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用SPSS作中介效应检验

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卖家[上传人]：鲁**

文档编号：473887006

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1、显著不显著显著不显著中介效完全中介应显著效应显著中介效中介效应应显著不显著Y与X相去不，显著停止中介蒙度分析spss做中介效应现在用的越来越普遍，虽然说用 amos是最佳的工具，但是很多人还是喜欢 spss,更容易理解，操作起来也比amos 简单。下面我们就来分享一下如何使用 spss进行中介效应的检验，这个教程是理论上的讲解，目的是让你理解这个过程。后面我们会具体的来操作一下，让你知道如何具体的去做，先来看看理论上的过程：1. 先要明确你的自变量和因变量，假如我们有三个变量分别是：自变量（ x）,因变量（y）,中介变量（M）。2. 第一个要检验的是自变量对因变量的作用，我们用下面的方程表示：我们首先要做的是对系数c的检验，你应该知道，用回归做检验，假如c不显着，说明不存在中介效应，停止检验；假如 c显着，还不能说明存在中介效应，接着进行下面的步骤：3. 接着我们做自变量和中介变量之间的回归方程的检验，也就是用下面的方程来表示，假如系数a显着，说明X确实可以预测M但仍然没有说明中介效应的存在。假如 a不显着，那就需要进行sobel检验。我们暂时不去做sobel ,因为还有一M-a

2、X+e2 ；个步骤4. 现在我们要检验M和丫之间的关系，也就是下面的方程的系数是否显着。假如a显着、b也显着，那么就可以证明中介效应存在；假如a和b中有一个不显着，另一个先不显着我们不知道，我们需要进行 sobel检验，sobel检验显着，那么中Y=c, X+bM+e3a介效应存在。5.到此为止，我们就完成了中介效应的检验，下面来总结一下整个流程，看下面的流程图:6. 中介效应的具体操作，参考我的下一篇文章。SPS砥伤J: 17进彳r sobel检验（小白教程）通常我们在做中介效应的时候，遇到有一个系数没有达到显着性水平，我们需要进行sobel检验，但是sobel检验的公式非常麻烦，如果你按计算器就很麻烦了，更何况你还有很多中介效应去验证，所以今天我给大家分享一个Excel可以很快的计算。1. 从下面的参考资料里下载一个Excel文件2. 下载下来以后，打开Excel ,你会看到一个这样的表格.- I 口 .1 . E | F | Ha b sa 处 soble 是否显著值0.1040.0230.030.1590.145 否r1=1 1 I | 三“ I I I I I I I3. 将

3、你的三个模型的三线表粘贴过来4.我们在对应的位置写入对应的值,soble值会自动的计算出来，是否显着这一栏会告诉是否显着，如果显着说明中介效应显着参敖值5bsoble0,0230.22705M=a*X+e20.0520.103b1812.65211613.7500,1040.1590 145是否显著否模型Y=c*X+el0.22312.779Y=c*X+bTM+e30.502sigo.oao0.0000.000O.kH* + -5.跟大家分享一下各个单元格的公式，看下面的公示栏就知道了文件ax页面布局公式40粘贴Cafibri rim R aB J y ” 小-替J数苑南阅瞟开虹具砂承目朝跖室规亘芭豆合并后居中 A-对齐方式庠G2 : G -=1/120.0瓦是，*否.)ABCDEFGH1春敷事b sa sb soble是否显著?值DA04 0,0230,030.1590J45言 SPSS实例：20检验中介效应的操作方法上一篇文章我介绍了检验中介效应的理论过程，见文章【中介效应的检验过程】，现在哦我们要在上一篇文章的基础上进行操作，操作方法如下：Y-cX+ei；检验i.首先

4、检验第一个方程，方程形式如下过程是使用线性回归：打开线性回归的对话框tl - IBM SPSS btati?tics Data EditorAnalyze Direct MarKeting Graphs Utilities Add-ons Window HelpReportsDescriptive StatisticsTablesCompare MeansGeneral Linear LlodetNeural NetworksGeneralized Linear Models Mixed ModelsCorrelateRegressionLogijnearLinear.urve Estimation.CfassifvPartial Least Sqva咫冬Dimension Reduction匚G11G125 005.005.003.003.003.001 005004.001 003.002.00G10Automatic Linear Modeling.然后再放入X和2.检验第二个方程，方程形式如下，接着还是使用线性回归，我们放入M和X,如下图，3.接着检验第三个方程，方程形式如下:法如下文章讲到的，进行分析Y c X+bM+%操作方点击 ok按钮可以进行参数的估计，然后根据上一篇DependentBlock 1 of 1NestIndependent(s):Method: EnterSelection variable:WLS v/eight:PasteResetCancelHelp

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