1樓：匿名使用者
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
寫畢業**，自變數有兩個維度1和2,**中介變數的中介效應，結果資料分析得出來:中介變數在自變數維
2樓：匿名使用者
中介效應分析可以i做的
我替別人做這類的資料分析很多的
3樓：
量的中介效應，結果資料分析得出來:中介變
我幫你的
如何運用spss及amos進行中介效應與調節效應分析
4樓：匿名使用者
3調節變
量可以是定性的,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 的關係由迴歸係數a + cm 來刻畫,它是m 的線性函式,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.
2、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,用兩因素互動效應的方差分析,互動效應即調節效應；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 的層次迴歸分析：
1、做y對x和m 的迴歸,得測定係數r1 2 .2、做y對x、m 和xm 的迴歸得r2 2 ,若r2 2 顯著高於r1 2 ,則調節效應顯著.或者,作xm 的迴歸係數檢驗,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,分組迴歸:
按 m 的取值分組,做 y 對 x 的迴歸.若迴歸係數的差異顯著,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 的層次迴歸分析.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迴歸係數限制為相等,得到一個χ 2 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 2 值和相應的自 由度.前面的χ 2 減去後面的χ 2 得到一個新的χ 2,其自由度就是兩個模型的自由度之差.
如果χ 2 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.3．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+e1,m=ax+ e2 ,y= c′x+bm+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.當只有一箇中介變數時,效應之間有 c=c′+ab,中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量.4、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=^a2sb2 +b2sa2,sa,sb 分別是 ^a,^b 的標準誤.
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、互動效應 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+e2 y=c′x+bm+e3 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 之間關係的方向(正或負) 和強弱 代表一種機制,x 通過它影響y m 與x、y 的關係 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 迴歸係數c 迴歸係數乘積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 做層次迴歸分析,檢驗偏回歸係數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定係數的變化(f 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 sobel 檢驗 6.中介效應與調節效應的spss 操作方法 處理資料的方法 第一做描述性統計,包括m sd 和內部一致性信度a（用分析裡的scale 裡的 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 第三做迴歸分析.
（在迴歸中選線性迴歸linear） 要先將自變數和m 中心化,即減去各自的平均數 1、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 2、再按next 將x 自變數輸入（中介變數到此為止） 3、要做調節變數分析,還要將x與m 的乘機在next 裡輸入作進一步迴歸.檢驗主要看f 是否顯著
在進行中介效應分析時，如果有2箇中介變數，而且通過檢驗都是起到完全中介效應，是否可能？ 5
5樓：木成森
是可以的 因為分2次來進行驗證的。每次的迴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係，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箇中間變數同時作用的情況。
不過這樣當然是有其侷限性的。最好可以用結構方程模型來驗證。
6樓：百度使用者
《時效應》是《麥家》創立者張慶貴提出的，指的是有效的按一定規則利用時間，彙集資源，結合實際，合理轉化的經濟模式。
這種新興的經濟模式，在特定的經濟時期，特別是通貨膨脹期，針對社會經濟產生的泡沫，進行合理轉化，使其成為有助實體經濟發展的反哺資源。在社會反哺實業的利導下實現經濟增長，保障穩定，促進社會和諧發展。
中介產量和自變數都是潛變數，利用amos進行中介效應檢驗，可以看出各維度之間的中介關係嗎？
7樓：南心網心理統計
中介關係是根據變數間的箭頭指向來反映的，因此，關鍵在於你的模型假定的中介路徑是什麼樣的，而不在於是潛變數還是顯變數。如果要研究維度間的中介關係，那麼維度之間就要建立中介路徑。（南心網 amos中介效應分析）
中介效應分析中的控制變數問題 15
8樓：南心網心理統計
你的模型設計過於複雜，適當簡化一下比較好，尤其是控制變數的作用點上。（中介調節效應分析人士 南心網 可以幫您）
心理學中介效應分析
9樓：
對於d是否為中介變數，你一方面需要尋找有沒有文獻的支撐，比如前人研究提到，這個d可能作為中介變數，但是還待驗證，或者已經有人驗證過d的中介效應。此時，你就可以再進行一下。另一方面，如果沒有研究做過d的中介效應分析，但是邏輯上d變數確實有可能起中介作用，你也可以試著分析一下。
總之，你可以先去分析，最後也不一定在文章中表現出來。
分析中介效應的時候，個人覺得要從水平到整體都進行。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進行。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。
不要嫌麻煩，還是那句話，可以先去分析，最後不一定在文章中表現出來。要充分對資料進行發掘，這樣才有可能發現更多的東西。
具體中介效應的分析方法，以a-b-c這3個變數為例。首先，建立a為自變數、c為因變數的迴歸方程，驗證a的係數是否顯著，既然你已經認定a是自變數，c是因變數，那麼想必這個係數是顯著的。然後，建立a為自變數、b為因變數的迴歸方程，驗證a的係數是否顯著。
最後，建立a、b為自變數、c為因變數，看a與b的係數，如果b的係數顯著，且a的不顯著，則為完全中介；如果a、b係數都顯著，則為部分中介。
上述是比較常見的三步法驗證中介，用spss的迴歸分析即可。如果想用結構方程模型的話，以amos為例，畫出ac兩變數和abc三變數模型，分別做路徑分析，看路徑係數是否顯著，其實原理也是一樣的。
10樓：匿名使用者
如果你確信自變數d是自變數的話，那就不用管了~（你都預設他是自變數了）。你的目的是考察自變數a和因變數c之間是否存在中介。如果有，又是哪些因素。所以你目前有2個方法可以選擇：
1）分別做變數b和變數d的中介。也許2個都存在。
2）若是樣本足夠大（至少要幾百個），可以做路勁分析的話，那麼你可以把這些因素都放進去，做一個路徑圖出來。這樣就可以知道是否存在中介，以及變數b和d之間又是怎樣的關係。
中介產量和自變數都是潛變數，利用amos進行中介效應檢驗，可以看出各維度之間的中介關係嗎
中介關係是根據變數間的箭頭指向來反映的，因此，關鍵在於你的模型假定的中介路徑是什麼樣的，而不在於是潛變數還是顯變數。如果要研究維度間的中介關係，那麼維度之間就要建立中介路徑。南心網 amos中介效應分析 自變數和中介變數都是多維度的，利用amos建立結構方程模型，可以看出每個維度的中介效果嗎？比如自...
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