调节变量的研究方法

❶ 引入两个个调节变量的回归分析SPSS怎么操作

在SPSS中进行调节变量灶梁搜的回归分析，可以按照以下步骤进行操作：

• 打开SPSS软件，并导入需要分析的数据集。

• 选择“分析”（Analyze）菜单，然后选择“回归”（Regression）子菜单，再选择“线性”（Linear）回归分析。

• 在“线性回归”对话框中，将需要分析的因变量添加到“因变量”（Dependent）框中，将需要作为调节变量的自变量添加到“自变量”（Independent）框中。

• 点击“方法”（Method）标签页，然后选择“层次回归”（Hierarchical）方法。

• 在“层次回归”对话框中隐历，将需要作为调节变量的自变量添加到“层次”（Hierarchical）框中，并选择“层次1”（Step 1）和“层次2”（Step 2）。

• 点击“统计”（Statistics）标签页，在“统计”对话框中，勾选“调整后的R平方”（Adjusted R Square）和“总体模型拟合信息”（Model Fit）中的其他适当的选项。

• 点击“确定”（OK）按钮，SPSS将会生成一个层次回归分析的结果报告，其中包括每个层次的回归系数、拟合优度指标、残差分析等等。

需要注意的是，当进行层次回归分析时，需要将所有的自变量都添加到“自变量”框中，而不仅仅是调节变量。此外，还需要注意研究问题和数据的特点，选择合适的回归模型和统计方渣梁法。

希望对你有所帮助~

❷ 有关实证分析中“调节”变量（效应）的一些细节解读

调节变量 的一个主要作用是为现有的理论划出限制条件和适用范围。研究调节变量时，我们正是通过研究一组关系在不同条件下的变化及其背后的原因，来丰富我们原有的理论的。

这里的“不同条件”就是理论的适用范围和假设。所以，调节变量能够帮助我们发展已有的理论，使理论对变量间关系的解释更为精细。

什么是调节变量？

简单来说，如果变量X与变量Y有关系，但是X与芹漏扰Y的关系受第三个变量Z的影响，那么变量Z就是调节变量。调节变量所起的作用称为调节作用。

我们以zhou等（2017）的研究为例。这个研究以中国企业为样本，探讨了新兴市场中企业的所有权类型通过研发投入水平进而对创新产生影响的过程，以及对这个关系产生影响的几个主要情景因素。

研究模型中有一部分探讨的是企业所有权类型对企业研发投入的影响以及制度发展水平对这个关系的调节作用。如下图所示，“制度发展水平”有一个箭头指向“企业所有权类型”影响“企业研发投入”的箭头（注：这个调节变量既不是指向“企业所有权类型”，也不是指向“企业研发投入”，而是指向两者的关系。）

这就是调节变量一般的图表表达方式。调节变量影响自变量和因变量之间的关系，既可以是对关系方向的影响，又可以是对关搜宴系强度的影响。在组织研究中，调节变量既可以是类别变量（如性别、种族、教育水平等），也可以是连续变量（如工资水平、智力等）

显然，调节变量的概念是建立在另外两个变量的关系之上的。如果没有两个变量的关系作为前提，也就不必讨论第三个变量的“调节作用”了。

调节效应的三种类型：

加强型(strengthening):指的是随着调节变量Z的值的增加，X—Y的正向或负向的关系被强化。

削弱型（weakening)：指的是随着调节变量Z的值的增加，X—Y的正向或负向的关系被弱化。

颠覆型（reversing)：指的是随着调节变量Z的值的增加，X—Y的关系从正向转为负向，或者从负向转化为正向。

研究中注意事项：

关于研究假设的文字表述。研究假设的提出应该尽量准确，我们不应该笼统的假设“Z在X与Y的关系中起到了调节作用”，而应该具体说明Z是如何调节X和Y的关系中。

例如：当变量Z高的时候，变量X会变量Y有正面的影响；当变量Z低的时候，变量X会变量Y有负面的影响。

到了这里，想必大家对调节变量的相关知识有了一定的认识了吧！

首先，调节作用和交互作用在统计上地检验方法相同，但两者在概念上是不同的。

1.交互作用

两个变量（X1和X2）共同作用时对Y的影响不等于两者分别影响Y的简单数学和。

2.调节作用

一个变量X1影响了另一个变量X2对Y的影响。

其次，在调节作用和交互作用的分析中，关于变量地位的不同。

1.交互作用

在交互作用的分析中，两个自变量的地位可以是对称的，可以把其中任何一个解释为调节变量；它们的地位也可以是不对称的，只要其中有一个起到了调节变量的作用，交互作用就存在。

