spss如何做兩個自變數中介變數因變數的中介效應,以

2021-05-17 21:45:07 字數 6659 閱讀 7841

1樓:匿名使用者

可試下spssau的路徑分析和結構方程模型。

2樓:

是的,建模失敗了,你的樣本量多大?

如何用spss做2箇中介變數的中介效應分析

3樓:匿名使用者

中介分析可以使用網頁使用的spss就是spssau這個進行,裡面幫助手冊裡面也非常詳細的說明如何做,有2箇中介變數應該是分別兩次進行。

4樓:匿名使用者

可以分兩次單獨做,也可以放一起做

兩個中介變數的中介效應spss怎麼操作

5樓:南心網心理統計

將路徑模型圖畫出來,然後將因變數分解,幾個因變數就分解為幾個方程,最後用enter法計算各個方程的標準化迴歸係數即可得到各個路徑的係數。(南心 spss多中介分析)

6樓:香菇小

同問,兩個中介變數,spss如何操作,並且如何看結果呀?

兩個自變數怎麼做中介效應?急!!!

7樓:中子

最好兩個維度各自作為一個自變數,分別來做中介,一般地,既然可以分成兩個維度,說明在一定程度上兩維度是較為獨立的,相關沒那麼高,兩個維度就不能再形成一個高階因子,那當做兩個自變數分別做中介即可。以下的流程可以用於任意一個維度:

假設自變數是x,因變數y,中介變數是m,單獨做y對x的迴歸,得到係數c,這個代表總效應(間接效應+直接效應),做y對x,m的迴歸分別得到迴歸係數c'和a,做m對x的迴歸得到迴歸係數b,那麼根據中介效應的定義,中介效應即a*b,一些結構方程的專門軟體可以直接檢驗a*b,如lisrel,mplus,amos等,如果用spss,那麼一般是採用依次檢驗的方式,分別檢驗a係數和b係數,若都顯著,sig<0.05,則間接說明中介效應顯著,如果中介效應顯著的同時,c'不顯著,則為完全中介,就是說自變數對因變數的作用完全是通過中介變數m產生,顯著則是部分中介。以上說的是中介效應的顯著性檢驗,要評價中介效應在整個效應中的作用大小,則一般是用中介效應a*b除以總效應c,將此百分比作為效應值

如果你的兩個維度相關比較高,比如有0.6以上,那麼就可以考慮建立更高階的因子,即兩個維度的分數可加,那個時候你加成一個總分來做中介就可以了。

由於spss不是專門做結構方程的軟體,一般做中介都是依次檢驗法,總分當因子分。spss做中介的誤差估計是沒有結構方程方法好的,但依次檢驗方法是比較嚴格的方法,得到顯著的結果說服力更強。

你這裡的方程按說是沒有x1x2這種乘積項的,用到乘積項那就是分析調節效應了,這個和中介是兩碼事,做這兩個維度的調節的話你直接把x1和x2相乘,當做一個變數,然後做y對x1,x2,x1*x2的迴歸就行,x1*x2這一項的迴歸係數顯著則調節效應顯著。

希望對你有幫助

如何運用spss及amos進行中介效應與調

8樓:吸引天空碎

三62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333363366263 調節變數可以是定性的,也可以是定量的.在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換.簡要模型:

y = ax + bm + cxm + e .y 與x 的關係由迴歸係數a + cm 來刻畫,它是m 的線性函式,c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大小.如果c 顯著,說明m 的調節效應顯著.

二、調節效應的分析方法 顯變數的調節效應分析方法:分為四種情況討論.當自變數是類別變數,調節變數也是類別變數時,用兩因素互動效應的方差分析,互動效應即調節效應;調節變數是連續變數時,自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做 y=ax+bm+cxm+e 的層次迴歸分析:

一、做y對x和m 的迴歸,得測定係數r一 二 .

二、做y對x、m 和xm 的迴歸得r二 二 ,若r二 二 顯著高於r一 二 ,則調節效應顯著.或者,作xm 的迴歸係數檢驗,若顯著,則調節效應顯著;當自變數是連續變數時,調節變數是類別變數,分組迴歸:按 m 的取值分組,做 y 對 x 的迴歸.

若迴歸係數的差異顯著,則調節效應顯著,調節變數是連續變數時,同上做y=ax +bm +cxm +e 的層次迴歸分析.潛變數的調節效應分析方法:分兩種情形:

一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數;二是調節變數和自變數都是潛變數.當調節變數是類別變數時,做分組結構 方程分析.做法是,先將兩組的結構方程迴歸係數限制為相等,得到一個χ 二 值和相應的自由度.

