FCP-020(Rev 04) Process Management Plan (PMP)

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1.0 Title

Process Management Plan (PMP) Generation Procedure

工艺管理计划产生程序

2.0 Purpose

The purpose of this procedure is to provide a guideline for the generation of a Process Management Plan (PMP)

此程序目的是为制定工艺管理计划(PMP)提供指引.

3.0 Scope

3.1 This document applies to Camera Module and Lens Manufacturing projects of Vista Point

Technologies (Zhuhai) Co., Ltd.

The procedure provides instructions to standardize the control of the following aspects in the process

management plan for build in quality.

此程序适用于伟思特(珠海)有限公司之照相元器件项目, 工艺管理计划用于指导下列情况.

3.1.1In –process quality standards and measurement equipment used.

工序质量标准和测量工具.

3.1.2Process Flow and machines / equipment / jigs used.

工艺流程和机器/设备/夹具.

3.1.3Control of critical parameters at all processes stages to prevent potential failures that include

product/process specification and work instruction.

所有工序的关键参数控制, 预防潜在的失效.包括生产,工艺说明和工作指示,

3.1.4Out-going quality standards

出货的质量标准.

3.1.5Customer specific quality standards / inspection requirement

客户特殊的质量标准/检查需求.

3.1.6Reliability / periodic retest / regularity plan

可靠性/重测周期性/规律性计划.

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3.1.7Collect the data within a process.

收集工艺流程中的数据.

4.0 Reference Documents

FCP-006 New product introduction procedure

FCP-006 新产品导入程序

5.0 Definition

5.1PMP --- Process Management Plan 工艺管理计划

5.2DCC --- Document Control Center 文件控制中心

5.3NPI --- New Product Introduction 新产品导入

5.4QA --- Quality Assurance 质量保证

5.5SPC ---Statistical Process Control 统计过程控制

5.6PE --- Process Engineering 工艺工程

5.7 Set Up --- Machine Set Up / Machine Start Up / Change Model 调机/开机/转型号

6.0 Responsibility

6.1 NPI Engineer / Process Engineer

新产品导入工程师/ 工艺工程师

6.1.1 The Head of the PE Department / NPI or his designate is responsible for maintenance of the

procedure.

工艺工程部/新产品导入部负责人或其指定人员负责维护此程序.

6.1.2NPI Engineer/ Process Engineer shall generate PMP for new products introduction or new

model with reference to the PMP. After NPI phase, Process Engineer will update it if necessary.

新产品导入工程师/ 工艺工程师参照样板PMP, 产生新产品或新型号的PMP, NPI 完成后, 如果需要由工艺

工程师修改.

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6.2 DCC is responsible for maintaining and release of the PMP.

文控负责保存并发放PMP

7.0 Materials/Equipment

N/A

8.0 Procedure

8.1 It is the responsibility of the NPI Engineer or Process Engineer to review the customer supplied information. The NPI

Engineer / Process Engineer will request any additional information from the customer through NPI Leader / Program Manager / Assistant.

新产品导入工程师或工艺工程师负责核查客供资料, 并通过新产品导入领导者/ 商务经理/助理向客户要求需要的

辅助资料.

8.2Upon receipt of all information, the NPI Engineer or Process Engineer creates a preliminary PMP

based on this information and call a meeting with the assigned Quality Engineer, Test Engineer and

Program Manager / Assistant etc. This group will discuss quality action Limits and financial

implication of the customer requirements.

收集所有的资料后, 新产品导入工程师或工艺工程师在这些资料的基础上制定最初的PMP, 并和质量工程师, 测试

工程师, 项目经理/助理等开会协商, 讨论满足客户需求的质量行动及涉及的财务问题.

8.3Upon agreement from all parties, the NPI Engineer or Process Engineer shall complete the PMP. The

PMP should contain the following:

各部门同意后, 新产品导入工程师或工艺工程师完成PMP, PMP 须包括下列内容

8.3.1Visual Process Flow Chart;

工艺流程图;

8.3.2Process Description; Process Equipments

工艺说明;

8.3.3Process/Product specification at all process stages that needs to be verified or measured;

需要鉴定或测量的关键参数;

8.3.4Size/ Frequency of inspection or measurement;

检查或测量的频率;

8.3.5Responsibility of inspection or measurement;

检查或测量的负责人;

8.3.6Control Chart Type, e.g. SPC used; X bar & R chart; Attribute log sheet

控制图的类型, 例如: SPC 表;

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8.3.7 Specification Limit, either customer supplied or internal standard;

客户提供的或内部的标准极限;

8.3.8 Reaction plan for any specification limit failure

触发点: 停线的机制;

8.3.9 Methods: method of inspection or measurement and equipment used.

方法: 检查或测量的方法和使用的设备;

8.3.10 Document Number for each Reference Document or Work Instruction and related records;

每个参考文件或工作指导文件的文件编号和相关记录.

