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SPSS+process做model14有调节的中介效应分析(图文+视频教程)

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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

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