中介效应和调节效应是一对比较容易混淆的概念，他们都与回归分析有关，相比自变量因变量，中介变量和调节变量都属于第三变量。研究者需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。

在之前的文章中，我们已经对中介效应和调节效应的区分做了说明，这里就简单回顾一下，详见：中介作用、调节作用是什么？

1 定义

中介作用是指X(自变量)对于Y(因变量)产生影响关系时，是否会首先通过中介变量M的作用，然后再去影响Y，如果存在此种关系则说明具有中介作用。比如研究员工组织信任对于离职意愿影响过程中，员工组织承诺是否会起着中介作用。

调节作用是指X对于Y的影响过程中，调节变量Z取值不同时，X对于Y的影响程度是否会有明显差异，如果Z取值不同时，X对于Y的影响幅度并不一致，即说明具有调节作用。比如研究员工组织信任对于离职意愿影响时，不同性别时，影响幅度是否一致，如果不一致则说明性别具有调节作用，反之则说明性别没有调节作用。

2 术语解读

对两种作用有了大致了解之后，我们再进一步，针对中介调节作用研究时会涉及的名词术语进行总结说明，具体见下表：

（1）中心化标准化

中心化是指X值减去X值的平均值，而标准化是指X值减去X值的平均值后，除以X的标准差。用户可以在SPSSAU生成变量中进行“中心化”或“标准化”处理。

无论是中心化或者标准化处理均是为了降低计算过程的舍入误差，而舍入误差是多重共线性的其中一个原因，简单来看即中心化或者标准化目的在于减少多重共线性问题。

（2）数据类型

中介作用分析时，Y一定是定量数据，X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。

中介作用

调节作用分析时，调节变量Z通常为分类数据，也可能为定量数据。

调节作用

（3）Sobel检验

Sobel检验是中介检验步骤中可能涉及到的一种检验，研究人员需要自行计算或者利用相关网站直接进行Sobel检验。

3 分析步骤

中介效应分析步骤

中介效应分析步骤

第1步是数据标准化处理（对X,M,Y需要分别进行标准化处理，有时也使用中心化处理）（SPSSAU的“生成变量功能”）

第2步和第3步是进行分层回归完成（分层1放入X，分层2放入M）

第4步单独进行模型3，即X对M的影响（使用回归分析或分层回归均可，分层回归只有分层1时事实上就是回归分析）

最后第5步进行中介作用检验。

中介作用模型说明

调节效应分析步骤

调节效应检验步骤 调节作用说明

4 指标解读

如果自变量X为定类数据，无论中介效应也好调节效应也好，均应用分层回归进行分析，因此针对分层回归分析得到的指标进行进行说明，具体见下表：

分层回归分析结果 指标说明

中介效应及调节效应的具体原理模型说明，可到SPSSAU官网进一步学习。

参考资料

1、周俊(2017). 问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路[M].北京:电子工业出版社 2017,73~77

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 2005,37(2):268~274