中介变量与调节变量 中介变量与调节变量例子

有调节的中介怎么文字描述

A Baron & 是指满足下列性质的变量：Kenny (1986)的层级回归法【规划中】

做中介变量模型，自变量和因变量呈显著负相关可以做中介模型吗

从分析过程来看，SPSS是在对数据预处理之后，进行数据的信效度分析，对自变量、中介变量、因变量进行相关性分析，之后对变量进行回归，而SEM的建立需要首先进行验证性因子分析（CFA），如果是自编量表则是先进行探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA），这对变量的数据质量要求是非常高的，CFA得出的CR和AVE值可以直观看出变量的区分效度及变量题项间的聚合效度

我想问一下，如果自变量和因变量相关，但是自变量和因变量都与中介变量不相关,但是process中介效应和调节效应都显著，这样可以吗？

中介变量与调节变量 中介变量与调节变量例子

中介变量与调节变量 中介变量与调节变量例子

如果自变量和因变量不相关，但是加一个调节变量线性回归以上代码表示了将X和J1视为预测M1的因素，并将J2视为预测X的因素。这样，我们可以通过观察J1和J2对M1和X之间关系的影响来评估不同阶段中的中介效应是否有异。相关，这样可以说明调节效应显著吗？

SPSS方分析如何体现调节变量?

也就是说，变量是一种将我们观测到的具体现象数量化的工具。同时，这里的数集必须[X]->[M1];至少有两个元素，即变量必须能“变”。

缓冲变量和中介变量分别是怎么定义的?

举例：刘莎等人在《大学生感知压力与手机依赖：孤独感的中介作用与性别的调节作用》这篇文献中，自变量X为大学生感知压力，因变量Y为手机依赖，中介变量为孤独感，调节变量为性别，结论是孤独感在感知压力和手机依赖的关联中起中介作用，性别在该中介路径的后半段起调节作用。

中介变量（mediated variable）：位于两个变量之间的、被用于解释两个变量之间关系的变量

Mplus是一种统计分析软件，广泛应用于结构方程模型（SEM）的建模和分析。在使用Mplus进行中介分析时，如果想考察两个调节变量对不同阶段的中介效应是否有异，可以通过编写代码来实现。

缓冲变量，又称为调节变量（moderator variable）：指系统变量可以改变其他两个变量之间关系的变量

硕士论文没有调节变量可以吗

总结一下，使用Mplus进行中介分析时，如果想要探究两个调节变量对不同阶段中的中介效应是否有异，我们需要定义相关变量、路径系数、设置调节作用以及调节变量之间的交互作用。通过编写合适的代码，在Mplus中进行模型建立和分析即可。希望以上回答对您有所帮助！

不可以的，这是要有的举例：林国耀等人的《大学生支持与主观幸福感的关系：生命意义感的中介作用》，这篇文献中，自变量是大学生支持，因变量是主观幸福感，中介变量则是生命意义感，生命意义感在支持和主观幸福感之间起到了部分中介作用。生命意义感在朋友支持、家庭支持和主观幸福感之间起部分中介作用，即朋友支持、家庭支持可以通过生命意义感正向影响大学生的主观幸福感。。

甄别变量的性质，这里必须注意SPSS逐步回归法只能分析连续性变量，如果自变量、中介变量、调节变量这三种变量任何一种变量包含分类变量，那么就不能运用SPSS来分析中介作用了，因为你此时对变量题项打包得出的分数是没有统计意义的，分类数据是不能直接加总的，所以这个时候应该选择AMOS进行验证；

spss分析方法-调节效应（转载）

设是对简单来说，调节变量是解释一个已经存在的关系在不同条件下发生变化的工具。变量之间的关系的陈述，它可以通过统计方法被证实或证伪。

中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。 下面我们主要从下面四个方面来解说：

【】如何运用spss及AMOS进行中介效应与调节效应分析

int1 = J1J2;

文件名：中介效应重要理论及作务实目录： 一、中介效应概述 中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。 二、中介效应检验方法 1.依次检验法（总的来说，中介效应的本质是一种简接效应，研究的目的是看自变量X如何影响因变量Y；而调节效应是看自变量何时影响因变量Y或者何时影响较大，是一种情境变量所产生的效应。causual steps）。 2.系数乘积项检验法(products of coefficients) 3.异检验法(difference in coefficients)。 4.温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序， 三 中介效应作在统计软件上的实现 2.在spss中运用spsaro脚本来分析中介效应

调节变量和自变量高度相关性,怎么处理

1、变量与自变量或因变量相关不大，它不可能成为中介变量，但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。

2、有的变量，如性别、年龄等，由于不受自变量的影响，自然不能调节中介作用进行分析时，首先分析中介作用，即分析Bootstrap 95%置信区间是否包括数字0，如果不包括数字0即说明具有中介作用，反之如果包括数字0则说明不具有中介作用。接着再分析调节中介作用（条件间接效应），分析调节变量在不同水平时，中介作用的情况如何。成为中介变量，但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量，有的变量做调节变量和中介变量都是合适的。

