一、调节变量

在了解如何进行调节效应检验前，有必要先了解“何为调节变量”。本文引用温忠麟等 (2005)学者的研究，对调节效应进行解释：

如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，即Y与X的关系受到第三个变量M的影响，则称M为调节变量，调节变量能够影响因变量和自变量之间关系的方向 (正或负)和强弱。

二、调节变量检验步骤：PROCESS插件方法

前面的文章已经和大家介绍了依次检验回归系数的调节效应检验方法，相信大家也发现了，依次检验回归系数还需要另外对数据进行中心化处理，而本文将介绍的PROCESS插件法，在操作上更简单，结果分析也更清晰，是目前更为广泛采用的方法。

独立的SPSS软件对中介、调节模型的检验步骤较为繁琐，很多复杂模型只能进行分段检验。因此为了解决这一弊端，Andrew F. Hayes基于SPSS和SAS开发了PROCESS插件，协助研究者直接分析中介、调节或者中介调节同时存在的模型。

1. 操作步骤

我们沿用上文的案例：不妨假设自变量为员工工作压力WA，工作压力由8个测量题项测量；因变量为离职倾向TI，离职倾向由9个测量题项测量；调节变量为组织支持感PO，组织支持感由6个测量题项测量。

打开SPSS 22.0软件，选择分析→回归→PROCESS

而后导入自变量WA、因变量TI与调节变量PO(注意，此处导入的数据并非中心化后数据!!!)

选择模型1(model 1)，在Options设置如下，而后确定运行即可。

2. 结果解读

首先我们需要查看Model Summary下model的数据分析结果，发现在回归模型中，交互项int_1对因变量TI的回归系数为-0.1525， �=0.0370<0.05 ，置信区间为，[−0.2958，−0.0092]，不包含0，故调节效应显著。

3. 图示调节效应

调节效应结果展示可以更多样化，大部分的学者会在论文中加入调节效应图示，增加结果展示的丰富性。而调节效应图需要借助另外的图表工具，大家可以在附件获取。下图黄色高光部分需要我们按照数据分析结果填写，数据具体含义如下表所示。

温忠麟,侯杰泰,张雷.调节效应与中介效应的比较和应用[J].心理学报,2005(02):268-274.

如果小伙伴们想要了解更多

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