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。