性别就被称为调节变量，它与自变量的关系类似一种交互作用。由调节变量引起的调节作用的大小被称为调节效应。

如果一个变量与自变量或因变量相关不大，它不可能成为中介变量，但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。

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。

有的变量，如性别、年龄等，由于不受自变量的影响，自然不能成为中介变量，但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量，有的变量做调节变量和中介变量都是合适的，从理论上都可以做出合理的解释。

总的来说，模型建立有赖于对变量的区分，变量的区分和建模都依靠学科理论或经验常识。考虑将一个变量作为调节变量或中介变量分析之前，从学科理论或经验常识的角度要能够解释得通。

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。