可以判断具有调节效应。
交互项显著说明有调节效应，调节变量不显著说明这个调节变量在控制了自变量和调节项之后单独的作用不显著，简单说就是“调节效应存在”。
可以这样理解：调节效应存在，但是调节变量对因变量的影响不显著，所以才会出现交互项显著，但是调节变量不显著结果。这个模型找到文献支持可以成立的。
扩展资料
用SPSS做调节效应分析主要看交互项，交互项显著即有调节效应，反之则没有。调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。
调节作用研究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。
例如，R变化值仅为0.001非常非常低，而且△F 值没有呈现出显著性，说明F值变化不显著，也即说明分层2在分层1的基础上加入交互项，并没有对Y起着更多的作用，而且具体看交互项的回归系数值为0.020，没有呈现出显著性，也即说明交互项没有呈现出显著性，进一步说明没有调节作用产生。
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第1个回答 推荐于2017-11-25
调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的
excluded variables（已排除的变量）
你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心H D乘H，分两次做就不会有了。本回答被网友采纳
excluded variables（已排除的变量）
你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心H D乘H，分两次做就不会有了。本回答被网友采纳
第2个回答 2019-10-10
主要看交互项，交互项显著即有调节效应，反之则没有。网页版SPSSAU上也有这个功能，可以参考下：调节作用-SPSSAU
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