调节变量和自变量怎样才叫相关

不同的变量之间存在着【关系】，对于一组存在相互关系的变量，我们可以将其按照在「关系中的地位」进行分类：

亲：调节变量的过程当中，自变量也随之改变这个叫做相关，如果随着变量的增大而增大叫做正相关，如果随着变量的增大而减小叫做负相关。

以上代码表示了X对M1的直接效应、J1与M1之间的关系，以及J2与X之间的关系。

调节变量和自变量怎样才叫相关

如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量.理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大.有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量.对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的。

调节变量其实可以跟自变量或者因变量都不相关

调节变量放在前半段后半段路径的区别

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著异，那就要让有异的各个年级的被试人数比较平均。另外可以考虑研究一下这个年级的变量和其他自变量的交互作用。

中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。

中介效应

中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。

调节作用

调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度 是否有着明显的不一样。 一、中介效应

中介效应可以分为完全中介效应和部分中介效应。

部分中介效应是指自变量X可以通过中介变量M影响因变量Y，但也可以不通过中介变量M影响因变量Y，直接影响因变量Y。

另外，中介变量还可以平行中介和链式中介。

平行中介是指几个中介变量如M1，M2，M3都在自变量X对因变量Y的影响中起着同等的中介作用；

链式中介则是指自变量X先通过中介变量M1再影响M2再影响M3最终影响因变量Y。

二、调节效应

调节效应是指如果变量X与变量Y有关系，但是X与Y的关系受第三个变量W的影响，那么变量W就是调节变量，调节变量所起的效应就是调节效应。根据调节变量的不同水平会对X与Y的关系产生不同的影响，可以把调节效应分为正向调节和负向调节。当调节变量W对变量X与变量Y间的影响关系具有显著的强化或促进作用时，称为正向调节，反之则为负向调节。

三、中介效应与调节效应的区别

四、有中介的调节

五、有调节的中介

有调节的中介是指如果中介变量M的中介效应受到调节变量W的影响，就称这样的中介效应为有调节的中介效应。

好了，这些概念相信大家应该比较清楚了，搞懂这些概念对我们阅读心理学文献是非常有帮助的，而且如果将来自己做研究，也是需要弄懂这些概念的。

科学科研指南｜4. 变量和设

本文收录在 这个文集 中，是设自变量是X，因变量是Y，中介变量是M，调节变量是W，那么中介效应就是如果X影响Y，并且X是通过一个中间变量M对Y产生影响的，那么M就是中介变量，它所起的效应就是中介效应。《组织与管理研究的实证方法》的读书笔记，该书介绍了研究管理和组织的规范科学范式，一种主要流行于北美的管理研究的范式。

接下来，首先对变量进行简单的介绍，这一部分介绍偏重统计学角度。变量是一个数学——或统计学，就本书语境而言——概念，但是当我们【应用】管理学理论解释问题时（如对一个理论进行实证检验），我们需要把理论中的构念转换成变量variable，并对变量提出各种设，因此变量在管理学实证研究中是非常重要的。（对于如何使用理论、管理学中变量的理论意义何在，将在下一章进行详细介绍。）

变量，广义地考虑，是表示数学对象的符号，具有任意性和未知性，这数学对象可以是数、向量、矩阵、函数……

而本书语境中的科学变量（下文简称变量），私以为可以这么定义：它是一种到数集的函数关系，这个是具体存在的、可观测的现象的。

也叫预测变量，是因变量的定的原因，是引起某个现象的变量。

也叫效标criterion，是定的效果，是被认为会随着自变量的变化而变化的变量。

自变量和因变量之间的关系（因果、相关）很多时候可能不足以概括复杂的情况，换言之，对于一定量的观测数据，仅通过这些简单关系，不能挖掘到数据中充分的信息。因此，我们需要引入新的变量以形成更复杂的关系模型，这就是调节变量和中介变量被提出来的原因。

简单来说，中介变量是解释一个已经存在的关系的内部机制的工具。

是影响自变量和因变量关系的方向、强度的变量（可以是类别变量or连续变量）。如果X和Y有关系，而X和Y的关系受到第三个变量Z的影响，那么Z就是调节变量，调节变量对那个关系起到的具体影响叫做调节作用。

我们设一组变量X、Y、Z、M中，X是自变量，Y是因变量，Z是调节变量，M是中介变量。

自变量X和因变量Y之间的关系：有中介的调节是指自变量X通过中介变量M影响因变量Y，并且调节效应（至少部分地）通过中介变量（M）起作用。

M的中介作用按照其对X与Y关系的“中介程度”可以分为两类：

Z的调节作用可以分为如下类型：

与调节作用紧密相关的是交互作用

B Sobel 检验法【规划中】

C 自抽法(bootstraping)【规划中】

D 时间延迟模型 time-lagged repeated measure model 【规划中】

A 多元调节回归分析(moderated multiple regression, MMR)【规划中】

C 结构方程模型(Structural equation model, SEM)【规划中】

/好多坑要填乌乌