中介效应调节效应分析对比及操作详解 |
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一、明确概念 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。 中介效应 中介效应是研究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。 调节效应 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。 二、研究步骤 中介作用的分析较为复杂,共分为以下三个步骤: 第1步:确认数据,确保正确分析。 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。 第2步:中介作用检验 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: 第3步:SPSAU进行分析 用户可以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
调节效应的分析步骤 第1步:识别X和M的数据类别,选择合适的研究方法。 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)。 第2步:调节作用检验 第3步:SPSAU进行分析 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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