不用安装Process插件，轻松完成调节效应分析

摘要：进行调节效应或中介效应分析时，通常需要安装SPSS的Process插件，对于统计学小白来讲，下载软件与分析有点“强人所难”。今天，我将分享如何在不需要下载软件以及不安装Process插件的情况下，利用在线SPSS进行调节效应分析。

进行调节效应或中介效应分析时，通常需要安装SPSS的Process插件，对于统计学小白来讲，下载软件与分析有点“强人所难”。今天，我将分享如何在不需要下载软件以及不安装Process插件的情况下，利用在线SPSS进行调节效应分析。

一、调节效应原理

在了解调节效应分析之前，需要知道一些调节效应的基础理论。这些理论在后续检验分析过程中都会贯穿始终。

‍1、调节变量与调节效应

调节变量：是指在研究自变量X对因变量Y的影响时，如果第三个变量Z会影响X与Y关系的大小或方向，则称Z为调节变量。

调节效应：X对Y的影响关系受到Z的调节，依赖于Z的不同条件，X 对Y关系的强弱或方向的变化程度反映的就是调节效应。简单来说，调节效应是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰。比如吃饭（X）会对长胖速度（Y）产生影响，这种影响关系受到是否运动（Z）的干扰。

‍2、调节效应模型

调节效应研究涉及的模型如下图，可拆分为3个模型，其中模型3最重要。

模型1：自变量为X，因变量为Y；其意义相对较小（有时候直接忽略此项）；

模型2：自变量为X和Z，因变量为Y；模型2仅在模型1的基础上加入调节变量Z；此模型的意义也较小（有时候也可直接忽略此项）；

模型3：自变量为X、Z和X*Z，因变量为Y；模型3在模型2的基础上加入交互项；此为核心模型，如果交互项（X*Z）呈现出显著性，则说明具有调节效应。

二、调节效应类型

在数据类型上，自变量X与调节变量Z既可以是定类的数据，比如性别、受教育程度，也可以定量数据，比如满意度评分、抑郁评分。因变量通常为定量数据，根据X与Z的数据类型不同，调节效应可以分为以下4种类型：

（1）X与Z均为定类数据

第一种场景可以使用SPSSAU【进阶方法】模块考察有交互作用的双因素方差分析，交互项X*Z如果显著则可认为调节效应存在。

（2）X与Z至少有一个为定量数据

X与Z至少有一个为定量数据的情况，包括了表中后三种场景。因变量为定量数据时，使用分层回归考察影响关系，可使用SPSSAU【问卷研究】模块【调节效应】进行研究。

（3）数据预处理

定类自变量：应事先转换为哑变量形式进行回归，因此不管是自变量X或是调节变量Z，如果为定类数据，则统一进行哑变量处理。选择合适类型后，SPSSAU将自动处理。

定量自变量：在调节效应分析时一般采取中心化或标准化处理，文献中使用频率较高的为中心化处理。

（4）调节效应检验方法
通过哑变量、中心化或标准化处理后，对调节效应的检验，可统一采用以下两种方法中的一种（推荐使用第一种）：

调节效应模型3中交互项X*Z回归系数c显著，则调节效应显著；

模型2到模型3的变化过程中，F 值变化是否呈现出显著性，如果显著则说明具有调节效应。

三、调节效应案例与软件操作

案例：根据某些理论和研究成果，研究者提出如下研究假设：工作经验对受教育年限与当前薪金之间的关系具有调节作用，试对该调节进行检验和分析。部分案例数据如下：

1、调节效应分析步骤

调节效应分析总体上包括三大部分，第一部分是数据处理，第二部分是调节效应检验，第三部分是简单斜率分析。分析步骤如下：

2、SPSSAU软件操作

SPSSAU进行调节效应分析软件操作如下图，将变量拖拽到右侧相应分析框中，根据案例数据类型选择调节类型为“X定量Z定量”，数据处理方式为“中心化”，对受教育年限、工作经验进行中心化处理，SPSSAU会自动计算二者的交互项，无需手动处理。

点击【开始分析】按钮，即可一键得到调节效应分析结果。

3、调节效应结果分析

SPSSAU自动构建调节效应3个模型，输出分析结果如下：

SPSSAU默认为调节效应建立了3个回归方程模型，核心模型为模型3，如果交互项呈现出显著性，则说明具有调节效应。

调节效应检验

检验方法1：在模型3中，我们看到“受教育年限×工作经验”交互项回归系数为-7.492，t=-4.064，p

检验方法2：模型2变化到模型3，该过程变化量显著(F=16.512，p

SPSSAU输出调节模型图如下：

SPSSAU还会输出科研论文中常用的另一种简化格式供用户选择使用，如下图：

4、简单斜率分析

当调节效应存在时，应当进一步考察调节变量取不同值时自变量影响因变量的程度和方向，一般通过选点法进行简单斜率分析，检验调节变量取低(均值-1倍标准差)、中(均值)、高(均值+1倍标准差)水平时，简单斜率的显著性情况。当简单斜率的t检验p值小于0.05时，表示该条件下自变量对因变量的影响是显著的，反之不显著。
SPSSAU输出简单斜率分析结果如下：

分析上表可知，工作经验在低、中、高不同取值水平时，简单斜率依次为4914.780、4131.246、3347.712，均具有统计学意义(t1=16.256、t2=19.762、t3=12.621，均p

5、简单斜率图分析

斜率图可直观展示简单斜率分析的结果，有助于解释和分析调节效应。SPSSAU输出简单斜率图如下：

结合简单斜率分析表中不同调节水平下的简单斜率以及上图中3条直线的变化，可以发现，受教育年限正向影响当前薪金，受教育年限越高则当前薪金相应越高。这种关系受到工作经验的调节，工作经验调节水平由低水平变化到中等水平再变化到高水平时，受教育年限对当前薪金的回归系数逐渐降低。通俗理解即受教育年限对当前薪金的影响被工作经验削弱。

1、调节效应：是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰。

2、中介效应：是研究X对Y的影响时，X是否会通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系。中介效应分析可查看下文：

不用安装Process插件，完成中介效应检验——三步法&Bootstrap法