如何比较两个调节变量的调节效应大小

能从控制变量选。调节变量是指在影响自变量与因变量之间关系的同时，还产生了自变量和因变量之间关系影响程度的变量，可以从控制变量挑选。

调节变量是指对目标与绩效之间关系的强度进行调节的因素，包括能力、目标承诺、反馈、任务复杂性等方面。 目标承诺是指个体要达到目标的决心，是个体被目标所吸引，认为目标重要，持之以恒地为达到目标而努力的程度。研究发现当人们认为目标能够达到而且达到目标又有很重要的意义时，对目标的承诺就加强了，进而能增强自我效能感。不管该目标是由本人制定的还是他人制定的，如果你公开承诺要达到某个目标，如果你有强烈的成就需要，如果你认为你能控制那些有助于你达到目标的活动，那么你对目标的承诺水平可能就比较高。由权威人士指定目标，或是个体参与设定目标，哪一种方式更能导致目标承诺、增加下属的绩效呢？研究发现，合理指定的目标（所谓合理，即目标有吸引力，也有可能达到）与参与设定的目标有着相同的激励力量。让个人参与目标设置有助于个人更清楚的理解目标，更易达到目标。此外还能增强个人的组织归属感，从而激发他的工作动机，取得更好的工作绩效。1990年日本丰田公司的4.7万员工共提交了180万个建议，很多意见受到公司的高度重视，并取得良好的企业效益。人们对达到目标后的奖赏的期望在目标承诺的水平上起重要的作用。员工认为目标达成与奖赏（提高工资、奖金、提升、干自己感兴趣的任务的机会等）间的关系越密切，实际得到的奖赏与期望值一致，他们对目标的承诺水平也就越高。但 一般对于无法达到的目标提供奖金只能降低承诺，只有对于中等难度的任务给予奖金最能提高承诺。同样，如果员工想到没有达到目标要受罚，目标承诺的可能性也比较高。然而，如果把惩罚作为一种指导行为的基本工具，则员工对惩罚的回忆及由此带来的恐惧心理会产生一些长期问题。 反馈是目标设置与个体对目标成就（绩效）的反应之间的一种动力过程。目标是个体评价自己绩效的标准，反馈则告诉人们这些标准满足得怎样，哪些地方做得好，哪些地方有待于改进，反馈为目标的执行过程提供了总结。反馈向员工或其他人提供有关员工的产出或绩效水平的信息。由于反馈的作用，个体就能够把它实际得到的奖赏与根据事实成绩所期望得到的奖赏联系起来。这种对比会影响到目标承诺水平的变化。反馈的表达有两种方式：信息方式和控制方式。信息方式的反馈不强调外界的要求和限制，仅告诉被试任务完成得如何，这表明被试可以控制自己的行为和活动。因此，这种方式能加强接受者的内控感。控制方式的反馈则强调外界的要求和期望，如告诉被试他必须达到什么样的标准和水平。它使被试产生了外控的感觉──他的行为或活动是由外人控制的。用信息方式表达正反馈可以加强被试的内部动机，对需要发挥创造性的任务给予被试信息方式的正反馈，可以使被试最好地完成任务。根据成就目标理论的研究，在成就情境中，不同工作人员对工作目标的理解和选择也不尽相同。有些个体把掌握工作技能、提高工作能力作为目标，这是一种掌握目标定向（mastery goal orientation) ；有些工作人员则把完成特定的工作任务，超过组织中其他成员或者规避某些消极后果作为行为目标，这是一种绩效目标定向（performance goal orienta2tion）。上述两种不同目标定向的个体对相同事件的理解不同，心理动机受到的影响也不同。如范德瓦雷(D1VandeWalle) 专门就反馈的意义知觉的研究表明，绩效目标定向者把反馈看作是对个人价值和能力水平的评价，否定性反馈对他们无疑是沉重的打击，由于害怕暴露自身不足，他们可能拒绝寻求反馈；而掌握目标定向者却把反馈看作是取得进步、纠正错误以及尝试用多种方法解决问题的途径。他们关注反馈具有的能改进成绩的信息价值，因而比前者更愿意寻求反馈。根据成就目标理论的解释，掌握目标定向的工作人员认为成功的意义在于掌握和超越自我，关注的重点在于提高工作能力和获取技能的最佳途径，倾向于选择富有挑战性的工作任务；当面临失败，他们通常将原因归为当前工作方法途径不适于该工作任务，或努力不够，抑或欠缺机遇和运气等外部的和不稳定的因素。从而通常能够保持积极的情绪，并能有效地运用深层加工策略，专注于当前的活动，努力不懈,表现出一种积极适应的动机模式。此外，一般认为，掌握目标比绩效目标更容易引起工作人员的内在动机。绩效目标定向的工作人员则将成就情境看作对自身能力的一种检验和测量，注重他人评价和社会比较的结果，其动机反应模式受到工作人员能力知觉和自我效能的调节。自我能力知觉和自我效能较高的科研人员倾向于选择具有挑战性的任务，并表现出与上述掌握目标模式类似的行为特点；对自己能力不自信、自我效能感低下的科研人员则倾向于选择比较容易或非常困难的科研任务，面对失败往往会做出工作能力低下的自我评价，自尊心受到威胁，并导致焦虑、厌倦和羞耻感等消极的情绪，进而放弃努力，表现出心理学中称之为“习得性无助”（learned helplessness) 的动机模式。处于这种动机情景中的工作人员工作绩效和情绪都极为低下，相应管理者对此应予以重视和及时的调节。德韦克（C1S1Dweck1） 认为目标取向类似于人格特质，属于个体的一种基本气质，但也受到情境因素的影响。如果组织情境更加强调与其他人有关的绩效相比较或竞争，则掌握目标取向的人也可能转为采取绩效目标取向。成就目标理论进一步的研究还表明，掌握目标和绩效目标不是简单的非此即彼的关系，两者之间可以实现有机的结合，而最充分有效的动机是个体不仅想获得知识和提高能力，同时还期望达到某一成绩水平。 任务的复杂性是目标与绩效之间关系强度的最后一个调节因素。对于一项简单任务来说，由挑战性目标引发的努力能直接导致较高的任务绩效。对于更多的复杂任务来说，努力不会直接产生明显的结果。个体也必须决定应如何努力以及努力的方向。

