SPSS调节效应检验（图文+数据集）【SPSS 045期】

9调节效应检验
9.1导读

中介变量主要回答自变量如何影响因变量，而调节变量在自变量与因变量之间的作用又是怎样的？下面我们对调节的概念、检验方法等方面进行介绍。

9.2主要内容

9.2.1概念

如果变量Y 与变量X 的关系是变量M 的函数，称 M 为调节变量。就是说，Y 与 X 的关系受到第三个变量 M 的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。

说理论太抽象，还是回归到生活中。近年来，明星出轨事件较为横行，我们就用这个举例子吧。比如，原本夫妻关系和谐，因为第三者插足，使之原来的关系变差，那么第三者就相当于调节变量，改变两个变量之间关系的强度或方向。看不明白，看下图，你懂得！

再举一个例子，学生的学习效果和指导方案的关系，往往受到学生个性的影响：一种指导方案对某类学生很有效，对另一类学生却没有效，从而学生个性是调节变量。
特别提示：

调节变量主要解决自变量何时或何种条件下影响因变量，代表一种条件。在相关关系上，要求调节变量最好与自变量、因变量均不存在显著相关，当然存在相关也是可以的。在数据

类型上，自变量和调节变量既可以是连续变量也可以是分类变量，但因变量必须为连续变量。中介变量与调节变量的区别：

9.2.2检验方法

将自变量与调节变量按照是否连续变量可以分为四种检验方法：
特别提示：

调节效应和交互效应在统计模型上无本质区别；但调节效应能够指定谁是自变量，谁是调节变量；而交互作用地位是等价的。
在交互作用分析中,两个自变量的地位可以是对称的,其中任何一个都可以解释为调节变量;也可以是不对称的,只要其中有一个起到了调节变量的作用,交互效应就存在。但在调节效应中,哪个是自变量,哪个是调节变量,是很明确的,在一个确定的模型中两者不能互换。
(1)自变量和调节变量均是分类变量(方差分析)

自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多因素方差分析中的交互作用显著性分析，交互作用显著即说明调节效应显著。
步骤：【分析】-【一般线性模型】-【单变量】-【自变量、调节变量放入固定因子，因变量

放入因变量框】。

问题：检验性别在年级与拖延行为之间是否存在调节作用？自变量：年级（分类变量）
调节变量：性别（分类变量）因变量：拖延行为

结果显示，性别与年级的交互作用不显著，故调节效应不存在。

(2)自变量是连续变量，调节变量是分类变量（分组回归）

步骤：【数据】-【拆分文件】-【分割文件】-【比较组】-【放入调节变量】-【确定】-【分析】-【回归】-【线性】-【放入中心化或标准化后的自变量和因变量】。

问题：检验性别在自我控制与拖延行为之间是否存在调节作用？自变量：自我控制（连续变量）
调节变量：性别（分类变量）因变量：拖延行为
注：自变量和因变量均已标准化处理。

如上图所示，男性组中，自我控制的标准回归系数为-0.621，而在女性组中，自我控制的标准回归系数为-0.592，这两个回归系数具有较大的差异。但这只是主观判断，从统计角度出发，需要采用费雪 Z 转化比较差异显著性，如果显著表示存在调节。文件可从 QQ 群自行下载获取。
在本例中，Z<1.96，表明 P>0.05。因此性别在自我控制与拖延行为之间不起调节作用。
(3)自变量是分类变量，调节变量是连续变量(分层回归) 步骤：
① 先将自变量（假设 4 个水平）转化成虚拟变量（K-1 个虚拟变量）： X1 X2 X3

然后将调节变量中心化或标准化处理（cM）

求处理之后的调节变量与虚拟变量的乘积：cMcX1 cMcX2 cM*cX3

② 分层层级回归分析调节效应

第一层: X1、X2、X3、cM 对Y 的回归；

第二层:cMcX1 、cMcX2、 cM*cX3 对 Y 的回归。

R2 改变量是否显著或者 XM 的回归系数是否显著。(显著即调节) 问题：检验性别在自尊与网络成瘾之间是否存在调节作用？
自变量：性别（分类变量）调节变量：自尊（连续变量）因变量：网络成瘾
注：调节变量和因变量均已标准化处理。

性别与自尊的交互项对网络成瘾不显著，故自尊的调节效应不显著。

(4)自变量（X）和调节变量（M）都是连续变量 (分层回归)

步骤：

① 对两个变量先做中心化或标准化处理：cX cM

然后处理之后的两个变量的乘积（交互效应项或调节效应项 cXM ）

② 分析层级回归分析调节效应或交互效应第一层：cX、cM 对 Y 的回归；
第二层：cXM 对Y 的回归。

R2 改变量是否显著或者 XM 的回归系数是否显著。(显著即调节) 问题：检验自尊在自我控制与网络成瘾之间是否存在调节作用？

自变量：自我控制（连续变量）调节变量：自尊（连续变量）因变量：网络成瘾
注：以上变量均已标准化处理。

R2 改变量是显著以及 XM 的回归系数均显著，表明自尊在自我控制与网络成瘾之间起调节作用。
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