然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到一個χ 二 值和相應的自 由度.前面的χ 二 減去後面的χ 二 得到一個新的χ 二,其自由度就是兩個模型的自由度之差.如果χ 二 檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著;當調節變數和自變 量都是潛變數時,有許多不同的分析方法,最方便的是marsh,wen 和hau 提出的無約束的模型.

三.中介變數的定義 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.y=cx+e一,m=ax+ e二 ,y= c′x+bm+e三.其中,c 是x 對y 的總效應,ab 是經過中介變數m 的中介效應,c′是直接效應.

當只有一箇中介變數時,效應之間有 c=c′+ab,中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量.

四、中介效應分析方法 中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應.步驟為:第一步檢驗系統c,如果c 不顯著,y 與x 相關不顯著,停止中介 效應分析,如果顯著進行第二步;第二步一次檢驗a,b,如果都顯著,那麼檢驗c′,c′顯著中介效應顯著,c′不顯著則完全中介效應顯著;如果a,b至少 有一個不顯著,做sobel 檢驗,顯著則中介效應顯著,不顯著則中介效應不顯著.

sobel 檢驗的統計量是z=^a^b/sab ,中 ^a,^b 分別是 a,b 的估計,sab=^a二sb二 +b二sa二,sa,sb 分別是 ^a,^b 的標準誤.5.調節變數與中介變數的比較 調節變數m 中介變數m 研究目的 x 何時影響y 或何時影響較大 x 如何影響y 關聯概念 調節效應、互動效應 中介效應、間接效應 什麼情況下考慮 x 對y 的影響時強時弱 x 對y 的影響較強且穩定 典型模型 y=am+bm+cxm+e m=ax+e二 y=c′x+bm+e三 模型中m 的位置 x,m 在y 前面,m 可以在x 前面 m 在x 之後、y 之前 m 的功能 影響y 和x 之間關係的方向(正或負) 和強弱 代表一種機制,x 通過它影響y m 與x、y 的關係 m 與x、y 的相關可以顯著或不顯著(後者較理想) m 與x、y 的相關都顯著 效應 迴歸係數c 迴歸係數乘積ab 效應估計 ^c ^a^b 效應檢驗 c 是否等於零 ab 是否等於零 檢驗策略 做層次迴歸分析,檢驗偏回歸係數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定係數的變化(f 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 sobel 檢驗 陸.

中介效應與調節效應的spss 操作方法 處理資料的方法 第一做描述性統計,包括m sd 和內部一致性信度a(用分析裡的scale 裡的 realibility analsys) 第二將所有變數做相關,包括統計學變數和假設的x,y,m 第三做迴歸分析.(在迴歸中選線性迴歸linear) 要先將自變數和m 中心化,即減去各自的平均數

一、現將m(調節變數或者中介變數)、y 因變數,以及與自變數、因變數、m 調節變數其中任何一個變數相關的人口學變數輸入indpendent

二、再按next 將x 自變數輸入(中介變數到此為止)

三、要做調節變數分析,還要將x與m 的乘機在next 裡輸入作進一步迴歸.檢驗主要看f 是否顯

spss如何做中介效應

9樓:歲月就這麼說

一共三個步驟。其中,x為自變數,y為因變數,m為中介變數。

第一步:x對m做迴歸。spss操作步驟:analyze-regression-linear

因變數(dep)為(放入)m,自變數(indep)為(放入)x。點選ok。在另外一張表上會輸出迴歸結果的。

第二步:x對y做迴歸。

spss操作步驟:analyze-regression-linear

因變數(dep)為(放入)y,自變數(indep)為(放入)x。點選next,再進入第三步如下:

第三步:x、m對y做迴歸。因變數(dep)為(放入)y,自變數(indep)為(放入)x和m。

注意:因為spss做迴歸的時候,因變數只能是一個,所以第一步是一個迴歸;第

二、三步(點選next即可)是用一個迴歸。

1、第一個迴歸當中,x對m是否顯著,主要是sig(主要小於0.05就可以)

2、第二個迴歸當中,x對y是否顯著,主要是sig(主要小於0.05就可以)

3、分兩種情況:a若sig(x對y的)大於0.05,則未通過顯著檢驗;m對y依然顯著,則是m對y完全中介效應

b若sig(x對y的)小於0.05,通過了顯著檢驗,並且m對於y的(sig小於0.05);再看b(若第三步當中的x對於y的係數的絕對值小於第二步方程當中x對於y的係數b),則是部分中介效應。

10樓:匿名使用者

可以做的,spss做幾次迴歸就行了啊

需要的話找我做分析

11樓:匿名使用者

這個用spss或者amos做都是可以的,amos也在spss裡面了

我替別人做這類的資料統計分析蠻多的

如何運用spss及amos進行中介效應與調節效應分析

12樓:匿名使用者

3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,通常要將自變數和調節變數做中心化變換.簡要模型:

y = ax + bm + cxm + e .y 與x 的關係由迴歸係數a + cm 來刻畫,它是m 的線性函式,c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大小.如果c 顯著,說明m 的調節效應顯著.

