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1、934心理科学PsychologicalScience2007,30(4):934-936中介变量、调节变量与协变量)))概念、统计检验及其比较卢谢峰X1韩立敏2(1湖南师范大学教科院心理系,长沙,410081)(2国防科技大学人文与社科学院,长沙,410074)摘要本文在已有研究文献的基础上,集中探讨了中介变量、调节变量和协变量的概念,以及中介效应、调节效应和协变量效应的统计分析方法。随后分别对中介效应和间接效应,调节效应和交互效应进行了辨析,并从测量水平和检验方法等方面对三种统计概念做了比较。关键词:中介变量调节变量协变量中介效应调节效应协
2、方差分析中介变量、调节变量和协变量在因果关系中扮演着不同变量之间的关系,它就有可能是中介变量。因此,检验中介的角色,是重要的统计学概念。若将它们应用于研究当中,效应时要考察这三个变量之间的关系。首先假定自变量与将有助于揭示变量之间的实质关系。然而,从国内已有的文因变量之间有较高的相关,当在它们之间加入中介变量时,献看,涉及到这些变量的研究并不多。即便是涉及到了这些如果自变量与因变量的相关或回归系数明显降低(降低到0变量,对它们的分析还很不到位,有的分析甚至是错误的。就是完全中介作用),就可以认为中介效应明显,即中介变量究其原因,大致可以归为两类
3、,一是方法学的局限性和研究能有效解释自变量与因变量的关系。当然,这只是一种粗略设计的不足。不少研究者只关注两个变量之间简单的线性的检验手段,其严格程度有待商榷。关系,这样往往支解或掩盖了事物之间真实、复杂的关系,从由于中介效应属于间接效应,无论变量是否涉及潜变而可能会歪曲研究现象的本质。另一个是统计技术方面的量,都可以用结构方程模型(SEM)分析中介效应。如果所有原因。由于至今鲜有人对这三种变量及其效应的分析方法变量都是显变量(或观测变量),可以依次做图1中的三个回做过专门的论述,使得很多研究者缺乏相应的统计分析技归分析。无论是回归分析还是路径
4、分析,用统计软件都可以术,因而在实际研究中要么忽略这方面的分析,要么采取近得到c的估计c,a、b、cc的估计½、b^、Óc,以及相应的标准误。似的处理方法,这些研究策略都极大地削弱了研究结论的可中介效应的估计是½、b^。结果部分除了报告中介效应的大小靠性,从而限制了研究的水平。外,还应当报告中介效应与总效应之比[½b^/(Óc+½b^)],或者基于目前的研究现状,本文在已有研究文献的基础上,中介效应与直接效应之比(½b^/Óc),它们都可以衡量中介效对这三种变量进行了深入的探讨。另外,随着新的统计技术应的相对大小。的出现(例如结构方程模型和多层
5、线性模型),使得对中介效假设Y与X的相关显著,意味着回归系数c显著,在这应和调节效应的分析变得更加精确,也更加多样化,这势必个前提下考虑中介变量M。对中介效应的统计检验主要有推动三种统计概念的广泛应用。三种方法。传统的做法是依次检验回归系数a、b(完全中介效应还要检验cc)的显著性。第二种做法是检验经过中介变1中介变量与中介效应分析量的路径上的回归系数的乘积ab是否显著。第三种做法是1.1中介变量的概念和作用检验c.与c的差异是否显著。三种方法各有利弊。温忠麟根据Baron和Kenny的解释,中介变量(mediator)是自变等总结了已有的各种
6、检验方法,提出了一个中介效应的检验量对因变量发生影响的中介,是自变量对因变量产生影响的程序[2],该程序的第一类和第二类错误率之和通常比单一检实质性的、内在的原因,通俗地讲,就是自变量通过中介变量验方法小,并且可以同时检验部分中介效应和完全中介效[1]对因变量产生作用。中介变量的作用原理如图1所示。应[2]。其中,c是X对Y的总效应,ab是经过中介变量M的中介效应(mediatingeffect),c.是直接效应。当只有一个中介变量2调节变量与调节效应分析时,效应之间的关系可以表示为:c=cc+ab。2.1调节变量的性质和作用调节变量(mode
7、rator)所要解释的是自变量在何种条件下会影响因变量,也就是说,当自变量与因变量的相关大小或正负方向受到其它因素的影响时,这个其它因素就是该自变量与因变量之间的调节变量。它界定了自变量和因变量图1中介变量示意图之间关系的边界条件,既可以是质化形式的变量(如性别),[3]1.2中介效应的检验和估计方法也可以是量化形式的变量(如奖励水平)。其作用原理如通常如果某个变量的介入能够清晰地说明自变量与因下:X通讯作者:卢谢峰,男。E2mail:xiefeng-lu@163.com卢谢峰等:中介变量、调节变量与协变量9353协变量和协方差分析图2调节变量
8、示意图3.1协变量的定义与相关概念协变量(covariate)指与因变量有线性相关并在探讨自变在相关分析当中,调节变量是影响两变量零阶相关的第量与因变
