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我们今天用到了spss中的分层回归，这种方法其实和回归没有太大差异，只是在回归的时候，分两个步骤进行，然后对两步中的R方值的改变大小进行显著性检验，如果达到了预先设置的显著性水平，就可以证明调节作用。我们来看看具体的步骤：
明确变量类型：我们今天使用的自变量、调节变量、因变量都是连续性变量，或者说是等距变量。
我们在菜单栏上执行：分析——回归——线性回归，如图所示
- 接着，我们要输入变量，放入因变量，然后放入自变量和调节变量，自变量和调节变量都在independent框中，图中没有列出调节变量，你别跟着犯错。点击next按钮，进入第二层
- 在第二层中，independent框中不仅仅有自变量和调节变量，还有自变量和调节变量的交互项，假如你不知道这个交互项是从哪里来的，你可以在百度经验中搜索【回归模型中如何增加交互项】。这里就不再详述了。
- 我们点击statistics按钮，进行设置
- 在这里需要重点勾选R方改变值或者其他你感兴趣的指标，如图所示，然后点击继续
- 我们先看R方的改变值是否达到了显著水平，如果达到了显著水平，然后找到模型的系数检验结果，因为保密原因，我把变量的名称都隐去了，你可以看到红色方框中就是交互项的系数检验，B值达到显著水平，说明调节作用得到了证明。
- 为了进一步看到调节变量是如何起到调节作用的，也就是具体的调节方向，我们需要进一步来进行探究，因为篇幅太长，我们在下一篇文章中讲【检验调节变量的调节方向】
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