中介效应与调节效应对比和分析

中介效应与调节效应对比和分析第一页，共二十一页，2022年，8月28日目录调节效应1中介效应2比较3统计方法详析4CONTENTS第二页，共二十一页，2022年，8月28日调节效应定义和性质Y与X的关系受到第三个变量M的影响调节变量可以是定性的(如性别)，也可以是定量的(如年龄)影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱第三页，共二十一页，2022年，8月28日生活事件抑郁性别、家庭社会经济地位、认知方式、物质依赖4第四页，共二十一页，2022年，8月28日调节效应调节效应和交互效应从统计上看，调节效应和交互效应是相同的（对H0：c=0进行检验，c显著，则调节效应显著）从概念上看，交互效应中，两个自变量地位不固定，可以任意解释。调节作用中，调节变量和自变量根据假设模型固定。第五页，共二十一页，2022年，8月28日YXMYX1

X2

X1X2

调节作用交互作用6第六页，共二十一页，2022年，8月28日

什么情况下考虑分析调节作用当自变量和因变量的相关很弱，或相关研究的结果不一致时，最好考察调节作用。如性别、家庭社会经济地位。7第七页，共二十一页，2022年，8月28日中介效应定义和性质如果X通过影响变量M来影响Y,则称M为中介变量c是X对Y的总效应，a、b是经过中介变量M的中介效应c=c'+ab(一个中介变量的情况)第八页，共二十一页，2022年，8月28日比较调节变量VS中介变量差别的关键在于？统计模型第九页，共二十一页，2022年，8月28日通过公式我们可以发现依据路径分析中的效应分解的术语，ab其实也代表了间接作用，中介作用属于间接作用。

但在概念上，两者是有区别的。当中介变量不止一个时，中介作用要明确指出哪个中介变量的中介作用，而间接作用既可以指经过某个特定中介变量的间接作用（即中介作用），也可以指部分或所有中介作用的总和。10第十页，共二十一页，2022年，8月28日XYM1

M2

a1b2a2b1中介作用：a1

b1

是M1

的中介作用；a2

b2

是M2的中介作用间接作用：a1

b1

；a2

b2

；a1

b1

+

a2

b211第十一页，共二十一页，2022年，8月28日举例：慢性疾病心理健康，对慢性疾病的认知是调节变量还是中介变量？生活事件抑郁、焦虑症状，认知方式是调节变量还是中介变量？生活事件抑郁、焦虑症状，负性认知方式是调节变量还是中介变量？12第十二页，共二十一页，2022年，8月28日

调节作用的分析方法（假设所有变量均为显变量）调节变量（M）自变量（X）类别连续类别两因素方差分析分组回归：按M的取值分组，做Y对X的回归。若回归系数的差异显著，则调节作用显著。连续自变量使用虚拟变量，层次回归：1.做Y对X和M的回归，得R12；2.做Y对X、M和XM的回归，得R22，若R22显著高于R12，则调节作用显著。或者做XM的回归系数检验，若显著，则调节作用显著。层次回归（同左）。13第十三页，共二十一页，2022年，8月28日中介效应统计分析方法基本概念-c=ab+c'，中介效应大小即ab-检验ab/(c'+ab)或者ab/c'是否显著（中介效应相对大小）若显著，则表示中介效应显著关键词解释-完全中介效应：c'=0-部分中介效应：c'显著

第十四页，共二十一页，2022年，8月28日中介效应统计分析方法主要方法方法一-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著方法二

-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著即H0：ab=0方法三

-检验c和c'的差异是否显著第十五页，共二十一页，2022年，8月28日中介效应统计分析方法基本分析流程主要采用结构方程模型进行统计或用SPSS进行回归

第十六页，共二十一页，2022年，8月28日统计方法详析.中介效应统计分析方法主要方法方法一-依次检验回归系数，c、a、b系数分别显著方法二

-路径分析，经过中介变量路径上回归系数的乘积ab是否显著即H0：ab=0方法三

-检验c和c'的差异是否显著第十七页，共二十一页，2022年，8月28日统计方法详析.中介效应方法一基本思路：依次回归c，a，b统计工具：SPSS步骤：1.验证c不等于0：利用相关或者回归

2.验证a不等于0，b不等于0。-用X向M做回归，得到a-进行层次回归，第一层放入x，第二层放入M得到b3.中介效应的大小c'=b-a缺点：中介效应弱时，检验效率低。第十八页，共二十一页，2022年，8月28日统计方法详析.中介效应方法二基本思路：检验H0：ab=0步骤：1.Sobel提出ab的标准误计算公式

2.检验统计量缺点：受到统计样本大小和是否正态分布的局限第十九页，共二十一页，2022年，8月28日统计方法详析.中介效应方法三基本思路：检验H0：c-c‘=0步骤：1.计算c-c'的标准误

2.检验统计量缺点：在a=0，但b≠0时，可能存在较高的第一类错误率即使中介效应不存在(ab=0),只要b显著,结果仍