如何用spss做中介變數的中介效應分析

1樓：匿名使用者

中介分析可以使用網頁使用的spss就是spssau這個進行，裡面幫助手冊裡面也非常詳細的說明如何做，有2個中介變數應該是分別兩次進行。

2樓：匿名使用者

可以分兩次單獨做，也可以放一起做

兩個自變數怎麼做中介效應？急！！！

3樓：中子

最好兩個維度各自作為乙個自變數，分別來做中介，一般地，既然可以分成兩個維度，說明在一定程度上兩維度是較為獨立的，相關沒那麼高，兩個維度就不能再形成乙個高階因子，那當做兩個自變數分別做中介即可。以下的流程可以用於任意乙個維度：

假設自變數是x,因變數y,中介變數是m，單獨做y對x的回歸，得到係數c，這個代表總效應（間接效應+直接效應），做y對x,m的回歸分別得到回歸係數c'和a，做m對x的回歸得到回歸係數b，那麼根據中介效應的定義，中介效應即a*b，一些結構方程的專門軟體可以直接檢驗a*b，如lisrel，mplus，amos等，如果用spss，那麼一般是採用依次檢驗的方式，分別檢驗a係數和b係數，若都顯著，sig<0.05，則間接說明中介效應顯著，如果中介效應顯著的同時，c'不顯著，則為完全中介，就是說自變數對因變數的作用完全是通過中介變數m產生，顯著則是部分中介。以上說的是中介效應的顯著性檢驗，要評價中介效應在整個效應中的作用大小，則一般是用中介效應a*b除以總效應c，將此百分比作為效應值

如果你的兩個維度相關比較高，比如有0.6以上，那麼就可以考慮建立更高階的因子，即兩個維度的分數可加，那個時候你加成乙個總分來做中介就可以了。

由於spss不是專門做結構方程的軟體，一般做中介都是依次檢驗法，總分當因子分。spss做中介的誤差估計是沒有結構方程方法好的，但依次檢驗方法是比較嚴格的方法，得到顯著的結果說服力更強。

你這裡的方程按說是沒有x1x2這種乘積項的，用到乘積項那就是分析調節效應了，這個和中介是兩碼事，做這兩個維度的調節的話你直接把x1和x2相乘，當做乙個變數，然後做y對x1，x2，x1*x2的回歸就行，x1*x2這一項的回歸係數顯著則調節效應顯著。

希望對你有幫助

spss如何做中介效應

4樓：歲月就這麼說

一共三個步驟。其中，x為自變數，y為因變數，m為中介變數。

第一步：x對m做回歸。spss操作步驟：analyze-regression-linear

因變數（dep）為（放入）m，自變數（indep）為（放入）x。點選ok。在另外一張表上會輸出回歸結果的。

第二步：x對y做回歸。

spss操作步驟：analyze-regression-linear

因變數（dep）為（放入）y，自變數（indep）為（放入）x。點選next，再進入第三步如下：

第三步：x、m對y做回歸。因變數（dep）為（放入）y，自變數（indep）為（放入）x和m。

注意：因為spss做回歸的時候，因變數只能是乙個，所以第一步是乙個回歸；第

二、三步（點選next即可）是用乙個回歸。

1、第乙個回歸當中，x對m是否顯著，主要是sig(主要小於0.05就可以)

2、第二個回歸當中，x對y是否顯著，主要是sig(主要小於0.05就可以)

3、分兩種情況：a若sig(x對y的)大於0.05，則未通過顯著檢驗；m對y依然顯著，則是m對y完全中介效應

b若sig(x對y的)小於0.05，通過了顯著檢驗，並且m對於y的（sig小於0.05）；再看b（若第三步當中的x對於y的係數的絕對值小於第二步方程當中x對於y的係數b），則是部分中介效應。

5樓：匿名使用者

可以做的，spss做幾次回歸就行了啊

需要的話找我做分析

6樓：匿名使用者

這個用spss或者amos做都是可以的，amos也在spss裡面了

我替別人做這類的資料統計分析蠻多的

如何用spss做中介效應與調節效應

7樓：渾渾噩噩

調節變數

可以是定性的，也可以是定量的。在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換。簡要模型：

y = ax + bm + cxm + e 。y 與x 的關係由回歸係數a + cm 來刻畫,它是m 的線性函式, c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大小。如果c 顯著，說明m 的調節效應顯著。