8.4 The NPI Engineer/ Process Engineer need to prepare & release the PMP before the pilot run.

新产品导入工程师/工艺工程师在试产前完成并发放PMP.

8.5 All related departments (QA, TE, Production, PE/NPI etc. ) will review and approve the PMP.

所有相关部门 (QA, TE, Production, PE/NPI etc. ) 审核，批准PMP.

8.6 The PMP shall then be distributed by DCC, and issued to the customer if required by Program

Manager.

文控中心分发PMP, 如果客户要求, 由项目经理发给客户.

8.7 The work Instruction and quality instructions are all generated from this PMP.

制定来自PMP 中的工作指示及质量指示.

8.8 QA will monitor the implementation status of PMP and has authority to stop the production for

improvement in case of discrepancy.

QA 应监控PMP 执行状况, 如有差异, QA 有权要求停产改善.

8.9 If product conforms to Rohs or GP, it is necessary to add Rohs or GP Label, else don ’t need to do that

in usage of PMP form (FCP-020-F1.01 usage sample of PMP form).

备注: 在PMP 的使用中如果产品符合Rohs / GP, 文件中必须添加Rohs/ GP 标签, 否则不必添加.

ROHS Compliance

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9.0 Attachments:

9.1 flow chart 流程图

Feedback/反馈

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9.2 Attachment A: Camera Module PMP Sample (only contents)/ 工艺管理计划样板(仅是内容)

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9.3 Attachment B: PMP form/ 工艺管理计划表格 English (FCP-020-F1.03)(Section 1)

FCP-020-F1.03

FCP-001-F1.01

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9.4Attachment B: PMP form/ 工艺管理计划表格-Chinese (FCP-020-F1.03)(Section 2)

FCP-020-F1.03

FCP-001-F1.01

中介效应和调节效应分析方法论文献解读

中介效应和调节效应分析方法论文献 1. 温忠麟，张雷，侯杰泰，刘红云.(2004.中介效应检验程序及其应用. 心理学报，36(5，614-620. 2. 温忠麟，侯杰泰，张雷.(2005.调节效应与中介效应的比较和应用. 心理学报，37(2，268-274. 3. 温忠麟，张雷，侯杰泰.(2006.有中介的调节变量和有调节的中介变量. 心理学报，38(3，448-452. 4. 卢谢峰，韩立敏.(2007.中介变量、调节变量与协变量——概念、统计检验及其比较. 心理科学，30(4，934-936. 5. 柳士顺，凌文辁.(2009.多重中介模型及其应用. 心理科学，32(2，433-435. 6. 方杰，张敏强，邱皓政.(2010.基于阶层线性理论的多层级中介效应. 心理科学进展，18(8，1329-1338. 7. 刘红云，张月，骆方，李美娟，李小山.(2011.多水平随机中介效应估计及其比较. 心理学报，43(6，696-709. 8. 方杰，张敏强，李晓鹏.(2011.中介效应的三类区间估计方法. 心理科学进展，19(5，765-774. 9. 方杰，张敏强.(2012.中介效应的点估计和区间估计：乘积分布法、非参数 B ootstrap 和MCMC 法. 心理学报，44(10，1408-1420. 10. 方杰，张敏强.(2013.参数和非参数Bootstrap 方法的简单中介效应分析比较. 心理科学，36(3，722-727. 11. 叶宝娟，温忠麟.(2013.有中介的调节模型检验方法：甄别和整合. 心理学报，45(9，1050-1060.

12. 刘红云，骆方，张玉，张丹慧.(2013.因变量为等级变量的中介效应分析. 心理学报，45(12，1431-1442. 13. 方杰，温忠麟，张敏强，任皓.(2014.基于结构方程模型的多层中介效应分析. 心理科学进展，22(3，530-539. 14. 方杰，温忠麟，张敏强，孙配贞.(2014.基本结构方程模型的多重中介效应分析. 心理科学，37(3，735-741.

