科研写作 | SPSS-PROCESS插件的使用—安装与中介效应篇

紫燕玥玥 2020-11-10

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随着学术研究的发展，研究的构架越来越复杂，中介、调节模型因其能够探究多个变量的相关性而受到广泛关注。目前，较常用的统计软件是SPSS，能够提供许多常见的统计分析功能，包含描述性统计、差异性检定、相关分析、回归分析等。但对于中介、调节模型的使用，独立的SPSS需要的步骤较为繁琐，且对于多个模型只能进行分段检验。因此为了解决这一弊端，Hayes学者发展出免费的可套用于SPSS的插件PROCESS，协助研究者直接分析中介、调节或者中介调节同时存在的模型。下面给大家详细介绍PROCESS的安装以及常见的几个模型的分析步骤，由于篇幅长度，此次只给大家介绍PROCESS以及如何利用该插件进行中介模型的检验。

（一）安装

SPSS的插件可在Windows系统以及Mac OS系统使用，两种系统的安装方法相似，本节以Windows为例，进行介绍。

1. 下载PROCESSS 安装包

可以通过官网中的DNOWLOAD自行进行下载安装包，下见图。

网址：http:///index.html

2. 安装PROCESS安装包

将安装包解压，打开SPSS软件，点击菜单栏上面的“扩展”，在弹出的框中依次选择“实用程序” —“实用定制对话框（兼容性程序）”。在弹出的对话框中选择解压后的PROCESS压缩包，并找到安装于SPSS中的插件，点击“打开”即可完成安装。

3. 检查安装

在“分析” —“回归”下如果可以看到PROCESS v3.5 by Andrew F Hayes就说明安装成功了。

（二）分析

PROCESS程序安装成功后，就可以进行分析了，本节我们只介绍中介效应模型的分析。常见的检验中介效应的方法有三种：逐步回归法、乘积系数Sobel检验、差异系数检验法和Bootstrap法。Bootstrap法是一个更为准确的分析方法，SPSS插件PROCESS便是基于偏差校正的百分位Bootstrap法。在PROCESS的插件中，Hayes给出了多个模型，我们需要根据自己的研究要求确定在PROCESS要使用哪个模型。本讲主要以中介模型为主，因此，对应的模型为Model 4，概念图如下，可以看到在该概念图中，X为自变量，Y为因变量，M为中介变量。

（图源自网络）

确定好模型之后我们就可以进行分析了，打开我们要分析的数据，根据上述提到的如何检查安装成功的步骤打开PROCESS插件。

1. 选择模型

如下图标注的模型选择中可以看到，在此按钮下，可以选择我们要使用的模型，本讲只阐述中介模型，因此对应的为Model 4，我们只需要选择“4”即可。

2. 选择Bootstrap

要求该数应该＞1000，大部分研究多采用5000，因为5000得到的结果更为准确，因此在分析时，我们可以直接选择5000。

3. 添加变量

确定研究的因变量，自变量，中介变量后，根据下图所标注的将变量依次添加进去即可。

4. 设置Option参数

点击上图右上角的“Options”，选择我们要输出的内容，一般中介模型需要输出“show total effect model（only 4，6，80，81，82）”以及“Effect size（mediation-only models）”。

5. 进行运算

返回主对话框，点“确定”执行。

6. 结果解读

执行完以上操作后就可以得到相应的结果。首先是我们此次分析的模型，以及各个变量、样本量，从下图可以看到，本案例使用的模型为Model 4，Y（因变量）为A总分，X（自变量）为C总分，M（中介变量）为E总分。

6.1 X对M的回归

PROCESS首先会给出E总分（即中介变量）作为结果变量的模型检验，如下图。可以看到E总分作为结果变量时，模型的R值为0.4880，P＜0.01，具有统计学意义，X—Y的路径回归方程为：M=12.6411+0.4120*X，回归系数a（X对M）=0.4120，显著（P＜0.01），95%CI （0.3864，0.4376），说明自变量X对中介变量M有正向相关作用。

6.2 X、M—Y的回归

随后PROCESS给出了A总分（因变量）作为结果变量的模型检验，如下图。可以看到当A作为结果变量时，模型的R值为0.6533，P＜0.01，说明模型有统计学意义，X，M对Y的路径回归方程为：Y=33.0018+0.3029*X+0.1305*M，偏回归系数b（M对Y的）=0.1305，显著（P＜0.01），95%CI（0.1103，0.1507）。偏回归系数c’ (X对Y的直接作用)=0.3029，显著（P＞0.01），95%CI（0.2859，0.3200）。通过a，b都显著，因此可以得出M具有中介作用。

得出M具有中介效应之外，我们要分析是部分中介还是完全中介，根据上述得出的c’ (X对Y的直接作用)是显著的，在模型中加入M之后，X对Y仍然是显著的，表明M的中介效应是部分中介。

此外，PROCESS还给出了模型中的总效应值为0.3567，直接效应值为0.3029，间接效应值为0.0538，中介效应占比为0.0538/0.3567=15%，且95%CI（0.0438，0.0639），不包含0，再一次验证了间接效应的存在。因此，我们认为此案例的中介效应具有统计学意义，且M为部分中介效应。