论文模型图全攻略——模型图就该有模型图的样子！

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导读

起因于同学向我求助调节中介模型的绘制，以此为契机，撰文描述理论（或概念）模型图、假设模型图和数据分析模型图的区别，并给出论文案例供参考。（PS论文模型图可以直接使用ppt进行绘制，简单方便又与word兼容）

0 引子

今天，有一位同学向我发来了求助信号：“导师要我在模型图里把所有假设都标上，但是这要怎么标？”同学的假设里存在中介的假设，以及对中介进行调节的假设，并给我提供了他的模型图：

简单的答案是——不好标注，一般也没有必要标注。处理方法有：①在模型图上添加文字说明额外的假设；②多段关系中使用同一假设；③分开画假设图；④不在模型图上标注假设。

1 三种主要的模型图

首先，我们需要明白理论（或概念）模型图、假设模型图和数据分析模型图的区别，虽然许多论文中对三者是混用的。

假如在研究中，一个人受到的支持会影响他的健康，而这个关系会受到自我接纳的影响（调节），那么，我们的理论模型可以画成如下模样。

上面的模型图和我们在期刊论文里看到的大不一样，为什么呢？因为在我们的理论中，是“支持”影响“健康”，而支持与健康各自又可以细分为几个方向，因此，在理论模型图上，我们需要标注出两个大领域，以及其所包含的细分方向。这种理论模型图较常出现在综述类文章中。比如，下方展示的Lerner等人（2015）的模型图里，“Characteristics
of options”框中就包含了多个具体内容。

需要注意的是，理论模型大部分都在讲述因果的逻辑关系，所以较少出现调节效应。如果出现调节效应，可以照前述方式表达，也有部分学者可能会在整个框架外加入一些因素（常是人口学变量，多用在较小的模型中，表示不同人群存在差异）表示：

由于这种模型表示较少，我仅找到Chen和Zahedi（2016）的文章，文中比较了同一个模型的中美差异（见下图）。该图将理论模型图与假设模型图合并在一起，所以对某些关系添加了虚线框以说明该变量组合对应的上位概念。

除了理论模型，论文中还常见到假设模型与数据分析模型，这两种模型重合度过高，以至于许多新手研究人员常会弄不清楚。假设模型中，我们会将相应的假设标注在模型图里，这大体上是要求我们的假设在模型图中要有一个对应的表达，最好是一条表示关系的线可以对应一个假设，并且要在关系线上写出对应的假设编号。举个例子，我们假设调节变量Mo对自变量X与因变量Y的关系存在正向调节，则可以绘制如下的假设模型图：

而刚刚的“支持→健康”在假设模型中可以绘制如下：

以上假设模型图的前提是，并未假设调节变量Mo对因变量Y的影响。如果研究中明确假设了Mo对Y存在影响，则应该添加两者的关系线，并写上对应假设。比如，Suseno等人（2020）的模型中，也假设了调节变量对因变量的影响，因此，模型图绘制如下（假设模型里的关系一般都用实线表示，这里的虚线可能是期刊特色还是？）：

有的研究者可能喜欢将假设模型图与数据分析模型图结合在一起画（这部分需要先看后面内容才能理解），这样的一个优点是，我们可以很直观的感受到数据分析结果中哪一部分是重要的。仍以“支持→健康”的理论模型为例，可以绘制如下：

在假设模型图中，也存在将某些不太重要的变量（例如作为控制变量的人口学变量）一起画在一个框里的操作，Srivastava和Chandra（2018）的论文中即出现该操作：

最后是数据分析模型图。顾名思义，这种模型图是在实际数据分析过程中所展示出来的。我们仍然以刚刚的简单调节效应为例：

从“数据分析模型1”里可以看出，关系总是两个变量之间的，Mo对X和Y关系的影响也转换成了X*Mo对Y的影响。如果Mo对Y的影响不重要，也无假设，有时候为了表达简洁，会将模型图绘制成类似于“数据分析模型2”的样子（图中虚线部分经常不表示出来）。

