调节效应和中介效应分析.doc

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1、调节效应的分析1．自变量和调节变量都是分类变量：方差分析考察交互效应（调节效应）2．自变量（A）和调节变量（M）都是连续变量：对两个变量先做中心化处理(centering)；变量–变量的平均数CACM求中心化处理之后的两个变量的乘积（交互效应项或调节效应项CAM）层级回归分析调节效应或交互效应第一层CACM第二层CAMR2改变量是否显著或者CAM是否显著？3.自变量是连续变量，调节变量是分类变量（分组回归–SEM）自变量是分类变量，调节变量是连续变量先将自变量（4个水平）转化成虚拟变量（K-1个虚拟变量）A1A2A3调节变量中心化处理（CM）求中心化处理之后的调节变量与虚拟变量的

2、乘积CM*A1CM*A2CM*A3层级回归分析调节效应第一层A1A2A3CM第二层CM*A1CM*A2CM*A3R2改变量是否显著中介效应分析agreeablenesshelpingc0.23agreeablenesshelpingsympathya0.20b0.281c’0.174自变量：agreeableness因变量：helping中介变量（mediator）：sympathy中介效应分析：自变量对因变量的影响有没有通过某个中间的变量实现。如果ab都显著，那么有中介效应。如果c’显著，那么是部分中介效应，如果c’不显著，则是完全中介效应。(ab都是标准化回归系数)如果ab都

3、不显著，那么无中介效应。如果ab有一个显著，那么需要做进一步检验（H0:ab=0）。SobelTestz=a*b/√(a*a*sb*sb+b*b*sa*sa)(ab都是标准化回归系数，sasb指的是回归系数的标准误)第一步：自变量对因变量有显著效应c=0.23(p<0.01)第二步：分析a和b的显著性a的显著性自变量对中介变量的影响a=0.20(p=0.01)sa=0.015b的显著性中介变量对因变量的影响（自变量和中介变量）b=0.281(p<0.01)sb=0.013c’的显著性自变量对因变量的直接影响c’=0.174(p<0.01)第三步：a和b都是显著的，所以M有中介效应

4、。如果c’不显著，那么就是完全中介效应，如果显著，就是部分中介效应。c’=0.174(p<0.01)，所以M是部分中介效应。如果a和b都不显著，那么M没有中介效应。如果a和b有一个显著，那么：第四步：SobelTestH0:ab=0也就是Z=0.20*0.281/(0.20*0.013)2+(0.281*0.015)2=11.348p<0.01a=0.20sa=0.015b=0.281sb=0.013z=computea=0.20.computesa=0.015.computeb=0.281.computesb=0.013.computeab=a*b.computese2=a*s

5、b*a*sb+b*sa*b*sa.computese=sqrt(se2).computez=ab/se.EXECUTE.agreeablenessgrouphelpingtongqingtonggan1.首先保证自变量对因变量的影响是显著的。2．开始做中介效应分析。Agreeableness–tongganbeta=0.19se=0.016p<0.05Group–tongganbeta=0.113se=0.443p>0.05Agreeableness–tongqingbeta=0.206se=0.015p<0.05Group–tongqingbeta=0.086se=0.421p

6、>0.05Agreeableness–helpingbeta=0.152se=0.003p<0.05Group–helpingbeta=0.199se=0.082p<0.05Tonggan–helpingbeta=0.291se=0.012p<0.05Tongqing–helpingbeta=0.182se=0.012p<0.053.Agreeableness–tonggan–helping显著的Agreeableness–tongqing–helping显著的Group–tongganbeta=0.113se=0.443p>0.05Tonggan–helpingbeta=0.2

7、91se=0.012p<0.05Z=0.26Group–tongqingbeta=0.086se=0.421p>0.05Tongqing–helpingbeta=0.182se=0.012p<0.05Z=0.20group–tonggan–helping不显著的group–tongqing–helping不显著的4agreeablenessgrouphelpingtongqingtonggan重新分析各条路径系数，以及直接和间接效应。原始模型直接效应和间接效应的分析直接的效应（d