中介效应重要理论及操作务实

中介效应重要理论及操作务实一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系：eq \o\ac(○,1)就业压力→个体压力应对→择业行为反应。此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下：eq \o\ac(○,2)就业压力→个体择业期望→择业行为反应；eq \o\ac(○,3)就业压力→个体生涯规划→择业行为反应；因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检

验也更复杂。以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下： Y=cx+e1 1) M=ax+e2 2) Y=c’x+bM+e3 3) 上述3个方程模型图及对应方程如下：二、中介效应检验方法中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1.依次检验法（causual steps）。依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下： 1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验； 1.2 在c显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a不显著，则停止检验；1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c’x + bM + e3,检验b的显著性，若b显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。此时检验c’,若c’显著，则说明是不完全中介效应；若不显著，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M 来实现。评价:依次检验容易在统计软件中直接实现，但是这种检验对于较弱的中介效应检验效果不理想，如a较小而b较大时，依次检验判定为中介效应不显著，但是此时ab 乘积不等于0，因此依次检验的结果容易犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判断）。2.系数乘积项

中介效应分析方法

中介效应分析方法 1 中介变量和相关概念 在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。虽然它们之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X对的影响”、“因果链”的说法。为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。 中介变量的定义 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。例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。在这两个例子中,“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系: Y = cX + e 1 (1) M = aX + e 2 (2) Y = c’X + bM + e 3 (3) 1 Y=cX+e 1 M=aX+e 2 e 3 Y=c’X+bM+e 3 图1 中介变量示意图 假设Y与X的相关显着,意味着回归系数c显着(即H : c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M。如何知道M真正起到了中介变量的作用,

或者说中介效应(mediator effect ) 显着呢目前有三种不同的做法。 传统的做法是依次检验回归系数。如果下面两个条件成立,则中介效应显着: (i) 自变量显着影响因变量；(ii) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显着影响它的后继变量。这是Baron 和Kenny 定义的(部分) 中介过程。如果进一步要求: (iii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显着, 变成了Judd和Kenny 定义的完全中介过程。在只有一个中介变量的情形,上述条件相当于(见图1) : (i) 系数c显着(即H : c = 0 的假设被拒绝) ； (ii) 系数a 显着(即H 0: a = 0 被拒绝) ,且系数b显着(即H : b = 0 被拒绝) 。 完全中介过程还要加上: (iii) 系数c’不显着。 第二种做法是检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积ab是否显着,即检验H : ab = 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显着 ,这种做法其实是将ab作为中介效应。 第三种做法是检验c’与c的差异是否显着,即检验H : c - c’= 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显着。 中介效应与间接效应 依据路径分析中的效应分解的术语 ,中介效应属于间接效应(indirect effect) 。在图1 中, c是X对Y的总效应, ab是经过中介变量M 的间接效应(也就是中介效应) , c’是直接效应。当只有一个自变量、一个中介变量时,效应之间有如下关系 c = c’+ ab (4) 当所有的变量都是标准化变量时,公式(4) 就是相关系数的分解公式。但公式(4) 对一般的回归系数也成立)。由公式(4) 得c-c’=ab,即c-c’等于中介效 应,因而检验H 0 : ab = 0 与H : c-c’= 0 是等价的。但由于各自的检验统计量 不同,检验结果可能不一样。 中介效应都是间接效应,但间接效应不一定是中介效应。实际上,这两个概念是有区别的。首先,当中介变量不止一个时,中介效应要明确是哪个中介变量的中介效应,而间接效应既可以指经过某个特定中介变量的间接效应(即中介效应) ,也可以指部分或所有中介效应的和。其次,在只有一个中介变量的情形,虽然中介效应等于间接效应,但两者还是不等同。中介效应的大前提是自变量与因变量相关显着,否则不会考虑中介变量。但即使自变量与因变量相关系数是零,仍然可能有间接效应。下面的人造例子可以很好地说明这一有趣的现象。设Y是装配线上工人的出错次数, X 是他的智力, M 是他的厌倦程度。又设智力(X) 对厌倦程度(M) 的效应是 ( =a) ,厌倦程度(M) 对出错次数( Y ) 的效应也是 ( = b) ,而

温忠麟老师的检验中介效应程序

温忠麟老师的检验中介 效应程序 文档编制序号：[KK8UY-LL9IO69-TTO6M3-MTOL89-FTT688]