2、調節效應的分析方法 顯變數的調節效應分析方法:分為四種情況討論.當自變數是類別變數,調節變數也是類別變數時,用兩因素互動效應的方差分析,互動效應即調節效應;調節變數是連續變數時,自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做 y=ax+bm+cxm+e 的層次迴歸分析:

1、做y對x和m 的迴歸,得測定係數r1 2 .2、做y對x、m 和xm 的迴歸得r2 2 ,若r2 2 顯著高於r1 2 ,則調節效應顯著.或者,作xm 的迴歸係數檢驗,若顯著,則調節效應顯著;當自變數是連續變數時,調節變數是類別變數,分組迴歸:

按 m 的取值分組,做 y 對 x 的迴歸.若迴歸係數的差異顯著,則調節效應顯著,調節變數是連續變數時,同上做y=ax +bm +cxm +e 的層次迴歸分析.潛變數的調節效應分析方法:

分兩種情形:一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數;二是調節變數和自變數都是潛變數.當調節變數是類別變數時,做分組結構 方程分析.

做法是,先將兩組的結構方程迴歸係數限制為相等,得到一個χ 2 值和相應的自由度.然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到一個χ 2 值和相應的自 由度.前面的χ 2 減去後面的χ 2 得到一個新的χ 2,其自由度就是兩個模型的自由度之差.

如果χ 2 檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著;當調節變數和自變 量都是潛變數時,有許多不同的分析方法,最方便的是marsh,wen 和hau 提出的無約束的模型.3.中介變數的定義 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.y=cx+e1,m=ax+ e2 ,y= c′x+bm+e3.

其中,c 是x 對y 的總效應,ab 是經過中介變數m 的中介效應,c′是直接效應.當只有一箇中介變數時,效應之間有 c=c′+ab,中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量.4、中介效應分析方法 中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應.

步驟為:第一步檢驗系統c,如果c 不顯著,y 與x 相關不顯著,停止中介 效應分析,如果顯著進行第二步;第二步一次檢驗a,b,如果都顯著,那麼檢驗c′,c′顯著中介效應顯著,c′不顯著則完全中介效應顯著;如果a,b至少 有一個不顯著,做sobel 檢驗,顯著則中介效應顯著,不顯著則中介效應不顯著.sobel 檢驗的統計量是z=^a^b/sab ,中 ^a,^b 分別是 a,b 的估計,sab=^a2sb2 +b2sa2,sa,sb 分別是 ^a,^b 的標準誤.

5.調節變數與中介變數的比較 調節變數m 中介變數m 研究目的 x 何時影響y 或何時影響較大 x 如何影響y 關聯概念 調節效應、互動效應 中介效應、間接效應 什麼情況下考慮 x 對y 的影響時強時弱 x 對y 的影響較強且穩定 典型模型 y=am+bm+cxm+e m=ax+e2 y=c′x+bm+e3 模型中m 的位置 x,m 在y 前面,m 可以在x 前面 m 在x 之後、y 之前 m 的功能 影響y 和x 之間關係的方向(正或負) 和強弱 代表一種機制,x 通過它影響y m 與x、y 的關係 m 與x、y 的相關可以顯著或不顯著(後者較理想) m 與x、y 的相關都顯著 效應 迴歸係數c 迴歸係數乘積ab 效應估計 ^c ^a^b 效應檢驗 c 是否等於零 ab 是否等於零 檢驗策略 做層次迴歸分析,檢驗偏回歸係數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定係數的變化(f 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 sobel 檢驗 6.中介效應與調節效應的spss 操作方法 處理資料的方法 第一做描述性統計,包括m sd 和內部一致性信度a(用分析裡的scale 裡的 realibility analsys) 第二將所有變數做相關,包括統計學變數和假設的x,y,m 第三做迴歸分析.

(在迴歸中選線性迴歸linear) 要先將自變數和m 中心化,即減去各自的平均數 1、現將m(調節變數或者中介變數)、y 因變數,以及與自變數、因變數、m 調節變數其中任何一個變數相關的人口學變數輸入indpendent 2、再按next 將x 自變數輸入(中介變數到此為止) 3、要做調節變數分析,還要將x與m 的乘機在next 裡輸入作進一步迴歸.檢驗主要看f 是否顯著

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