中介效應檢驗去中心化

1. SPSS進行中介效應分析用標准化和中心化的區別

1、中介效應分析不需要數據中心化和標准化；
2、強行中心化或中心化，只有非標准化系數不一樣，標准化系是一樣的。

（南心 提供）

2. 你好，我想知道用spss做中介效應檢驗時，加不加控制變數呢還是就Y/X/M做呢謝謝你。

你可以加，你要控制什麼變數，把該變數作為回歸方程中的自變數放入即可
中介效應的分析一般不需要中心化，當然你願意中心化更好

3. 如何運用spss及AMOS進行中介效應與調

三 調節變數可以是定性的,也可以是定量的.在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換.簡要模型：Y = aX + bM + cXM + e .Y 與X 的關系由回歸系數a + cM 來刻畫,它是M 的線性函數,c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大小.如果c 顯著,說明M 的調節效應顯著.二、調節效應的分析方法 顯變數的調節效應分析方法：分為四種情況討論.當自變數是類別變數,調節變數也是類別變數時,用兩因素交互效應的方差分析,交互效應即調節效應；調節變數是連續變數時,自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的層次回歸分析：一、做Y對X和M 的回歸,得測定系數R一 二 .二、做Y對X、M 和XM 的回歸得R二 二 ,若R二 二 顯著高於R一 二 ,則調節效應顯著.或者,作XM 的回歸系數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；當自變數是連續變數時,調節變數是類別變數,分組回歸:按 M 的取值分組,做 Y 對 X 的回歸.若回歸系數的差異顯著,則調節效應顯著,調節變數是連續變數時,同上做Y=aX +bM +cXM +e 的層次回歸分析.潛變數的調節效應分析方法：分兩種情形：一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數；二是調節變數和自變數都是潛變數.當調節變數是類別變數時,做分組結構 方程分析.做法是,先將兩組的結構方程回歸系數限制為相等,得到一個χ 二 值和相應的自由度.然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到一個χ 二 值和相應的自 由度.前面的χ 二 減去後面的χ 二 得到一個新的χ 二,其自由度就是兩個模型的自由度之差.如果χ 二 檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著；當調節變數和自變 量都是潛變數時,有許多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的無約束的模型.三．中介變數的定義 自變數X 對因變數Y 的影響,如果X 通過影響變數M 來影響Y,則稱M 為中介變數.Y=cX+e一,M=aX+ e二 ,Y= c′X+bM+e三.其中,c 是X 對Y 的總效應,ab 是經過中介變數M 的中介效應,c′是直接效應.當只有一個中介變數時,效應之間有 c=c′+ab,中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量.四、中介效應分析方法 中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應.步驟為：第一步檢驗系統c,如果c 不顯著,Y 與X 相關不顯著,停止中介 效應分析,如果顯著進行第二步；第二步一次檢驗a,b,如果都顯著,那麼檢驗c′,c′顯著中介效應顯著,c′不顯著則完全中介效應顯著；如果a,b至少 有一個不顯著,做Sobel 檢驗,顯著則中介效應顯著,不顯著則中介效應不顯著.Sobel 檢驗的統計量是z=^a^b/sab ,中 ^a,^b 分別是 a,b 的估計,sab=^a二sb二 +b二sa二,sa,sb 分別是 ^a,^b 的標准誤.5.調節變數與中介變數的比較 調節變數M 中介變數M 研究目的 X 何時影響Y 或何時影響較大 X 如何影響Y 關聯概念 調節效應、交互效應 中介效應、間接效應 什麼情況下考慮 X 對Y 的影響時強時弱 X 對Y 的影響較強且穩定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e二 Y=c′X+bM+e三 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之後、Y 之前 M 的功能 影響Y 和X 之間關系的方向(正或負) 和強弱 代表一種機制,X 通過它影響Y M 與X、Y 的關系 M 與X、Y 的相關可以顯著或不顯著(後者較理想) M 與X、Y 的相關都顯著 效應 回歸系數c 回歸系數乘積ab 效應估計 ^c ^a^b 效應檢驗 c 是否等於零 ab 是否等於零 檢驗策略 做層次回歸分析,檢驗偏回歸系數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定系數的變化(F 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 Sobel 檢驗 陸.中介效應與調節效應的SPSS 操作方法 處理數據的方法 第一做描述性統計,包括M SD 和內部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二將所有變數做相關,包括統計學變數和假設的X,Y,M 第三做回歸分析.（在回歸中選線性回歸linear） 要先將自變數和M 中心化,即減去各自的平均數 一、現將M（調節變數或者中介變數）、Y 因變數,以及與自變數、因變數、M 調節變數其中任何一個變數相關的人口學變數輸入indpendent 二、再按next 將X 自變數輸入（中介變數到此為止） 三、要做調節變數分析,還要將X與M 的乘機在next 里輸入作進一步回歸.檢驗主要看F 是否顯