温忠麟老师的检验中介效应程序 一、中介效应概述 中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。 以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下： 1) Y=cx+e 1 M=ax+e 2) 2 3) Y=c’x+bM+e 3 上述3个方程模型图及对应方程如下： 二、中介效应检验方法 中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：

1.依次检验法（causual steps）。依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下： 首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显着（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显着（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验； 在c显着性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a显着（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a不显着，则停止检验； 在方程1）和2）都通过显着性检验后，检验方程3）即y=c’x + bM + e3,检验b的显着性，若b显着（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显着。此时检验c’,若c’显着，则说明是不完全中介效应；若不显着，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M来实现。 评价:依次检验容易在统计软件中直接实现，但是这种检验对于较弱的中介效应检验效果不理想，如a较小而b较大时，依次检验判定为中介效应不显着，但是此时ab乘积不等于0，因此依次检验的结果容易犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判断）。 2.系数乘积项检验法(products of coefficients)。此种方法主要检验 ，实际上熟悉统计ab乘积项的系数是否显着，检验统计量为z = ab/ s ab 原理的人可以看出，这个公式和总体分布为正态的总体均值显着性检验差不多，不过分子换成了乘积项，分母换成了乘积项联合标准误而已，而且此时总体分布为非正态，因此这个检验公式的Z值和正态分布下的Z 值检验是不同的，同理临界概率也不能采用正态分布概率曲线来判断。

中介效应分析方法

中介效应分析方法 1 中介变量和相关概念 在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。虽然它们之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X 对的影响”、“因果链”的说法。为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。 1.1 中介变量的定义 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。例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。在这两个例子中,“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系: Y = cX + e 1 (1) M = aX + e 2 (2) Y = c ’X + bM + e 3 (3) 1 Y=cX+e 1 e 2 M=aX+e 2 a b M

e3 Y=c’X+bM+e3 图1 中介变量示意图 假设Y与X的相关显著,意味着回归系数c显著(即H0 : c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M。如何知道M真正起到了中介变量的作用,或者说中介效应(mediator effect ) 显著呢? 目前有三种不同的做法。 传统的做法是依次检验回归系数。如果下面两个条件成立,则中介效应显著: (i) 自变量显著影响因变量；(ii) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显著影响它的后继变量。这是Baron 和Kenny 定义的(部分) 中介过程。如果进一步要求: (iii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显著, 变成了Judd和Kenny 定义的完全中介过程。在只有一个中介变量的情形,上述条件相当于(见图1) : (i) 系数c显著(即H0 : c = 0 的假设被拒绝) ；(ii) 系数a 显著(即H0: a = 0 被拒绝) ,且系数b显著(即H0: b = 0 被拒绝) 。完全中介过程还要加上: (iii) 系数c’不显著。 第二种做法是检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积ab是否显著,即检验H0 : ab = 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显著 ,这种做法其实是将ab作为中介效应。 第三种做法是检验c’与c的差异是否显著,即检验H0 : c - c’= 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显著。 1.2 中介效应与间接效应 依据路径分析中的效应分解的术语 ,中介效应属于间接效应(indirect effect) 。在图1 中, c是X对Y的总效应, ab是经过中介变量M 的间接效应(也就是中介效应) , c’是直接效应。当只有一个自变量、一个中介变量时,效应之间有如下关系 c = c’+ ab (4) 当所有的变量都是标准化变量时,公式(4) 就是相关系数的分解公式。但公式(4) 对一般的回归系数也成立)。由公式(4) 得c-c’=ab,即c-c’等于中介效应,因而检验H0 : ab = 0 与H0 : c-c’= 0 是等价的。但由于各自的检验统计量不同,检验结果可能不一样。 中介效应都是间接效应,但间接效应不一定是中介效应。实际上,这两个概念

