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调节效应重要理论及操作务实

一、调节效应回归方程：

调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：

y=a+bx+cm+e 1）

y=a+bx+cm+c’mx+e 2）

在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。

二、检验调节效应的方法有三种：

1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；

2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化?值）显著，则说明调节效应显著；

3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；

4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。

注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验

三、显变量调节效应分析的几种类型

根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下：

1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)

如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。

2.分类自变量（x）+连续调节变量（m）

这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换，将自变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做层次回归分析。分类自变量转换为伪变量的方法：假设自变量X有n种分类，则可以转换为n-1个伪变量，例如自变量为年收入水平，假设按人均年收入水平分为8千以下、8000~2万、2万~5万、5万~10万、10万以上四种类型，则可以转换为3个伪变量如下：

x1 x2 x3

10万以上 1 0 0

5万到10万 0 1 0

2万到5万 0 0 1

8千以下 0 0 0

上述转换在spss中可以建立3个伪变量x1、x2、x3,变量数据中心化后标准回归方程表示为：

y=b1x1+b2x2+b3x3+cm+e 3)

y=b1x1+b2x2+b3x3+cm+c1mx1+c2mx2+c3mx3+e 4)

x1=1表示10万以上；x2=1表示5万到10万；x3=1表示2万到5万；8千以下=0。此时8千以下的回归方程表示为：y=cm +e(在x1、x2、x3上的伪变量值为0)；之所以单独列出这个方程，是为了方便大家根据回归方程画交互作用图 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 

Independence model

.178

.163

.194

.000



上表的RMSEA指标在限制模型和无限制模型中为相等

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