2.调节作用

在调节作用中，哪个是自变量，哪个是调节变量是很明确的，是由理论基础决定的，在一个确定的模型中两者不能互换。

读到这里，相信大家已经能够很好的区分调节作用和交互作用了

用回归法检验调节作用

1.用虚拟变量代表类别变量

如果自变量或调节变量中有一个是类别变量，那么第一步首先就是将类别变量转换为虚拟变量(mmy variable)。所需的虚拟变量的数目等于类别变量的水平个数减1。

2.对连续变量进行中心化或者标准化

用回归的方法检验调节变量的一个重要步骤就是把自变量和调节变量中的连续变量进行整理。

3.构造乘积项

构造乘积变量时，只需要把经过编码嫌旦或者中心化（或标准化）处理以后的自变量和调节变量相乘即可。

4.构造方程

构造乘积项之后，把自变量、因变量和乘积项都放到多元层级回归方程中就可以检验调节作用了。这时，乘积项的系数如果显着，就可以说明调节作用存在了。

5.调节作用的分析和解释

当检验中发现一个显着的调节作用存在时，下一个重要的步骤就是分析它的作用模式。

❸ 如何做SPSS的调节效应

做SPSS的调节效应方法：

1. 用回归，回归也有两种方法来检验调节效应，看下面的两个方程，y是因变量，x是自变量，m是调节变量，mx是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c'。检验两个方程的R方该变量，如果该变量显着，说明调节作用显着，也可以直接检验c'的姿洞正显着性，如果显着也可以说明调节作用。

   

   ❹ 如何分析调节作用

   调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰。比如学习方案对学习效果的影响，其中会受到学生个性的影响，一种指导方案对一类学生有效，对另一类学生无效。此时我们就称学生个性是调节变量。
   
    
   
   在调节作用中，Y一定是定量数据，而调节变量可以是定性的，也可以是定量的。
   
   因此根据自变量和调节变量的数据类型，可以将调节作用分为四种，分别是：
   
   *定量数据与定类数据的区分： 基本概念
   
   其中，当自变量X和调节变量均为定类数据时，使用【进阶方法】中的【双因素方差】进行分析。当交互项有显着性时，则说明具有调节效应。
   
   另外三种情况直接使用【问卷研究】-【调节作用】进行桐棚宽分析。
   
   两种方法的分析步骤基本一致，本文主要针对调节作用这一方法进行详细说明。
   
   案例：研究工作氛围在工作满意度对工作绩效的影响中，是否具有调节作用。
   
    
   
   （1）操作步骤
   
   SPSSAU默认为自变量、调节变量均为定量数据，如果是定类数据可通过选择参数设置‘调节作用类型’即可。
   
   在本例中，自变量和调节变量均为定量数据，因此以默认参数进行分析即可。数据处理方式选择-中心化。
   
   如果有多个自变量或多个调节变量，则重复多次分析。
   
   （2）结果分析
   
   上表是对变量处理进行说明，如果自变量和调节变量是定量数据，默认做中心化处理，如果是定类数据，做哑变量处理。因变量和控制变量一般不作处理。
   
   上表是本次分析的核心部分，表中实际上包含了三个模型：
   
   模型1 中包括自变量(X)，以及控制变量；分析自变量X对于因变量Y的影响情况。
   
   模型2 在模型1的基础上加入调节变量(Z)；
   
   模型3 在模型2的基础上加入交互项(自变量与调节变量的乘积项)。
   
   （3）判断方法
   
   调节作用研究并不要求自变量对因变量一定有影响，即使X对Y没有影响也可进行调节作用研究。
   
   判断是否具有调节作用，有两种检验方法：
   
   ①△R²显着性：
   
   R² 变化显着的判断，是看△F 值是否呈现出显着性，如果模型2到模型3的F值变化呈现出显着性，则说明 R² 变化显着，交互项有显着性。
   
   但此种检验的问题在于，如果自变量或者调节变量为定类数据局亮，无法检测具体哪个选项情况下呈现出调节作用。
   
   ②交互项显着性：
   
   即直接查看交互项的显着性，判断是否存在调节作用。
   
   同时可结合智能分析对结果进行描述。
   
   由分析结果和智能分析可知，交互项的回归系数显着，说明工作氛围对工作满意度与工作绩效的关系起到了调节作用。
   
   （4）简单斜率图
   
   当调节变量呈现出显着性，可进一步查看简单斜率图。SPSSAU会自动画出简单斜率图，不需要额外设置。
   
   简单斜率图展示调节变量Z在不同水平时，X对于Y的影响幅度差异情况。
   
   斜率呈现出不同的水平，则代表调节变量在不同水平下，自变量x对因变量y的影响幅度有显着差异。
   
   比如上图中可以看出工作满意度（X）与工作绩效（Y）之间有着和凳正向相关关系，高水平时斜率明显较大，而低水平时斜率明显较小。也说明随着工作氛围的提升，工作满意度对工作绩效的影响幅度提高。
   