中介效应分析方法

中介效应分析方法 1 中介变量与相关概念 在本文中,假设我们感兴趣的就是因变量(Y) 与自变量(X)的关系。虽然它们之间不一定就是因果关系,而可能只就是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X对的影响”、“因果链”的说法。为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。 1、1 中介变量的定义 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。例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。在这两个例子中,“儿子的教育程度”与“工作感觉”就是中介变量。假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系: Y = cX + e1 (1) M = aX + e2(2) Y = c’X + bM + e3 (3) e1 Y=cX+e1 M=aX+e2 e3 Y=c’X+bM+e3 中介变量示意图 假设Y与X的相关显著,意味着回归系数c显著(即H0: c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M。如何知道M真正起到了中介变量的作用,或者说中介效应(mediator effect ) 显著呢? 目前有三种不同的做法。 传统的做法就是依次检验回归系数。如果下面两个条件成立,则中介效应显著: (i) 自变量显著影响因变量;(ii)在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显著影响它的后继变量。这就是Baron与Kenny定义的(部分) 中介过程。如果进一步要求: (iii)在控制了中介变量后,自变量对因变量

中介效应的SPSS及Amos方法

一、中介效应概述 中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M 为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系： ○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。 此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： ○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应； ○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应； 因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节

效应，而此时对模型的检验也更复杂。 以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下： Y=cx+e11) M=ax+e2 2) Y=c’x+bM+e33) 上述3个方程模型图及对应方程如下： 二、中介效应检验方法 中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法： 1.依次检验法（causual steps）。依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下： 1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验； 1.2在c显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a不显著，则

运用SPSS和AMOS进行中介效应分析范文

中介效应重要理论及操作务实 一、中介效应概述 中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系： ○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。 此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： ○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应； ○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应； 因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检验也更复杂。 以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下： Y=cx+e 1 1) M=ax+e 2 2) Y=c’x+bM+e 3 3) 上述3个方程模型图及对应方程如下： 二、中介效应检验方法 中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法： 1.依次检验法（causual steps）。依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下： 1.1首先检验方程1）y=cx+ e 1，如果c显著（H :c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c 不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验； 1.2在c显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e 2，如果a显著（H :a=0被拒绝），则 继续检验方程3）；如果a不显著，则停止检验； 1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c’x + bM + e 3 ,检验b的显著性，若b显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。此时检验c’,若c’显著，则说明是不完全中介效应；若不显著，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M来实现。

中介效应分析方法

中介效应分析方法 1中介变量和相关概念 在本文中，假设我们感兴趣的是因变量（丫）和自变量（X ）的关系。虽然它们 之间不一定是因果关系，而可能只是相关关系，但按文献上的习惯而使用“ X 对 的影响”、“因果链”的说法。为了简单明确起见 ，本文在论述中介效应的检验 程序时，只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。但提出的检验程序也适合有 多个自变量、多个中介变量的模型。 1.1 中介变量的定义 考虑自变量X 对因变量丫的影响,如果X 通过影响变量M 来影响丫，则称 M 为中介变量。例如“，父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”，进而 影响“儿子的社会经济地位”。又如，“工作环境”（如技术条件）通过“工作感 觉”（如挑战性）影响“工作满意度”。在这两个例子中，“儿子的教育程度”和 “工作感觉”是中介变量。假设所有变量都已经中心化 （即均值为零），可用下列 方程来描述变量之间的关系： 丫 = =cX + e 1 (1) M : =aX + e 2 ⑵ 丫 = =c X + bM + e 3 ⑶ 图1 中介变量示意图 假设丫与X 的相关显著,意味着回归系数c 显著（即H o : c = 0 的假设被拒 绝），在这个前提下考虑中介变量M 。如何知道M 真正起到了中介变量的作用, 或者说中介效应 (mediator effect ) 显著呢 ? 目前有三种不同的做法。 传统的做法是依次检验回归系数 。如果下面两个条件成立 , 则中介效应显著 : (i) 自变量显著影响因变量； (ii) 在因果链中任一个变量 , 当控制了它前面的变量 (包括自变量)后,显e i Y=cX+e i M=aX+e 2 e 3 Y=c 'X+bM+e 3

SPSS及AMOS进行中介效应分析

中介效应重要理论及操作务实 SPSS和AMOS调节效应 wenku.baidu./link?url=w6tEove-a2r6vIzSwqZTcV58nKH3DPDFCwtuS xk6743E9U1W1wnfPhp76qgDEYFDCHOp-feDNpi4djQuU9FFuxdbpl9 OoN5gkPa5yCn7wlK 一、中介效应概述 中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系： ○1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。 此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： ○2就业压力→个体择业期望→择业行为反应； ○3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应；

因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应又有调节效应，而此时对模型的检验也更复杂。 以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下： Y=cx+e11) M=ax+e2 2) Y=c’x+bM+e33) 上述3个方程模型图及对应方程如下： 二、中介效应检验方法 中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法： 1.依次检验法（causual steps）。依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下： 1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验；

