SPSS實例：[16]中介效應(yīng)的檢驗過程？1. 首先，弄清楚你的自變量和因變量。假設(shè)我們有三個變量：自變量（x）、因變量（y）和中間變量（m）。2. 第一個檢驗是自變量對因變量的影響，用下面的等式表示

SPSS實例：[16]中介效應(yīng)的檢驗過程？

1. 首先，弄清楚你的自變量和因變量。假設(shè)我們有三個變量：自變量（x）、因變量（y）和中間變量（m）。

2. 第一個檢驗是自變量對因變量的影響，用下面的等式表示：首先要檢驗系數(shù)C，要知道，用回歸檢驗，如果C不顯著，說明沒有中介作用，停止檢驗；如果C顯著，不能說明存在中介效應(yīng)，則進行以下步驟：

3因變量間回歸方程的檢驗用以下方程表示。如果系數(shù)a顯著，說明x可以預(yù)測m，但仍不能說明中介效應(yīng)的存在。如果a不顯著，則需要Sobel檢驗。讓我們暫時不要做索貝爾，因為還有一步

4?，F(xiàn)在測試M和y之間的關(guān)系，也就是說，下面方程的系數(shù)是否顯著。如果a顯著，B也顯著，那么我們可以證明中介效應(yīng)的存在；如果a和B中的一個不顯著，另一個一開始不顯著，我們不知道，我們需要進行索貝爾檢驗，索貝爾檢驗顯著，那么中介效應(yīng)存在。

5. 至此，我們已經(jīng)完成了調(diào)解效果的檢驗。讓我們總結(jié)一下整個過程，見下面的流程圖：

如何用stata做中介效應(yīng)檢驗？

SPSS是用序貫回歸法檢驗中介效應(yīng)，

先檢驗X-Y的回歸，分析總效應(yīng)

然后檢驗X-m（中介變量）的回歸，測試a參數(shù)（回歸系數(shù)x）

最后測試x，m-y的回歸，測試B參數(shù)（回歸系數(shù)m）和C參數(shù)（回歸系數(shù)x）

如果a和B都顯著，則存在中介效應(yīng)

使用bootstrap，可以在回歸分析中選擇bootstrap選項。您可以自行設(shè)置采樣次數(shù)。通常，你至少需要取樣1000次。此時，在分析參數(shù)a和B的顯著性時，如果置信區(qū)間不包含0，則不需要查看原始sig，有意義

bootstrap sampling函數(shù)需要一個相對較新版本的SPSS才能實現(xiàn)

SPSS是用序貫回歸方法檢驗中介效應(yīng)，先檢驗X-Y的回歸，分析總效應(yīng)，然后檢驗X-m（中介變量）的回歸，測試一個參數(shù)的回歸（回歸系數(shù)x），最后測試10。對于M-Y回歸，如果a和B顯著，則存在中介效應(yīng)。如果使用bootstrap，可以在回歸分析中選擇bootstrap選項。您可以自行設(shè)置采樣次數(shù)。通常，你至少需要取樣1000次。此時，在分析a、B參數(shù)的顯著性時，不需要看原始的顯著性檢驗，如果置信區(qū)間不覆蓋0，則說明顯著性自舉抽樣函數(shù)需要一個相對較新版本的SPSS

檢驗步驟如下三步：1。測試主效應(yīng)：X-Y。中介效應(yīng)檢驗：x-m-y。測試調(diào)節(jié)效果。