2、調節效應的分析方法顯變數的調節效應分析方法：分為四種情況討論。當自變數是類別變數，調節變數也是類別變數時，用兩因素互動效應的方差分析，互動效應即調節效應；調節變數是連續變數時，自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做 y=ax+bm+cxm+e 的層次回歸分析：

1、做y對x和m 的回歸,得測定係數r1 2 。2、做y對x、m 和xm 的回歸得r2 2 ，若r2 2 顯著高於r1 2 ，則調節效應顯著。或者, 作xm 的回歸係數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；當自變數是連續變數時，調節變數是類別變數，分組回歸:

按 m 的取值分組,做 y 對 x 的回歸。若回歸係數的差異顯著,則調節效應顯著，調節變數是連續變數時，同上做y=ax +bm +cxm +e 的層次回歸分析。潛變數的調節效應分析方法：

分兩種情形：一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數；二是調節變數和自變數都是潛變數。當調節變數是類別變數時,做分組結構方程分析。

做法是,先將兩組的結構方程回歸係數限制為相等,得到乙個χ 2 值和相應的自由度。然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到乙個χ 2 值和相應的自由度。前面的χ 2 減去後面的χ 2 得到乙個新的χ 2,其自由度就是兩個模型的自由度之差。

如果χ 2 檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著；當調節變數和自變量都是潛變數時，有許多不同的分析方法，最方便的是marsh,wen 和hau 提出的無約束的模型。 3．中介變數的定義自變數x 對因變數y 的影響,如果x 通過影響變數m 來影響y,則稱m 為中介變數。 y=cx+e1, m=ax+ e2 , y= c′x+bm+e3。

其中,c 是x 對y 的總效應,ab 是經過中介變數m 的中介效應,c′是直接效應。當只有乙個中介變數時,效應之間有 c=c′+ab，中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量。 4、中介效應分析方法中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應。

步驟為：第一步檢驗系統c，如果c 不顯著，y 與x 相關不顯著，停止中介效應分析，如果顯著進行第二步；第二步一次檢驗a，b，如果都顯著，那麼檢驗c′，c′顯著中介效應顯著，c′不顯著則完全中介效應顯著；如果a，b至少有乙個不顯著，做sobel 檢驗，顯著則中介效應顯著，不顯著則中介效應不顯著。sobel 檢驗的統計量是z=^a^b/sab ，中 ^a, ^b 分別是 a, b 的估計, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分別是 ^a, ^b 的標準誤。

5. 調節變數與中介變數的比較調節變數m 中介變數m 研究目的 x 何時影響y 或何時影響較大 x 如何影響y 關聯概念調節效應、互動效應中介效應、間接效應什麼情況下考慮 x 對y 的影響時強時弱 x 對y 的影響較強且穩定典型模型 y=am+bm+cxm+e m=ax+e2 y=c′x+bm+e3 模型中m 的位置 x,m 在y 前面,m 可以在x 前面 m 在x 之後、y 之前 m 的功能影響y 和x 之間關係的方向(正或負) 和強弱代表一種機制,x 通過它影響y m 與x、y 的關係 m 與x、y 的相關可以顯著或不顯著(後者較理想) m 與x、y 的相關都顯著效應回歸係數c 回歸係數乘積ab 效應估計 ^c ^a^b 效應檢驗 c 是否等於零 ab 是否等於零檢驗策略做層次回歸分析,檢驗偏回歸係數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定係數的變化(f 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 sobel 檢驗 6. 中介效應與調節效應的spss 操作方法處理資料的方法第一做描述性統計，包括m sd 和內部一致性信度a（用分析裡的scale 裡的 realibility analsys）第二將所有變數做相關，包括統計學變數和假設的x，y，m 第三做回歸分析。

（在回歸中選線性回歸linear）要先將自變數和m 中心化，即減去各自的平均數 1、現將m（調節變數或者中介變數）、y 因變數，以及與自變數、因變數、m 調節變數其中任何乙個變數相關的人口學變數輸入indpendent 2、再按next 將x 自變數輸入（中介變數到此為止） 3、要做調節變數分析，還要將x與m 的乘機在next 裡輸入作進一步回歸。檢驗主要看f 是否顯著

請問有三個中介變數要如何檢驗它們的中介效應，在spss中。

8樓：匿名使用者

可以分開做的

沒問題我替別人做這類的資料分析蠻多的

9樓：匿名使用者

結構方程模型可以實現

如何用spss做中介變數的中介效應分析

如何運用SPSS及AMOS進行中介效應與調節效應分析

自變數多個維度的中介效應檢驗怎麼做

如何做合格的中介，如何做一個合格的中介？

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