中介效应和调节效应是一对比较容易混淆的概念,他们都与回归分析有关,相比自变量因变量,中介变量和调节变量都属于第三变量。研究者需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。 在之前的文章中,我们已经对中介效应和调节效应的区分做了说明,这里就简单回顾一下,详见:中介作用、调节作用是什么? 1 定义中介作用是指X(自变量)对于Y(因变量)产生影响关系时,是否会首先通过中介变量M的作用,然后再去影响Y,如果存在此种关系则说明具有中介作用。比如研究员工组织信任对于离职意愿影响过程中,员工组织承诺是否会起着中介作用。 调节作用是指X对于Y的影响过程中,调节变量Z取值不同时,X对于Y的影响程度是否会有明显差异,如果Z取值不同时,X对于Y的影响幅度并不一致,即说明具有调节作用。比如研究员工组织信任对于离职意愿影响时,不同性别时,影响幅度是否一致,如果不一致则说明性别具有调节作用,反之则说明性别没有调节作用。 2 术语解读对两种作用有了大致了解之后,我们再进一步,针对中介调节作用研究时会涉及的名词术语进行总结说明,具体见下表: (1)中心化标准化 中心化是指X值减去X值的平均值,而标准化是指X值减去X值的平均值后,除以X的标准差。用户可以在SPSSAU生成变量中进行“中心化”或“标准化”处理。 无论是中心化或者标准化处理均是为了降低计算过程的舍入误差,而舍入误差是多重共线性的其中一个原因,简单来看即中心化或者标准化目的在于减少多重共线性问题。 (2)数据类型 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。 中介作用 调节作用分析时,调节变量Z通常为分类数据,也可能为定量数据。 调节作用 (3)Sobel检验 Sobel检验是中介检验步骤中可能涉及到的一种检验,研究人员需要自行计算或者利用相关网站直接进行Sobel检验。 3 分析步骤中介效应分析步骤 中介效应分析步骤 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的“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。 中介作用模型说明 调节效应分析步骤 调节效应检验步骤 调节作用说明 4 指标解读如果自变量X为定类数据,无论中介效应也好调节效应也好,均应用分层回归进行分析,因此针对分层回归分析得到的指标进行进行说明,具体见下表: 分层回归分析结果 指标说明 中介效应及调节效应的具体原理模型说明,可到SPSSAU官网进一步学习。 参考资料 1、周俊(2017). 问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路[M].北京:电子工业出版社 2017,73~77 2、温忠麟,侯杰泰,张雷(2005).调节效应与中介效应的比较和应用.心理学报 2005,37(2):268~274 |
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