調節變數的研究方法

❶ 引入兩個個調節變數的回歸分析SPSS怎麼操作

在SPSS中進行調節變數灶梁搜的回歸分析，可以按照以下步驟進行操作：

• 打開SPSS軟體，並導入需要分析的數據集。

• 選擇「分析」（Analyze）菜單，然後選擇「回歸」（Regression）子菜單，再選擇「線性」（Linear）回歸分析。

• 在「線性回歸」對話框中，將需要分析的因變數添加到「因變數」（Dependent）框中，將需要作為調節變數的自變數添加到「自變數」（Independent）框中。

• 點擊「方法」（Method）標簽頁，然後選擇「層次回歸」（Hierarchical）方法。

• 在「層次回歸」對話框中隱歷，將需要作為調節變數的自變數添加到「層次」（Hierarchical）框中，並選擇「層次1」（Step 1）和「層次2」（Step 2）。

• 點擊「統計」（Statistics）標簽頁，在「統計」對話框中，勾選「調整後的R平方」（Adjusted R Square）和「總體模型擬合信息」（Model Fit）中的其他適當的選項。

• 點擊「確定」（OK）按鈕，SPSS將會生成一個層次回歸分析的結果報告，其中包括每個層次的回歸系數、擬合優度指標、殘差分析等等。

需要注意的是，當進行層次回歸分析時，需要將所有的自變數都添加到「自變數」框中，而不僅僅是調節變數。此外，還需要注意研究問題和數據的特點，選擇合適的回歸模型和統計方渣梁法。

希望對你有所幫助~

❷ 有關實證分析中「調節」變數（效應）的一些細節解讀

調節變數 的一個主要作用是為現有的理論劃出限制條件和適用范圍。研究調節變數時，我們正是通過研究一組關系在不同條件下的變化及其背後的原因，來豐富我們原有的理論的。

這里的「不同條件」就是理論的適用范圍和假設。所以，調節變數能夠幫助我們發展已有的理論，使理論對變數間關系的解釋更為精細。

什麼是調節變數？

簡單來說，如果變數X與變數Y有關系，但是X與芹漏擾Y的關系受第三個變數Z的影響，那麼變數Z就是調節變數。調節變數所起的作用稱為調節作用。

我們以zhou等（2017）的研究為例。這個研究以中國企業為樣本，探討了新興市場中企業的所有權類型通過研發投入水平進而對創新產生影響的過程，以及對這個關系產生影響的幾個主要情景因素。

研究模型中有一部分探討的是企業所有權類型對企業研發投入的影響以及制度發展水平對這個關系的調節作用。如下圖所示，「制度發展水平」有一個箭頭指向「企業所有權類型」影響「企業研發投入」的箭頭（註：這個調節變數既不是指向「企業所有權類型」，也不是指向「企業研發投入」，而是指向兩者的關系。）

這就是調節變數一般的圖表表達方式。調節變數影響自變數和因變數之間的關系，既可以是對關系方向的影響，又可以是對關搜宴系強度的影響。在組織研究中，調節變數既可以是類別變數（如性別、種族、教育水平等），也可以是連續變數（如工資水平、智力等）

顯然，調節變數的概念是建立在另外兩個變數的關系之上的。如果沒有兩個變數的關系作為前提，也就不必討論第三個變數的「調節作用」了。

調節效應的三種類型：

加強型(strengthening):指的是隨著調節變數Z的值的增加，X—Y的正向或負向的關系被強化。

削弱型（weakening)：指的是隨著調節變數Z的值的增加，X—Y的正向或負向的關系被弱化。

顛覆型（reversing)：指的是隨著調節變數Z的值的增加，X—Y的關系從正向轉為負向，或者從負向轉化為正向。

研究中注意事項：

關於研究假設的文字表述。研究假設的提出應該盡量准確，我們不應該籠統的假設「Z在X與Y的關系中起到了調節作用」，而應該具體說明Z是如何調節X和Y的關系中。

例如：當變數Z高的時候，變數X會變數Y有正面的影響；當變數Z低的時候，變數X會變數Y有負面的影響。

到了這里，想必大家對調節變數的相關知識有了一定的認識了吧！

首先，調節作用和交互作用在統計上地檢驗方法相同，但兩者在概念上是不同的。

1.交互作用

兩個變數（X1和X2）共同作用時對Y的影響不等於兩者分別影響Y的簡單數學和。

2.調節作用

一個變數X1影響了另一個變數X2對Y的影響。

其次，在調節作用和交互作用的分析中，關於變數地位的不同。

1.交互作用

在交互作用的分析中，兩個自變數的地位可以是對稱的，可以把其中任何一個解釋為調節變數；它們的地位也可以是不對稱的，只要其中有一個起到了調節變數的作用，交互作用就存在。

