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;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)。中介作用的分析较为复杂,共分为三个步骤,分别如下:

    第1步:确认数据,确保正确分析。

    中介变量(M) 自变量(X)
    分类 定量
    分类 - -
    定量 - 分层回归分析

    中介作用是一种概念,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(比如工作绩效)。X也是定量数据(比如工作满意度),中介变量M也是定量数据(比如创新氛围)。

  • 第2步:中介作用检验

    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)。

    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的“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:

    • 特别提示:请分清楚a,b,c,c’分别代表的意义,
    • a代表X对M的回归系数(模型3中)

    • b代表M对Y的回归系数(模型2中);

    • 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2中)。

  • 第3步:SPSAU进行分析举例

    针对模型1和模型2时的分层回归:

    针对模型3:

    中介作用是结合3个模型的结果,将系数等放在一张表上,进行对比a, b, c, c’的显著性,最后得到验证,建议放所有得到的结果整理成一张表格,类似表格如下:

  • 中介作用模型

    最后提示用户,中介作用的原理模型图如下:

  • 参考文献

    本文档中的表格,图等资料出于书籍“问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路”。调节作用通常需要写明参考文献,即参考出处和原始资料等,建议列明下述三个文献。

    • 1、周俊(2017). 问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路[M].北京:电子工业出版社 2017,73~77

    • 2、Baron and Kenny (1986):Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1173-1182.

    • 3、温忠麟,侯杰泰,张雷(2005).调节效应与中介效应的比较和应用.心理学报 2005,37(2):268~274

疑难解惑

  • 中介作用时,自变量X有很多个,或者中介变量M有多个?
  • 中介作用分析时,如果自变量X有多个,也或者中介变量M有多个。其操作,检验流程不变。模型1和模型2时会有多个X,并且会有很多个模型3(因为中介变量有多个)。并且其检验流程依旧遵循自变量和中介变量均为一个时的步骤。

  • 当自变量或中介变量的个数较多时,模型会变得较为复杂,建议用户可对模型进行拆解,然后重复进行多次中介模型分析即可。

  • 如何进行智能化中介作用研究?
  • 如果希望智能化分析,可直接使用SPSSAU问卷研究-》中介作用进行即可。