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1、研究目的不同：中介变量主要考察自变量如何影响因变量，是一种机制和原因研究。调节变量主要考察自变量何时（或者在什么条件下）影响因变量，是一种边界条件研究。2、适用情况不同：当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候，适合做中介变量分析。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候，适合做调节变量分析。3、前提条件不同：中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显著，调节变量和自变量、因变量的相关可以显著也可以不显著，不显著更好。条件当中介变量引入回归方程后，自变量与因变量的相关或回归系数显著降低。如果自变量与因变量的关系下降至零，是完全中介。如果自变量与因变量的相关降低但不等于零，是部分中介，在这种情况下就可以证明预测变量对结果变量的影响是通过中介变量来进行的。以上内容参考 百度百科-调节变量以上内容参考 百度百科-中介变量
在当前学术研究中，会经常遇到中介作用和调节作用，但很多小伙伴还搞不清楚什么是中介效应、什么是调节效应？以及如何区分两者？闲话少叙下面就来为各位讲解一下。1明确概念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。中介作用中介作用是研究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。2研究步骤1中介作用中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：第1步：确认数据，确保正确分析。中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y一定是定量数据。X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用第2步：中介作用检验检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。中介作用共分为3个模型。针对上图，需要说明如下：模型1：自变量X和因变量（Y）的回归分析模型2：自变量X，中介变量(M)和因变量（Y）的回归分析模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M)，因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图：第1步是数据标准化处理（对X，M，Y需要分别进行标准化处理，有时也使用中心化处理）（SPSSAU用户使用“生成变量”功能）第2步和第3步是进行分层回归完成（分层1放入X，分层2放入M）第4步单独进行模型3，即X对M的影响（使用回归分析或分层回归均可，分层回归只有分层1时事实上就是回归分析）最后第5步进行中介作用检验。检验图如下：a代表X对M的回归系数；b代表M对Y的回归系数；c代表X对Y的回归系数（模型1中）；c’代表X对Y的回归系数（模型3中）。第3步：SPSAU进行分析用户可以直接按照上图流程在SPSSAU中进行分析，生成结果。具体分析步骤SPSS在线版SPSSAU帮助手册-中介作用图片来源：SPSSAU官网网站2调节效应第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的研究方法。调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现；调节作用分析时，Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据（比如开车速度），调节变量Z可以为分类数据（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。资料来源：SPSSAU帮助手册-调节作用第2步：调节作用检验调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。针对上图，需要说明如下：如果X或者Z也或者Y由多项表示，通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列（SPSSAU生成变量功能）如果X或者Z是分类数据，并且使用分层回归，则需要对X进行虚拟变量处理（哑变量处理）对X或者Z进行标准化处理，也可以进行中心化处理均可Y并不需要进行标准化或者中心化处理（处理也可以）交互项是指两项相乘的意思，记住交互项不能再次进行标准化或中心化R平方变化显著的判断，是看△F 值是否呈现出显著性，如果显著则说明R平方变化显著R平方变化显著，正常情况下交互项也会出现显著。如果说R平方变化显著，但交互项并不显著，建议以没有调节作用作为最终结论；如果交互项显著，R平方变化显著，建议以有调节作用作为最终结论。用户判断好数据类型后，直接按照上图流程，在SPSSAU中进行数据处理及分析即可。具体分析流程可参考SPSS在线版SPSSAU帮助手册-调节作用