如果我们的变量是潜变量，则我们的数据分析模型图与假设模型图又会存在差异。以简单的X→Y的回归关系为例，两种模型图的对比如下：

根据上述案例，我们可以很好的理解假设模型图与数据分析模型图的区别。当然，对于某些模型，这两者几乎一致。此外，需要额外注意的一点是，在假设模型和数据分析模型中，潜变量一般绘制成椭圆形，而观察变量绘制成矩形。（在数据分析模型图中，有时候还会对受影响的变量添加残差，可以简单绘制成带箭头的线，也可以用小圆圈表示）

综上，三种模型图存在区别，但是某些时候也高度重合，所以在表达上有时候比较灵活（也可能是混乱）。

2 调节中介模型图的表达

在了解了三种模型图之后，我们先看如下的简单中介模型。在这个模型中，只出现了X→M、M→Y和X→Y的关系，而这三段关系刚好可以对应三个假设。这么一看，图中已经没有留给中介假设的位置了。其实没有必要标注中介的假设（在第三部分的案例中可以看到），如果一定要标注，那我们只能采取另外的方法。

第一种，在模型图上添加文字说明。可以在模型图上写出相应的假设，并在模型图下方标注额外的假设。

Thomas等人（2017）在论文中就选择模型图+文字说明来表示调节中介的假设。

第二种，在多段关系中使用同一假设。由于此模型的中介是X→Me→Y，可以将其拆分成X→Me和Me→Y，并对这两段关系使用同一个假设，以表示中介的假设。

Koopmann等人（2019）的文章中即使用了这种做法：

第三种，分开画假设图。如果无法使用单独的某一段关系来表示我们的假设，那就把整个假设部分单独拎出来，在图上只写这个假设。

第四种，不在模型图上标注假设。仅画出模型图而不标注，这是目前的主流做法，在下一部分内容中我们将会看到。

对于中介的假设我们还可以使用以上方法表达出来，但是“中介+调节”的假设，我个人目前未见到有人在图上直接标注假设编号，最多使用文字加以阐述。如果一定要标注，可能就参考第二种方法，把有关的路径全都使用同一个假设来表达：

虽然不知道这种方法是否会得到认可（也需要看审稿人），但这是“比较合理”的标示方法了。个人并不建议在模型图中标注这些假设。要知道，某些论文中的假设过于难写，甚至都没有假设。假设也不是一篇论文中的重点。

3 调节中介模型图案例

为了了解调节中介模型图的规范，我从与本领域关系较紧密的期刊上寻找相应论文，这些期刊包括Journal
of Applied Psychology（JAP）、Developmental Psychology、Academy of Management Journal（AMJ）、Journal of Personality和Personnel Psychology等。让我们看看大部分论文如何作图。

Hideg等人（2018）的论文中，使用一个独立的模型图和文字说明调节中介的假设：

O’Reilly等人（2016）的论文中，也未在模型图上写出假设：

Welsh等人（2015）的论文也是如此：

Mueller等人（2018）在论文模型图中并未给出说明和假设的标注：

Schüler等人（2016）虽给出假设内容却未给出假设的具体编号，在作图中也仅仅以文字草草说明：

Dumas和Stanko（2016）仅仅只给出模型图，未在图上做假设说明：

根据以上多个案例，读者应该已经了解，主流上，我们并不在模型图中展现调节中介的假设，大部分可能以随图文字进行说明。

4 其他论文案例

一般来说，我们会给每个研究配一个模型图以进行说明。有时候存在多个研究，某些学者会将多个研究合并在一个模型图中（上述案例中也有），比如Zhu等人（2016）的论文中就将多个研究模型合并在一副模型图中：

有时候，在期刊允许的情况下，作者会将模型图做得花里胡哨，Grewal等人（2018）在论文中就是如此：

5 结语

无论是用于论文或者用于其他场合的模型图，其实都一样，无非是提供该有的信息、表达无错误，并尽可能简洁、美观，而具体作图并没有过多要求和标准。在论文开头所使用的模型图中，对调节中介模型使用了较多折线，其实也可以换成其他表达（例如process macro配套的templates所提供的模型图）。在具体作图中，最好参考同期刊的旧文为佳。

6 参考文献

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