中介效应变量去中心化的作用

Ⅰ 心理学中介效应分析

对于D是否为中介变量，你一方面需要寻找有没有文献的支撑，比如前人研究提到，这个D可能作为中介变量，但是还待验证，或者已经有人验证过D的中介效应。此时，你就可以再进行一下。另一方面，如果没有研究做过D的中介效应分析，但是逻辑上D变量确实有可能起中介作用，你也可以试着分析一下。总之，你可以先去分析，最后也不一定在文章中表现出来。

分析中介效应的时候，个人觉得要从水平到整体都进行。首先，分析B的中介，按A1-B-C，A2-B-C，A-B-C，D1-B-C，D2-B-C，D-B-C进行。分析D的中介，A1-D1-C，A2-D1-C，A-D1-C，A1-D2-C，A2-D2-C，A-D2-C，A1-D-C，A2-D-C，A-D-C。不要嫌麻烦，还是那句话，可以先去分析，最后不一定在文章中表现出来。要充分对数据进行发掘，这样才有可能发现更多的东西。

具体中介效应的分析方法，以A-B-C这3个变量为例。首先，建立A为自变量、C为因变量的回归方程，验证A的系数是否显著，既然你已经认定A是自变量，C是因变量，那么想必这个系数是显著的。然后，建立A为自变量、B为因变量的回归方程，验证A的系数是否显著。最后，建立A、B为自变量、C为因变量，看A与B的系数，如果B的系数显著，且A的不显著，则为完全中介；如果A、B系数都显著，则为部分中介。

上述是比较常见的三步法验证中介，用SPSS的回归分析即可。如果想用结构方程模型的话，以AMOS为例，画出AC两变量和ABC三变量模型，分别做路径分析，看路径系数是否显著，其实原理也是一样的。

Ⅱ 心理学研究中，部分中介效应和调节作用有什么区别呢

很多人在问，啥时中介效应、何为调节效应，交互又是咋回事呢？下面松哥就用三张图来解释三个概念，希望能够解惑！

上图为中介效应模式图，A对C的作用通过B发生，即A-B-C。其中A-C如果作用为零，则B为完全中介；若A-C作用不为零，则B为部分中介。形象比喻：中介效应为“媒婆”，A-C的认识是通过媒婆牵线搭桥。

上图为调节效应，A-C有作用，但B会影响A-C 的作用大小。形象比喻，调节效应为“小三”，会影响A-C正常的夫妻关系。

上图为i额交互作用模式图，A-C有关系，B-C有关系；并且B会影响A-C关系，A会影响B-C关系。此图就像A和B是同宿舍的室友，都同时喜欢了C，意思AB互为小三，但没有先后关系。
林子大了，啥鸟都有；同样，当我们研究的因素多了，啥情况也都会出现，媒婆来了，小三也到了，有时互为小三，有时媒婆给小三牵线，有时小三看上额媒婆。形势不容乐观，然而众多关系均有最基本的媒婆和小三构成。
调节效应和交互效应在统计模型上无本质区别；但调节效应能够指定谁是自变量，谁是调节变量；而交互作用地位是等价的。
研究中介和调节效应，但研究因素为显变量时采用Process最佳；当为潜变量时采用AMOS为好，当然还有lisrel，Mplus等。lisrel为最早的结构方程模型软件，通过编程操作，已逐渐被取代之势

Ⅲ 中介效应分析中的控制变量问题

你的模型设计过于复杂，适当简化一下比较好，尤其是控制变量的作用点上。（中介调节效应分析人士 南心网 可以帮您）

Ⅳ 在进行中介效应分析时，如果有2个中介变量，而且通过检验都是起到完全中介效应，是否可能

是可以的 因为分2次来进行验证的。每次的回归模型考虑的是自变量中间变量 因变量三种相互作用时的关系，因此在只有这三个同时作用的时候，中间变量起到完全中介作用。你考虑的并非2个中间变量同时作用的情况。不过这样当然是有其局限性的。最好可以用结构方程模型来验证。

Ⅳ 怎么进行去中心化处理

根据侯杰泰的话：所谓中心化， 是指变量减去它的均值（即数学期望值）。对于样本数据，将一个变量的每个观测值减去该变量的样本平均值，变换后的变量就是中心化的。
对于你的问题，应是每个测量值减去均值。

Ⅵ 如何用SPSS做中介效应与调节效应

中介与调节效应可以采用
spss里面的分层回归来实现，就是也在多元线性回归分析哪个对话框里面，有个
block哪个对话框，你可以一层层把自变量和调节变量
分别移到哪个对话框里面，回归结果就会出现调节效应的变化

Ⅶ SPSS进行中介效应分析用标准化和中心化的区别

1、中介效应分析不需要数据中心化和标准化；
2、强行中心化或中心化，只有非标准化系数不一样，标准化系是一样的。

（南心 提供）