SPSS就是用依次回歸法檢驗中介效應， 先檢驗X——Y的回歸，分析總效應 然后檢驗X——M（中介變量）的回歸，檢驗a參數（即X的回歸系數） 最后檢驗X,M——Y的回歸，檢驗b參數（M的回歸系數）和c'參數（X的回歸系數） 若a和b均顯著，則中介效應存在 用boo

首先檢驗第一個方程，方程形式如下

方法

首先檢驗第一個方程，方程形式如下

中介的意思就是自變量X通過影響中介變量M而作用于因變量Y（模型圖如上圖所示），spss做的話就是所謂依次檢驗法，只要分別證明X可以影響M，M可以影響Y就可以確定中介效應的存在了。 基本步驟就是分別做M對X的回歸（a）；Y對X（c'）、M（b）的回

檢驗過程是使用線性回歸：：：：：：打開線性回歸的對話框

調節變量可以是定性的，也可以是定量的。在做調節效應分析時,通常要將自變量和調節變量做中心化變換。簡要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y 與X 的關系由回歸系數a + cM 來刻畫,它是M 的線性函數, c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大校如

然后再放入X和Y，如圖，，，，，，，，，，，，，，

bootstrap的方法是比較熱點的 但是我不知道你說的是什么語法，我沒看到你的貼圖

檢驗第二個方程，方程形式如下，，，，，

你可以加，你要控制什么變量，把該變量作為回歸方程中的自變量放入即可 中介效應的分析一般不需要中心化，當然你愿意中心化更好

接著還是使用線性回歸，我們放入M和X，如下圖，，，，，

將路徑模型圖畫出來，然后將因變量分解，幾個因變量就分解為幾個方程，最后用Enter法計算各個方程的標準化回歸系數即可得到各個路徑的系數。（南心 SPSS多中介分析）

接著檢驗第三個方程，方程形式如下：

先把你示意圖畫出來，控制變量在每一步中影響哪個，然后SPSS分步處理即可。但溫的分步回歸分析已經被淘汰了，方法有誤?，F在這種情況用Amos或Mplus等結構方程模型軟件處理是最好的了。（南心網 中介效應控制變量分析）

操作方法如下：：：：：：：：：：點擊ok按鈕可以進行參數的估計，然后根據上一篇文章講到的，進行分析。

SPSS的bootstrap方法只能是分環節進行，需要分布進行回歸分析。結構方程模型Amos等可以非常方便的做中介效應。（南心網Bootstrap中介效應分析）

擴展閱讀，以下內容您可能還感興趣。

spss用回歸做中介效應，怎么分析結果呢？

三個步驟結合起來解讀，但現在都是中介檢驗，而不是分步檢驗。（南心）

分別用SPSS用Bootstrapping方法做兩個中介效應檢驗，能否說明兩個一起到中介作用

在結構模型里面可以分別直接驗證

SPSS進行中介效應分析用標準化和中心化的區別

1、中介效應分析不需要數據中心化和標準化；

2、強行中心化或中心化，只有非標準化系數不一樣，標準化系是一樣的。

（南心 提供）

spss中介效應檢驗中b不顯著，sobel檢驗顯著，中介效應占總效應的計算中b仍用不顯著的b嗎？

是的。Sobel已經驗證顯著了。

spss中的中介效應結果怎么寫

這個要看回歸分析的系數是否顯著的

聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。TEL:177 7030 7066 E-MAIL:11247931@qq.com