2.調節作用

在調節作用中，哪個是自變數，哪個是調節變數是很明確的，是由理論基礎決定的，在一個確定的模型中兩者不能互換。

讀到這里，相信大家已經能夠很好的區分調節作用和交互作用了

用回歸法檢驗調節作用

1.用虛擬變數代表類別變數

如果自變數或調節變數中有一個是類別變數，那麼第一步首先就是將類別變數轉換為虛擬變數(mmy variable)。所需的虛擬變數的數目等於類別變數的水平個數減1。

2.對連續變數進行中心化或者標准化

用回歸的方法檢驗調節變數的一個重要步驟就是把自變數和調節變數中的連續變數進行整理。

3.構造乘積項

構造乘積變數時，只需要把經過編碼嫌旦或者中心化（或標准化）處理以後的自變數和調節變數相乘即可。

4.構造方程

構造乘積項之後，把自變數、因變數和乘積項都放到多元層級回歸方程中就可以檢驗調節作用了。這時，乘積項的系數如果顯著，就可以說明調節作用存在了。

5.調節作用的分析和解釋

當檢驗中發現一個顯著的調節作用存在時，下一個重要的步驟就是分析它的作用模式。

❸ 如何做SPSS的調節效應

做SPSS的調節效應方法：

1. 用回歸，回歸也有兩種方法來檢驗調節效應，看下面的兩個方程，y是因變數，x是自變數，m是調節變數，mx是調節變數和自變數的交互項，系數是a b c c'。檢驗兩個方程的R方該變數，如果該變數顯著，說明調節作用顯著，也可以直接檢驗c'的姿洞正顯著性，如果顯著也可以說明調節作用。

   

   ❹ 如何分析調節作用

   調節作用是研究X對Y的影響時，是否會受到調節變數Z的干擾。比如學習方案對學習效果的影響，其中會受到學生個性的影響，一種指導方案對一類學生有效，對另一類學生無效。此時我們就稱學生個性是調節變數。
   
    
   
   在調節作用中，Y一定是定量數據，而調節變數可以是定性的，也可以是定量的。
   
   因此根據自變數和調節變數的數據類型，可以將調節作用分為四種，分別是：
   
   *定量數據與定類數據的區分： 基本概念
   
   其中，當自變數X和調節變數均為定類數據時，使用【進階方法】中的【雙因素方差】進行分析。當交互項有顯著性時，則說明具有調節效應。
   
   另外三種情況直接使用【問卷研究】-【調節作用】進行桐棚寬分析。
   
   兩種方法的分析步驟基本一致，本文主要針對調節作用這一方法進行詳細說明。
   
   案例：研究工作氛圍在工作滿意度對工作績效的影響中，是否具有調節作用。
   
    
   
   （1）操作步驟
   
   SPSSAU默認為自變數、調節變數均為定量數據，如果是定類數據可通過選擇參數設置『調節作用類型』即可。
   
   在本例中，自變數和調節變數均為定量數據，因此以默認參數進行分析即可。數據處理方式選擇-中心化。
   
   如果有多個自變數或多個調節變數，則重復多次分析。
   
   （2）結果分析
   
   上表是對變數處理進行說明，如果自變數和調節變數是定量數據，默認做中心化處理，如果是定類數據，做啞變數處理。因變數和控制變數一般不作處理。
   
   上表是本次分析的核心部分，表中實際上包含了三個模型：
   
   模型1 中包括自變數(X)，以及控制變數；分析自變數X對於因變數Y的影響情況。
   
   模型2 在模型1的基礎上加入調節變數(Z)；
   
   模型3 在模型2的基礎上加入交互項(自變數與調節變數的乘積項)。
   
   （3）判斷方法
   
   調節作用研究並不要求自變數對因變數一定有影響，即使X對Y沒有影響也可進行調節作用研究。
   
   判斷是否具有調節作用，有兩種檢驗方法：
   
   ①△R²顯著性：
   
   R² 變化顯著的判斷，是看△F 值是否呈現出顯著性，如果模型2到模型3的F值變化呈現出顯著性，則說明 R² 變化顯著，交互項有顯著性。
   
   但此種檢驗的問題在於，如果自變數或者調節變數為定類數據局亮，無法檢測具體哪個選項情況下呈現出調節作用。
   
   ②交互項顯著性：
   
   即直接查看交互項的顯著性，判斷是否存在調節作用。
   
   同時可結合智能分析對結果進行描述。
   
   由分析結果和智能分析可知，交互項的回歸系數顯著，說明工作氛圍對工作滿意度與工作績效的關系起到了調節作用。
   
   （4）簡單斜率圖
   
   當調節變數呈現出顯著性，可進一步查看簡單斜率圖。SPSSAU會自動畫出簡單斜率圖，不需要額外設置。
   
   簡單斜率圖展示調節變數Z在不同水平時，X對於Y的影響幅度差異情況。
   
   斜率呈現出不同的水平，則代表調節變數在不同水平下，自變數x對因變數y的影響幅度有顯著差異。
   
   比如上圖中可以看出工作滿意度（X）與工作績效（Y）之間有著和凳正向相關關系，高水平時斜率明顯較大，而低水平時斜率明顯較小。也說明隨著工作氛圍的提升，工作滿意度對工作績效的影響幅度提高。
   