中介效应分析方法

中介效应分析方法 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

中介效应分析方法 1 中介变量和相关概念 在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。虽然它们之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X对的影响”、“因果链”的说法。为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。 中介变量的定义 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。例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。在这两个例子中,“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系: Y = cX + e 1 (1) M = aX + e 2 (2) Y = c’X + bM + e 3 (3) 1 Y=cX+e 1 e 2 M=aX+e 2 a b e 3 Y=c’X+bM+e 3 M

图1 中介变量示意图 假设Y与X的相关显着,意味着回归系数c显着(即H : c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M。如何知道M真正起到了中介变量的作用,或者说中介效应(mediator effect ) 显着呢目前有三种不同的做法。 传统的做法是依次检验回归系数。如果下面两个条件成立,则中介效应显着: (i) 自变量显着影响因变量；(ii) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显着影响它的后继变量。这是Baron 和Kenny 定义的(部分) 中介过程。如果进一步要求: (iii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显着, 变成了Judd和Kenny 定义的完全中介过程。在只有一个中介变量的情形,上述条件相当于(见图1) : (i) 系数c 显着(即H 0 : c = 0 的假设被拒绝) ； (ii) 系数a 显着(即H : a = 0 被拒绝) ,且系数 b显着(即H : b = 0 被拒绝) 。完全中介过程还要加上: (iii) 系数c’不显着。 第二种做法是检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积ab是否显着,即检验H : ab = 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显着 ,这种做法其实是将ab作为中介效应。 第三种做法是检验c’与c的差异是否显着,即检验H : c - c’= 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显着。 中介效应与间接效应 依据路径分析中的效应分解的术语 ,中介效应属于间接效应(indirect effect) 。在图1 中, c是X对Y的总效应, ab是经过中介变量M 的间接效应(也就是中介效应) , c’是直接效应。当只有一个自变量、一个中介变量时,效应之间有如下关系 c = c’+ ab (4) 当所有的变量都是标准化变量时,公式(4) 就是相关系数的分解公式。但公式(4) 对 一般的回归系数也成立)。由公式(4) 得c-c’=ab,即c-c’等于中介效应,因而检验H : ab = 0 与H : c-c’= 0 是等价的。但由于各自的检验统计量不同,检验结果可能不一样。

中介效应分析报告方法

中介效应分析方法 1 中介变量和相关概念 在本文中,假设我们感兴趣的是因变量(Y) 和自变量(X) 的关系。虽然它们之间不一定是因果关系,而可能只是相关关系,但按文献上的习惯而使用“X 对的影响”、“因果链”的说法。为了简单明确起见,本文在论述中介效应的检验程序时,只考虑一个自变量、一个中介变量的情形。但提出的检验程序也适合有多个自变量、多个中介变量的模型。 1.1 中介变量的定义 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。例如“, 父亲的社会经济地位”影响“儿子的教育程度”,进而影响“儿子的社会经济地位”。又如,“工作环境”(如技术条件) 通过“工作感觉”(如挑战性) 影响“工作满意度”。在这两个例子中,“儿子的教育程度”和“工作感觉”是中介变量。假设所有变量都已经中心化(即均值为零) ,可用下列方程来描述变量之间的关系: Y = cX + e 1 (1) M = aX + e 2 (2) Y = c ’X + bM + e 3 (3) e 1 Y=cX+e 1 e 2 M=aX+e 2 a b M

