华中师范大学心理学教授刘华山调节作用和中介效应
9页1、调节变量与交互作用分析华中师大心理学院 刘华山整理一、调节变量(一)调节变量的含义如果变量 Y 与变量 X 的关系是变量 M 的函数,则称变量 M 是变量 Y 与变 量 X 的调节变量。变量 M 在变量 Y 与变量 X 的关系中的这种作用称为调节效应。(二)交互作用当一个自变量(例如Xi)对因变量(例如 Y)的影响取决于另一个自变量(例如 X 2 )处于何种水平上时,就说两个自变量在对因变量的影响上存在着交 互作用。(三)调节效应与交互作用效应在交互作用分析中, 影响因变量的两个变量都称为自变量, 这两个自变量在 对因变量的影响上地位是等同的。 而在进行调节效应分析时, 在一个确定的模型 中,与因变量有关的两个变量, 一个被指定为自变量, 它与因变量的关系是基本 的因果关系;另一个被视为可能的调节变量,它对因果关系实行调节。在交互作用的分析中, 两个自变量可能对因变量的主效应都不显著, 此时我 们仍然可以分析两个自变量的交互作用, 交互作用仍然可能是显著的。 而在调节 效应的分析中,从逻辑上说,一般是自变量对因变量的主效应是显著的, 再来分 析调节变量的调节效应。 【?】(四)调节效应
2、与交互效应的统计分析方法1.交互效应分析交互效应一般采用多因素方差分析, 或带有交互作用的多元回归分析。 当所 有自变量都是分类变量时, 交互作用分析采用方差分析, 也可以采用多元回归分 析。当自变量中存在有连续变量时, 交互作用分析采用多元回归分析或协方差分 析。问题是可否做连续变量与分类变量的交互作用呢?2.调节效应分析调节效应分析的统计方法也因自变量与调节变量的数据类型不同而不同。当自变量和调节变量都是类别变量时,采用多因素方差分析。当自变量与调节变量交互作用显著时,说明存在调节效应;【有无调节效应与有无主效应没有关系】当调节变量是连续变量时,无论自变量是何种类型变量,均采用层级回归。 先将自变量与调节变量对因变量的影响,然后将交互项“自变量X调节变量”纳入回归方程。如果交互项回归系数显著,则存在调节作用。当调节变量是类别变量,而自变量是连续变量时,作分组回归分析。Cohe n介绍过两回归系数的差异检验的方法。如果回归系数的差异显著,则调节作用显著。(Cohen J. and Cohen P. Applied multiple regression/ correlation an
3、alysis for the behavior sciences (2d ed.) . Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1983)。一说调节效应检验:当自变量与调节变量都是连续变量时,用带有乘积项的 回归模型作层次回归分析:(1)作丫对X和M的回归,得测定系数R; (2)作Y 对X,M和XM的回归,得测定系数R2,若R;显著地高于R2,则调节效应显著。 或者作XM的偏回归系数的检验,若显著,则调节效应显著。【温忠麟,侯杰泰,张雷(2005)调节效应与中介效应的比较与应用,心理学报, 37 (2),268-274】二、中介变量 (Mediator)(一)中介变量的含义如果自变量X通过变量M影响因变量丫,则M为中介变量。中介效应涉及多层因果关系。中介效应可从下图看出: e3图1中介效应中变量间关系的方程与路径图Y cX eiM aX e2Y cX bM e3有关系式:c c ab中介变量可以是显变量,也可以是潜变量。(二)中介效应和间接效应从上图中可看出直接效应、间接效应、总效应。中介效应是一种间接效应。但中介效应与间接效应不是等同的概念。 总的来说, 间接效应比中介效应概
4、念要 广一些。(三)中介效应和调节效应 中介变量和调节变量不被看作一般的自变量,但同自变量一样,一般来说, 中介变量、调节变量与因变量都有关系,或说对因变量都有影响。中介效应与调节效应显然不相同。 中介效应一定涉及多重因果关系, 调节效 应许多时候可能只涉及一层因果关系。 只有当自变量与因变量间的相关系数 (路 径系数)显著时,才做中介效应分析。 调节效应在通径图上表现为乘积项的存在; 中介作用在通径图上表现为前后连接的通径。(四)中介效应的检验 中介效应的检验程序(参照图 1):1. 自变量显著地影响因变量。具体做法是:检验回归系数C,如果显著,继 续下面的第 2 步。否则停止分析。2. 做Baron和Kenny部分中介检验,即依次检验系数 a,b,如果都显著, 意味着 X 对 Y 的影响至少有一部分是通过中介变量 M 实现的。故中介效应存在 的充分条件是,a,b,c都显著。如果中介效应显著,则为了进一步判断是部分中介效应, 还是完全中介效应, 继续做第3步;如果a,b中至少一个不显著,转到第 4步。3判断完全中介效应或部分中介效应。即检验系数 c,如果不显著,说明是 完全中介过程,
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