    
   
   當調節作用兩種檢驗方法出現矛盾SPSSAU建議以交互項顯著性作為標准即可。
   
   如果有多個自變數X，或者多個調節變數Z需要分析，可考慮使用進階方法裡面的分層回歸一次性研究。
   
   如果對統計分析有興趣或疑問，歡迎查閱 SPSSAU 的提供的學習資料。

   ❺ 什麼是調節變數

   一、定義

   1、中介變數(mediator)是自變數對因變數發生影響的中介，是自變數對因變數產生影響的實質性的、內在的原因 。如果變數Y與變數X的關系是變數M的函數，稱M為調節變數。

   2、調節變數是指考慮自變數X 對因變數Y的影響,如果X通過影響變數M來影響Y,則稱M為中介變數。調節變數可以是定性的(如性別、種族、學校類型等) ,也可以是定量的(如年齡、受教育年限、刺激次數等) ,它影響因變數和自變數之間關系的方向(正或負)和強弱。

   二、區別

   1、研究目的不同
   

   調節變數研究的目的是X何時影響Y或何時影響比較大。中介變數研究的目的是X如何影響Y。

   2、M的功能不同

   調節變數M的功能影響Y和X之間關系的方向（正和負）和強弱。中介變數M代表哪鏈頃一種機制，X通過它影響Y。

   3、檢驗策略不同

   調節變數做層次回歸分析，檢驗偏回歸系數C的顯著性，或者檢驗測定系數的變化。中介變數做依次檢驗，必要時做Sobel檢驗。
   

   三、例子
   

   1、中介變數

   例如：學生的學習效果和指導方案的關系，往往受到學生個性的影響，一種指導方案對某類學生很李陸有效，對另一類學生卻沒有效，從而學生個性是調節變數。

   又如學生一般自我概念與某項自我概念(如外貌、體能等)的關系，受到學生對該項自我概念重視程度的影響：很重視外貌的人，長相不好會大大降低其一般自我概念；不重視外貌的人，長相不好對其一般自我概念影響不大，從而對該項自我概念的重視程度是調節變數。

   2、調節變數

   例如：上司的歸因研究：下屬的表現———上司對下屬表現的歸因———上司對下屬表現的反應,其中的「上司對下屬表現的歸因」為中介變數 。如果一個變數與自變數或因變數相關不大,它不可能成為中介變數,但有可能成為調節變數。

   理想的調節變數是與自變數和因變數的相關都不大。有的變數,如性別、年齡等，由於不受自變數的影響,自然不能成為中介變數，但許喚和多時候都可以考慮為調節變數。對於給定的自變數和因變數，有的變數做調節變數和中介變數都是合適的，從理論上都可以做出合理的解釋。

   

   (5)調節變數的研究方法擴展閱讀

   調節變數的特徵

   一般來說，調節變數是定性（如，性別，種族，階層）或定量（如，回報大小）變數，影響自變數（IV）或預測變數（PV）與因變數（DV）或效標變數（CV）之間關系的方向和/或強度。

   在相關分析中，調節變數是影響其它兩個變數之間的零次相關（the zero-order correlation）的第三方變數。在更熟悉的方差分析中，自變數與通過操控設定為某種條件的因子之間的交互作用代表一個基本的調節效應。

   調節變數總是作為自變數，而中介從結果到原因的角色變化取決於分析的重點。

   參考資料來源：網路—調節變數

   參考資料來源：網路—中介變數

   ❻ 調節效應怎麼檢驗

   調節核宏歲效應是指調節變數（modifier variable）對於因果關系（causal relationship）的影響程度不同。在處理因果關系時，我們通常需要考慮調節變數的影響，以了解因果關系在不同調節變數水平下的變化。檢驗調節效應可以通過以下步驟實現：

   
   

   ❼ 什麼是調節變數

   1、研究目的不同：中介變數主要考察自變數如何影響因變數，是一種衡灶機制和原因研究。調節變數主要考察自變數何時（或者在什麼條件下）影響因變數，是一種邊界條件研究。

   2、適用情況不同：當自變數與因變數的關系較強且比較穩定的時候，適合做中介變數分析。當自變數與因變數的關系時強時弱、不穩定的時候，適合做調節變數分析。

   3、前提條件不同：中介變數與自變數、因變數的相關關系必須顯著，調節變數和自變數、因變數的相關可以顯著也可以不顯著，不顯著更好。

   

   條件

   當中介變數引入回歸方程後，自變數與因變數的相關或回歸系數顯著降低。如果自變數與因變數的關纖攔悄系下降至零，是完全中介。

   如果自變數與因變數的相關降低但不等於零毀渣，是部分中介，在這種情況下就可以證明預測變數對結果變數的影響是通過中介變數來進行的。

   以上內容參考網路-調節變數

   以上內容參考網路-中介變數

   ❽ 有兩個調節變數的研究如何收集數據

   用控制變數法。先固定一個變數不變，友此正另一好悔個變數按照等差數列或者等比數列變化，然後觀測因變數扒侍的變化趨勢。