e3 Y=c’X+bM+e3 图1 中介变量示意图 假设Y与X的相关显著,意味着回归系数c显著(即H0: c = 0 的假设被拒绝) ,在这个前提下考虑中介变量M。如何知道M真正起到了中介变量的作用,或者说中介效应(mediator effect ) 显著呢? 目前有三种不同的做法。 传统的做法是依次检验回归系数。如果下面两个条件成立,则中介效应显著: (i) 自变量显著影响因变量；(ii) 在因果链中任一个变量,当控制了它前面的变量(包括自变量) 后,显著影响它的后继变量。这是Baron 和Kenny 定义的(部分) 中介过程。如果进一步要求: (iii) 在控制了中介变量后,自变量对因变量的影响不显著, 变成了Judd和Kenny 定义的完全中介过程。在只有一个中介变量的情形,上述条件相当于(见图1) : (i) 系数c显著(即H0 : c = 0 的假设被拒绝) ；(ii) 系数a 显著(即H0 : a = 0 被拒绝) ,且系数b显著(即H0 : b = 0 被拒绝) 。完全中介过程还要加上: (iii) 系数c’不显著。 第二种做法是检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积ab是否显著,即检验H0 : ab = 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显著,这种做法其实是将ab作为中介效应。 第三种做法是检验c’与c的差异是否显著,即检验H0 : c - c’= 0 ,如果拒绝原假设,中介效应显著。 1.2 中介效应与间接效应 依据路径分析中的效应分解的术语,中介效应属于间接效应(indirect effect) 。在图1 中, c是X对Y的总效应, ab是经过中介变量M 的间接效应(也就是中介效应) , c’是直接效应。当只有一个自变量、一个中介变量时,效应之间有如下关系 c = c’+ ab (4) 当所有的变量都是标准化变量时,公式(4) 就是相关系数的分解公式。但公式(4) 对一般的回归系数也成立)。由公式(4) 得c-c’=ab,即c-c’等于中介效应,因而检验H0 : ab = 0 与H0 : c-c’= 0 是等价的。但由于各自的检验统计量不同,检验结果可能不一样。 中介效应都是间接效应,但间接效应不一定是中介效应。实际上,这两个概念

多重中介效应检验分解

二．多重中介 多重中介是指存在多个中介变量的情况。目前针对传统多重中介分析存在 （1）分析不完整 ?LISREL--只能得到总的中介效应估计值及其标准误和t值。 ?AMOS --也只能得到总的中介效应估计值。 ?MPLUS--可以得到特定路径的中介效应和总的中介效应估计值，但还是得不到对比中介效应的分析结果。 （2）使用sobel检验的局限 首先，sobel检验统计量的推导基于正态假设，而特定中介效应、总的中介效应和对比中介效应估计值都涉及参数的乘积，因而通常都不满足正态假设。 其次，sobel检验需要大样本，检验在小样本的表现并不好。 第三，sobel检验统计量计算复杂，且需要手工计算 所以采用以下两种方法来改善。 1.增加辅助变量的方法 针对当前多重中介效应分析不完整的问题，在结构方程模型中加入辅助变量，可以进行完整的多重中介效应分析。 操作

我们还是以上图的模型为例子 首先打开spss数据库，在SPSS中FILE下选择Save as，依次保存上述指标变量A1,A2,B1,B2,B3,E1-E7,E9,E10,文件格式为Fixed ASCⅡ（.dat），文件名为“dc.dat” Lisrel操作 单击FILE，新建syntax窗口，输入： TI DA NI=14 NO=706 MA=CM AP=1 !表示增加一个辅助变量 RA FI=dc.dat la E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E9 E10 B1 B2 B3 A1 A2 MO NY=12 NX=2 NK=1 NE=3 LX=FI L Y=FI GA=FU,FI BE=FU,FI LK X LE M1 M2 Y PA L Y 2(1 0 0) 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 3(0 0 1) PA LX 1 1 FR ga 3 1 ga 2 1 ga 1 1 FR be 3 1 be 3 2 CO PAR(1)=GA(1,1)*BE(3,1)-GA(2,1)*BE(3,2) !辅助变量,用来建立一新的待检验参数 PD OU AD=OFF ND=4 点击保存，将文件命名为fz.pr2，点击运行按钮 结果输出部分BETA可以找到b1，b2两条路径的参数估计值及显著性 M1 M2 Y -------- -------- -------- M1 - - - - - - M2 - - - - - -

如何用SPSS做中介效应与调节效应

如何用SPSS做中介效应与调节效应 1、调节变量的定义 变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。如果c显著，说明M 的调节效应显著。 2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M的取值分组,做 Y对 X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。 潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个 χ2值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度。前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen 和Hau提出的无约束的模型。 3．中介变量的定义