4. spss中介效應是什麼

中介效應是指變數間的影響關系（X-Y）不是直接的因果鏈關系，而是通過一個或一個以上的變數（M）的間接影響產生的，因此我們稱M為中介變數，而X通過M對Y產生的間接影響稱為中介效應。

自變數X對因變數Y的影響，如果X變數通過影響M變數來影響Y變數，則M為中介變數。通常將變數經過中心化轉化後，得方程1：Y=cX+e1;方程2：M=aX+e2。

方程3：Y=c』X+b M +e3。其中，c是X對Y的總效應，ab是經過中介變數M的中介效應，c'是直接效應。當只有一個中介變數時，效應之間有c=c'+ab,中介效應的大小用c-c'=ab來衡量。

中介效應檢驗過程：

中介效應是簡介效應，無論變數是否涉及潛變數，都可以用結構方程模型分析中介效應。

步驟為：

第一步檢驗c,如果c不顯著，Y與X相關不顯著，停止中介效應分析，如果顯著進行第二步。

第二步依次檢驗a、b，如果都顯著，那麼檢驗c',c'顯著，為部分中介效應模型，c'不顯著，則為完全中介效應模型。

如果a、b至少有一個不顯著，則做sobel檢驗，檢驗的統計量是Z=^a^b/Sab,顯著則中介效應顯著，不顯著則中介效應不顯著。

5. 如何做SPSS的調節效應

做SPSS的調節效應方法：

1. 用回歸，回歸也有兩種方法來檢驗調節效應，看下面的兩個方程，y是因變數，x是自變數，m是調節變數，mx是調節變數和自變數的交互項，系數是a b c c'。檢驗兩個方程的R方該變數，如果該變數顯著，說明調節作用顯著，也可以直接檢驗c'的顯著性，如果顯著也可以說明調節作用。

   

   6. 如何做SPSS的調節效應

   顯變數的調節效應分析方法：分為四種情況討論。當自變數是類別變數，調節變數也是類別變數時，用兩因素交互效應的方差分析，交互效應即調節效應；調節變數是連續變數時，自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做Y=aX+bM+cXM+e 的層次回歸分析：1、做Y對X和M的回歸,得測定系數R12。2、做Y對X、M和XM的回歸得R22，若R22顯著高於R12，則調節效應顯著。或者,作XM的回歸系數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；當自變數是連續變數時，調節變數是類別變數，分組回歸:按 M的取值分組,做 Y對 X的回歸。若回歸系數的差異顯著,則調節效應顯著，調節變數是連續變數時，同上做Y=aX +bM +cXM +e的層次回歸分析。

   7. 中介效應Z值小於1.96可以嗎

   中介效應Z值小於1.96可以。中介效應檢驗中z值等於ab除以sab,如果檢驗顯著說明中介效應顯著，確間接中介路徑與直接路徑的相對大小，當發現存在中介效應後，我們就需要計算Z值，來明確間接中介路徑與直接路徑的相對大小。各種結構如下， a，如果z檢驗顯著，但直接路徑X大於Y不顯著，則中介作用是完全的。

   如果z檢驗和直接路徑X大於Y都顯著，則中介作用是部分的，並且，由X所解釋的Y的變化中，有較大的一部分是通過間接路徑而非直接路徑實現的。

   

   中介效應的內容

   1925到1930年間，英果爾德提出了中介論，用以說明用經典結構式不能圓滿地描述的某些分子的化學行為，他認為在常態下具有不飽和體系的分子中存在著電子轉移，由這種電子轉移所產生的效應稱為中介效應。

   有機分子結構理論發展過程中的一種學說，中介效應，它指的是X對Y的影響是通過M實現的，也就是說M是X的函數，Y是M的函數，考慮自變數X對因變數Y的影響，如果X通過M影響變數Y，則稱M為中介變數。

   例如，上司的歸因研究，下屬的表現上司對下屬表現的歸因上司對下屬表現的反應，其中上司對下屬表現的歸因為中介變數，假設變數已經中心化或標准化其中，c是X對Y的總效應，ab是經過中介變數M的中介效應，c是直接效應，當只有一個中介變數時，效應之間有如下關系，c等於c加ab，中介效應的大小用c減c等於ab來衡量。

   8. 在進行中介效應分析時，如果有2個中介變數，而且通過檢驗都是起到完全中介效應，是否可能

   是可以的 因為分2次來進行驗證的。每次的回歸模型考慮的是自變數中間變數 因變數三種相互作用時的關系，因此在只有這三個同時作用的時候，中間變數起到完全中介作用。你考慮的並非2個中間變數同時作用的情況。不過這樣當然是有其局限性的。最好可以用結構方程模型來驗證。