模型14是一个有调节的中介效应模型, 根据下图来看, 我们的调节变量V发生在中介变量M和因变量Y之间, 因此, 当变量V大小改变的时候, M和Y之间的关系也会发生改变, 进而影响到中介效应。 因此可以说V调节了M的中介效应。
下面我们用符号化的方式来看一下这个过程。下图中各个符号的意义是:
- X/M/V/Y分别是自变量/中介变量/调节变量/因变量
- MV变量代表M和V的乘积变量(需要先中心化再求乘积)
- a/b/c都是回归模型中的回归系数
根据下面的模型图, 我们可以写出两个回归模型, 而Process就是对这两个回归模型进行的检验, 并估计出各个未知的回归系数。
$$ (1) M = h_M + aX + e_M $$
$$ (2) Y = h_Y + bM + c'X + b_2V + b_3MV + e_Y $$
如果把M带进(2)式就可以得到:
$$ Y = h_Y + bh_m + abX + c'X + b_2V + b_3V(h_M+aX) + e_Y $$
根据上面的式子, 我们可以求得中介效应(根据中介效应的概念, 中介效应就是X通过M对Y的影响大小, 因此只要将1式代入2式, 就可以):
中介效应为:
$$ ME = ab + ab_3V $$
这时候你会发现, 如果$ab_3$不等于0, 那么中介效应的大小受到了V的大小的影响, 因此就存在这有调节的中介效应。
所以对中介的调节效应就可以表示为$ab_3$
SPSS检验过程
我们可以使用spss完成所有的检验过程, 只不过比较繁琐, 但是在这里列出这个过程可以帮助你更清楚的理解process在做什么。
- 将M和V进行中心化, 也就是减去各自均值
- 求变量MV
- 以M为被预测变量, X为预测变量, 做回归(检验回归方程1)
- 以Y为被预测变量, X/V/MV/M为预测变量, 做回归(检验回归方程2)
- 使用bootstrap方法求
$ab_3$
使用Process一键检验
Process没有什么魔力, 只是将spss的五个步骤, 合成到一起, 让你一键得到所有需要的结果。所以我们用一两个图就能看完Process的所有配置:
下面的配置的模型是:
- 自变量是:性别
- 因变量: 化妆品购买意愿
- 中介变量: 男子气概
- 调节变量: 月收入
注意: 调节变量指的是对中介和因变量之间关系的调节
视频演示
注意
本文由jupyter notebook转换而来, 您可以在这里下载notebook
统计咨询请加QQ 2726725926, 微信 mllncn, SPSS统计咨询是收费的
微博上@mlln-cn可以向我免费题问
请记住我的网址: mlln.cn 或者 jupyter.cn
