调节作用

• B站优酷 调节作用的处理方式

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。调节作用的分析较为复杂，共分为三个步骤，分别如下：

• 第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的研究方法。

  调节变量(Z)	自变量(X)
  	分类	定量
  分类	多因素方差分析(ANOVA)	分层回归分析 或 分组回归
  定量	分层回归分析	分层回归分析

  调节作用是一种概念，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）。

• 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 ²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 ²变化显著

  • R ²变化显著，正常情况下交互项也会出现显著。如果说R ²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 ²变化显著，建议以有调节作用作为最终结论。

• 第3步：进行分析

  本处以X为定量数据，Z为定量数据作为事例进行讲述，即为上述图中第四种类型，需要使用分层回归分析，首先假定X和Z均已经进行了标准化处理（“生成变量”功能），并且通过SPSSAU得到了交互项（“生成变量”功能相乘），然后进行分层回归分析，如下所示：

  

  第一层中放入标准化后的X和Z；第二层放入交互项（标准化后X * 标准化后Z），【提示：交互项单独放在第2层，有时候也会第1层放X，第2层放Z，第3层放交互项。目的在于看由第1层到第2层时加入Z，Z是否会对Y有影响。】分析得到如下结果：

  	分层1		分层2
  	B	标准误	B	标准误
  常数	2.518**	0.028	2.523	0.028
  S_X	-0.016	0.028	0.828**	0.028
  S_Z	-0.016	0.028	-0.008	0.030
  S_X*S_Z			0.020	0.023
  R 2	0.730		0.731
  调整R 2	0.729		0.729
  F 值	453.605**		302.434**
  △R 2	0.730		0.001
  △F 值	453.605**		0.756
  因变量（Y) :Y
  * p <0.05 ** p <0.01

  上图中R变化值仅为0.001非常非常低，而且△F 值没有呈现出显著性（右上角没有*号），说明F 值变化不显著，也即说明分层2在分层1的基础上加入交互项，并没有对Y起着更多的作用，而且具体看交互项的回归系数值为0.020，没有呈现出显著性（右上角没有*号），也即说明交互项没有呈现出显著性，进一步说明没有调节作用产生。

• 调节作用模型

  最后提示用户，调节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