在心理学研究中，主客体互依调节模型（Actor-Partner Interdependence Model with Moderation, APIMoM）是一种常用的结构方程模型，用于分析个体间（如夫妻、亲子等）的互依关系及其调节效应。本文将遵循 Garcia 等人（2014）提出的 APIMoM 程序，并考察父母双方焦虑情绪的混合调节作用（mixed moderator）。具体地，我们将构建父母双方自变量与调节变量的四个交互项，预测父亲和母亲的因变量，共产生八个交互效应。通过对比非约束和约束模型，结合 Satorra-Bentler 校正卡方检验（SB），以及 Bootstrap 重复取样方法，验证调节效应的存在。
方法
1. 数据准备
变量中心化：在构建交互项之前，对自变量和调节变量进行中心化处理，以减少多重共线性问题。
控制变量：控制子女性别和子女数量等可能影响结果的变量。
2. 构建非约束 APIMoM 模型
自变量和调节变量：定义父母双方的自变量（如婚姻冲突）和调节变量（如焦虑情绪）。
交互项：构建父母双方自变量与调节变量的四个交互项。
预测因变量：这四个交互项分别预测父亲因变量（如父亲温暖接纳）和母亲因变量（如母亲温暖接纳），共产生八个交互效应。
3. 模型拟合检验
非约束模型拟合：首先拟合非约束的 APIMoM 模型，检查模型的拟合度指标，如 χ²、CFI（Comparative Fit Index）、RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）和 SRMR（Standardized Root Mean Square Residual）。
约束模型拟合：将模型中的八个交互效应均约束为0，重新拟合模型，并比较两个模型的拟合度差异。
4. Satorra-Bentler 校正卡方检验
使用 Satorra-Bentler 校正卡方检验（SB）进行模型卡方差异检验，以评估约束模型与非约束模型之间的显著差异。
5. Bootstrap 重复取样检验
进行 Bootstrap 重复取样 5000 次，计算调节效应的 95% 置信区间，以验证调节效应的存在及其显著性。
实例分析
数据处理
- 中心化：对自变量（婚姻冲突）和调节变量（父母焦虑情绪）进行中心化处理。
- 控制变量：控制子女性别和子女数量。
模型构建与拟合
- 非约束 APIMoM 模型：构建非约束 APIMoM 模型，预测父母温暖接纳。模型拟合良好，χ²(16)=18.18, p=0.31, CFI=1.00, RMSEA=0.01 (90% CI: 0.00, 0.031), SRMR=0.02。
约束模型：将八个交互效应均约束为0，模型拟合变差，χ²(24)=72.93, p<0.001, CFI=0.91, RMSEA=0.05 (90% CI: 0.03, 0.061), SRMR=0.03；Δχ²=36.05, Δdf=8, p<0.001，说明存在显著的交互作用。
调节效应分析
- 父亲温暖接纳：在对父亲温暖接纳的预测中，婚姻冲突与焦虑的四个交互效应均不显著。
- 母亲温暖接纳：在对母亲温暖接纳的预测中，母亲焦虑在以下两个交互作用中显著：
- 客体关系调节效应：父亲婚姻冲突与母亲温暖接纳的交互作用中，母亲焦虑的调节效应显著（B=-0.19, p<0.05）。
- 主体关系调节效应：母亲婚姻冲突与母亲温暖接纳的交互作用中，母亲焦虑的调节效应显著（B=0.37, p<0.001）。
Bootstrap 重复取样检验
进行 Bootstrap 重复取样 5000 次，计算调节效应的 95% 置信区间，进一步验证上述调节效应的存在及其显著性。
结论
通过构建非约束和约束的 APIMoM 模型，结合 Satorra-Bentler 校正卡方检验和 Bootstrap 重复取样方法，本文验证了父母双方焦虑情绪在预测父母温暖接纳中的混合调节作用。结果表明，母亲焦虑在预测母亲温暖接纳时具有显著的调节效应，而父亲焦虑的调节效应则不显著。这一发现有助于深入理解家庭环境中的情感互依和调节机制，为家庭干预提供理论依据。
参考文献
Garcia, J. F., & others. (2014). An Actor-Partner Interdependence Model with Moderation: APIMoM. Psychological Methods, 19(4), 459-478.
Satorra, A., & Bentler, P. M. (2010). Ensuring Positiveness of the Scaled Difference Chi-Square Test Statistic. Psychometrika, 75(2), 243-248.