用SPSS作中介效应检验

SPSS实例：[16]中介效应的检验过程 spss做中介效应现在用的越来越普遍，虽然说用amos是最佳的工具，但是很多人还是喜欢spss，更容易理解，操作起来也比amos简单。下面我们就来分享一下如何使用spss进行中介效应的检验，这个教程是理论上的讲解，目的是让你理解这个过程。后面我们会具体的来操作一下，让你知道如何具体的去做，先来看看理论上的过程： 1.先要明确你的自变量和因变量，假如我们有三个变量分别是：自变量（x），因变量（y），中介变量（M）。 2.第一个要检验的是自变量对因变量的作用，我们用下面的方程表示：我们首先要做的是对系数c的检验，你 应该知道，用回归做检验，假如c不显著，说明不存在中介效应，停止检验；假如c显著，还不能说明存在中介效应，接着进行下面的步骤： 3.接着我们做自变量和中介变量之间的回归方程的检验，也就是用下面的方程来表示，假如系数a显著，说明X 确实可以预测M，但仍然没有说明中介效应的存在。假如a不显著，那就需要进行sobel检验。我们暂时不去做sobel，因为还有一个步骤 4.现在我们要检验M和Y之间的关系，也就是下面的方程的系数是否显著。假如a显著、b也显著，那么就可以 证明中介效应存在；假如a和b中有一个不显著，另一个先不显著我们不知道，我们需要进行sobel检验，s obel检验显著，那么中介效应存在。 5.到此为止，我们就完成了中介效应的检验，下面来总结一下整个流程，看下面的流程图： 6.中介效应的具体操作，参考我的下一篇文章。

SPSS实例：[17]进行sobel检验(小白教程) 通常我们在做中介效应的时候，遇到有一个系数没有达到显著性水平，我们需要进行sobel检验，但是sobel检验的公式非常麻烦，如果你按计算器就很麻烦了，更何况你还有很多中介效应去验证，所以今天我给大家分享一个Excel可以很快的计算。 1.从下面的参考资料里下载一个Excel文件 2.下载下来以后，打开Excel，你会看到一个这样的表格 3.将你的三个模型的三线表粘贴过来

温忠麟老师的检验中介效应程序.

温忠麟老师的检验中介效应程序 一、中介效应概述 中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。 以最简单的三变量为例，假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下： Y=cx+e1 1) M=ax+e2 2) Y=c’x+bM+e3 3) 上述3个方程模型图及对应方程如下： 二、中介效应检验方法 中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：

1.依次检验法（causual steps）。依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下： 1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验； 1.2在c显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a 显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a不显著，则停止检验； 1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c’x + bM + e3,检验b的显著性，若b显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。此时检验c’,若c’显著，则说明是不完全中介效应；若不显著，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M来实现。 评价:依次检验容易在统计软件中直接实现，但是这种检验对于较弱的中介效应检验效果不理想，如a较小而b较大时，依次检验判定为中介效应不显著，但是此时ab乘积不等于0，因此依次检验的结果容易犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判断）。 2.系数乘积项检验法(products of coefficients)。此种方法主要检验ab乘积项的系数是否显著，检验统计量为z = ab/ s ab，实际上熟悉统计原理的人可以看出，这个公式和总体分布为正态的总体均值显著性检验差不多，不过分子换成了乘积项，分母换成了乘积项联合标准误而已，而且此时总体分布为非正态，因此这个检验公式的Z值和正态分布下的Z值检验是不同的，同理临界概率也不能采用正态分布

如何用SPSS分析中介作用与调节作用

1、调节变量的定义 变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：Y = aX + bM + cXM + e Y与X 的关系由回归系数a + cM来刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。如果c显著，说明M 的调节效应显著。 2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法，分为四种情况讨论。 （1）当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应； （2）当调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量时,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析 第一步做Y对X和M的回归,得测定系数R12。 第二步做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著； （3）当自变量是连续变量，调节变量是类别变量时，分组回归: 按M的取值分组,做Y对X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著， （4）当自变量是连续变量，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e的层次回归分析。 潜变量的调节效应分析方法，分两种情形： （1）调节变量是类别变量,自变量是潜变量 当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度。前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著； （2）调节变量和自变量都是潜变量 当调节变量和自变量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen和Hau 提出的无约束的模型。 3．中介变量的定义 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。Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c是X对Y的总效应,ab是经过中介变量M的中介效应,c′是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间有c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab来衡量。 4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应。 步骤为：第一步检验系统c，如果c不显著，Y与X相关不显著，停止中介效应分析，如果显著进行第二步； 第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少有一个不显著，做Sobel检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。 Sobel检验的统计量是z=^a^b/sab ，中^a, ^b分别是a, b的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb分别是^a, ^b的标准误。 5. 调节变量与中介变量的比较 调节变量M中介变量M