关于调节作用，SPSSAU分析结果表格说明分别如下：

上表格展示SPSSAU自动对数据进行处理的过程，比如上表格显示对X和Z均进行中心化处理，具体描述如下：

本次研究X对于Y的影响时，研究变量Z是否会起着调节作用，即变量Z在不同水平时，X对于Y的影响幅度是否有显著性差异。并且放入3个控制变量在模型中。在分析之前首先对X和Z进行中心化处理，因变量Y不进行处理，同时控制变量也不进行处理。

从上表可知，调节作用分为三个模型，模型1中包括自变量(X)，以及控制变量1, 控制变量2, 控制变量3等3个控制变量；模型2在模型1的基础上加入调节变量(Z)，模型3在模型2的基础上加入交互项(自变量与调节变量的乘积项)。

针对模型1，其目的在于研究在不考虑调节变量(Z)的干扰时，自变量(X)对于因变量(Y)的影响情况。从上表格可知，自变量(X)并没有呈现出显著性(t =1.745, p =0.083>0.05)。意味着不考虑调节变量(Z)的影响时，X对于Y并不会产生显著影响关系，此种情况依旧进行接下来的调节效应研究即可。

调节效应可通过两种方式进行查看，第一种是查看模型2到模型3时，F 值变化的显著性；第二种是查看模型3中交互项的显著性，本次以第二种方式分析调节效应。

从上表格可知，X与Z的交互项呈现出显著性(t =2.225, p =0.027

如果使用第一种检验办法，即查看模型2到模型3的变化显著性，从上表可知：模型2到模型3时F 值变化呈现出0.05水平的显著性(F =4.953,p =0.027

另外，表格中还展示R 2值，调整R 2值，F 值，R 2变化值和F变化值。

简单斜率图展示调节变量Z在不同水平时，X对于Y的影响幅度差异情况。首先Z在不同水平是指，Z分别取平均值，平均值+标准差，平均值-标准差；即Z取平均水平，高水平和低水平共3种情况时。

X对于Y的影响情况，即为直线的斜率大小进行对比。比如上图中高水平时斜率明显较大，而低水平时斜率明显较小。也即说明Z在高水平时，X对于Y的影响幅度明显更大；Z在低水平时，X对于Y的影响幅度相对较小。

SPSSAU默认提供简化格式，可直接用于文献发表时使用。