用SPSS作中介效應(yīng)檢驗

SPSS實例：［16］中介效應(yīng)的檢驗過程spss做中介效應(yīng)現(xiàn)在用的越來越普遍，雖然說用amos是最佳的工具，但是很多人還是喜歡spss，更容易理解，操作起來也比amos簡單。下面我們就來分享一下如何使用spss進行中介效應(yīng)的檢驗，這個教程是理論上的講解，目的是讓你理解這個過程。后面我們會具體的來操作一下，讓你知道如何具體的去做，先來看看理論上的過程：先要明確你的自變量和因變量，假如我們有三個變量分別是：自變量（x），因變量（y），中介變量（M）。第一個要檢驗的是自變量對因變量的作用，我們用下面的方程表示：我們首先要做的是對系數(shù)c的檢驗，你應(yīng)該知道，用回歸做檢驗，假如c不顯著，說明不存在中介效應(yīng)，停止檢驗；假如c顯著，還不能說明存在Y=cX+ei；中介效應(yīng)，接著進行下面的步驟：接著我們做自變量和中介變量之間的回歸方程的檢驗，也就是用下面的方程來表示，假如系數(shù)a顯著，說明X確實可以預(yù)測M，但仍然沒有說明中介效應(yīng)的存在。假如a不顯著，那就需要進行sobel檢驗。我們暫時不去M-aX+Ss;做sobel，因為還有一個步驟現(xiàn)在我們要檢驗M和Y之間的關(guān)系，也就是下面的方程的系數(shù)是否顯著。假如a顯著、b也顯著，那么就可以證明中介效應(yīng)存在；假如a和b中有一個不顯著，另一個先不顯著我們不知道，我們需要進行sobel檢驗，sY"X+bM+$亦obel檢驗顯著，那么中介效應(yīng)存在。5.到此為止，我們就完成了中介效應(yīng)的檢驗，下面來總結(jié)一下整個流程，看下面的流程圖:5.顯著中介效應(yīng)顯著完全中介

效應(yīng)顯署中介效中介效應(yīng)應(yīng)顯著不顯著顯著中介效應(yīng)顯著完全中介

效應(yīng)顯署中介效中介效應(yīng)應(yīng)顯著不顯著Y與X相式京是薯

停止中介就應(yīng)分析6.中介效應(yīng)的具體操作，參考我的下一篇文章。SPSS實例：［17］進行sobel檢驗（小白教程）通常我們在做中介效應(yīng)的時候，遇到有一個系數(shù)沒有達到顯著性水平，我們需要進行sobel檢驗，但是sobel檢驗的公式非常麻煩，如果你按計算器就很麻煩了，更何況你還有很多中介效應(yīng)去驗證，所以今天我給大家分享一個Excel可以很快的計算。從下面的參考資料里下載一個Excel文件參考貴為了我助呷戶準溯經(jīng)彩來源;,清值與口elta參考貴為了我助呷戶準溯經(jīng)彩來源;,清值與口elta數(shù)據(jù)工作堂，如果懋就是腌泛下載下來以后，打開Excel，你會看到一個這樣的表格ABCDEFGH1bsb值0.1M0.030.159QM5否|| 1_11將你的三個模型的三線表粘貼過來ABcDEFGHI1參數(shù)ahsoble是否顯著2直0.1040.0230.03a1590.145否3456建系數(shù)SEI1Y=c*Xi-elc0.2270.01613.7E-00.00D8M=a=*X+e2a0.D610.00512.7790.00D9V=c‘珞cr0.2230.01812.BE30.00DIQbO.DE-20.103D.5020.616111213

4. 我們在對應(yīng)的位置寫入對應(yīng)的值，soble值會自動的計算出來，是否顯著這一欄會告訴是否顯著，如果顯著說明中介效應(yīng)顯著iAB CDEFGHa bsasbsoble胃顯著值0.1C4 0.0230.030.1590.145否A\\1TsigY=c*X+el c\0.22711613.7&00.000MKX+K a...... _ c1\0.223叩5:ne12779126520.0000000,Y=cXwM4-e3b0.0&20.1030502甌F-■霍項忠 )lw插入 頁百布同 公式 數(shù)揖 暮閱 明囹 開發(fā)工具%X更切槌覲板 □Calibri -1▼a"at?=三三卸于 爵白動唾行誠5ZUT±：*□m三三左妄g會并片居中▼4G2 -:[>_‘A[跟大家分享一下各個單元格的公式，看下面的公示欄就知道了。ABCDEFGH11參數(shù)■耆3aa0.104b0.023sa0.03sb0.159sobie0.145藉顯蓍5.5.SPSS實例：［20］檢驗中介效應(yīng)的操作方法上一篇文章我介紹了檢驗中介效應(yīng)的理論過程，見文章【中介效應(yīng)的檢驗過程】，現(xiàn)在哦我們要在上一篇文章的基礎(chǔ)上進行操作，操作方法如下：1.首先檢驗第一個方程，方程形式如下Y-cX+ei；檢驗過程是使用線性回歸：:::::打開線性回歸的對話框tl］-IBMSPSS'itattsticsDatatditorAnalyzeDir&ctMarketingGraphsUtilitiesAdd-onsWindowHelpCompareMeansG10G11 |G12GeneralLinearModel卜5.00s.ao5.00GeneralizedLinearModelsA3.003.003.00Mi^edModelsk1.005.004.00Correlate卜1.002.00ReportsDescriptiveStatist!csTablesRegressionAutomaticLinearModeling...NeuralNetworksClassifyLinear...CurveNeuralNetworksClassifyLinear...CurveEstimatinn...PartialLeast&qunr5s...然后再放Lo^qlinearDimensionReduction

入乂和丫，如圖，，，，，，，，，，，，，，2.M三aX+如2.檢驗第二個方程，方程形式如下，，，，， 接著還是使用線性回歸，我們放入M和X,如下圖，，，，，3.YJX+hM+如3.接著檢驗第三個方程，方程形式如下：操作方法如下：：：：：：：：：：點擊ok按鈕可以進行參數(shù)的估計，

然后根據(jù)上一篇文章講到的，進行分析。CLependent:Statistics...CLependent:Plots...TOC\o"1-5"\h\z—