    
   
   当调节作用两种检验方法出现矛盾SPSSAU建议以交互项显着性作为标准即可。
   
   如果有多个自变量X，或者多个调节变量Z需要分析，可考虑使用进阶方法里面的分层回归一次性研究。
   
   如果对统计分析有兴趣或疑问，欢迎查阅 SPSSAU 的提供的学习资料。

   ❺ 什么是调节变量

   一、定义

   1、中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因 。如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。

   2、调节变量是指考虑自变量X 对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y,则称M为中介变量。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。

   二、区别

   1、研究目的不同
   

   调节变量研究的目的是X何时影响Y或何时影响比较大。中介变量研究的目的是X如何影响Y。

   2、M的功能不同

   调节变量M的功能影响Y和X之间关系的方向（正和负）和强弱。中介变量M代表哪链顷一种机制，X通过它影响Y。

   3、检验策略不同

   调节变量做层次回归分析，检验偏回归系数C的显着性，或者检验测定系数的变化。中介变量做依次检验，必要时做Sobel检验。
   

   三、例子
   

   1、中介变量

   例如：学生的学习效果和指导方案的关系，往往受到学生个性的影响，一种指导方案对某类学生很李陆有效，对另一类学生却没有效，从而学生个性是调节变量。

   又如学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系，受到学生对该项自我概念重视程度的影响：很重视外貌的人，长相不好会大大降低其一般自我概念；不重视外貌的人，长相不好对其一般自我概念影响不大，从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。

   2、调节变量

   例如：上司的归因研究：下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量 。如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。

   理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等，由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量，但许唤和多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量，有的变量做调节变量和中介变量都是合适的，从理论上都可以做出合理的解释。

   

   (5)调节变量的研究方法扩展阅读

   调节变量的特征

   一般来说，调节变量是定性（如，性别，种族，阶层）或定量（如，回报大小）变量，影响自变量（IV）或预测变量（PV）与因变量（DV）或效标变量（CV）之间关系的方向和/或强度。

   在相关分析中，调节变量是影响其它两个变量之间的零次相关（the zero-order correlation）的第三方变量。在更熟悉的方差分析中，自变量与通过操控设定为某种条件的因子之间的交互作用代表一个基本的调节效应。

   调节变量总是作为自变量，而中介从结果到原因的角色变化取决于分析的重点。

   参考资料来源：网络—调节变量

   参考资料来源：网络—中介变量

   ❻ 调节效应怎么检验

   调节核宏岁效应是指调节变量（modifier variable）对于因果关系（causal relationship）的影响程度不同。在处理因果关系时，我们通常需要考虑调节变量的影响，以了解因果关系在不同调节变量水平下的变化。检验调节效应可以通过以下步骤实现：

   
   

   ❼ 什么是调节变量

   1、研究目的不同：中介变量主要考察自变量如何影响因变量，是一种衡灶机制和原因研究。调节变量主要考察自变量何时（或者在什么条件下）影响因变量，是一种边界条件研究。

   2、适用情况不同：当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候，适合做中介变量分析。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候，适合做调节变量分析。

   3、前提条件不同：中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显着，调节变量和自变量、因变量的相关可以显着也可以不显着，不显着更好。

   

   条件

   当中介变量引入回归方程后，自变量与因变量的相关或回归系数显着降低。如果自变量与因变量的关纤拦悄系下降至零，是完全中介。

   如果自变量与因变量的相关降低但不等于零毁渣，是部分中介，在这种情况下就可以证明预测变量对结果变量的影响是通过中介变量来进行的。

   以上内容参考网络-调节变量

   以上内容参考网络-中介变量

   ❽ 有两个调节变量的研究如何收集数据

   用控制变量法。先固定一个变量不变，友此正另一好悔个变量按照等差数列或者等比数列变化，然后观测因变量扒侍的变化趋势。