　　变量的调整方法：　　第一步：自变量的变化能显著地解释因变量的变化（即回归系数显著不等于零）；　　第二步：自变量的变化能显著地解释中介变量的变化（即回归系数显著不等于零）；　　第三步：当控制中介变量后，自变量对因变量的影响（回归系数）应等于零或者显著降低（回归系数远小于第一步的系数）。　　注：多元逻辑回归（Logistic）被引入财务风险预测研究之后，财务危机预测即简化为已知一公司具有某些财务特征，而计算其在一段时间内陷入财务危机的概率问题。

在SPSS中进行调节变量的回归分析，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，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法。希望对你有所帮助~

温柔沣东新城估计巨蟹座的痕迹不擦

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心HD乘H，分两次做就不会有了。

调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系;调节变量一般不受自变量和因变量影响,但是可以影响自变量和因变量;调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式(Y)的调节变量也可以作为中介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。

注意，你要区分两种情况的，integration积分和integer取整。其一，vensim是系统动力模型，是围绕状态变量建立的。每个状态变量的方程式都是一个积分方程，其方程式的格式是=integ（x，y），integ是积分的意思，即integration。状态变量的方程式编辑框里，integ是默认已输入的，不需要另行输入，只需在方程式文本框里输入括号内的部分就行。其二，integ也可能是一种函数的缩写，即integer取整。在某一个量的方程式编辑框里，编辑方程需要调用取整函数的时候，可以从其，左下部的方程选取框里，选择该函数

调节变量的作用与调节作用的区别：研究对象不同。根据查询相关资料显示：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。调节变量是：若因变量Y与自变量X的关系是变量M的函数，就可以称M为调节变量，也即Y与X的关系受到第三个变量M的影响。

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提假设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有差异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著差异，那就要让有差异的各个年级的被试人数比较平均。另外可以考虑研究一下这个年级的变量和其他自变量的交互作用。

工作压力调节变量的条件是：1、当主汽门全开时，能维持空负荷运行。2、由满负荷突降到零负荷时，能使汽轮机转速保持在危急保安器（ETS保护）动作转速以下。3、当增、减负荷进，调节系统应动作平稳，无晃动现象。4、当危急保安器（ETS保护）动作后，应保证高、中压主汽门、调节汽门迅速关闭。调节变量，就是将此变量的存在，影响到自变量和因变量之间的关系。

马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带就叫板凳吧！只是样式不同于其他的板凳而已，这种东西我们小时候经常看见补鞋的师傅就坐在这上面补鞋子，还有一些老年人钓鱼的时候也喜欢坐这个。马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。马马扎

有四种方法可供参考：1、分组回归。以调节变量的两个取值分别做y对x的回归分析，可以得到两个回归方程，比较两个回归方程的回归系数是否相等，若相等，认为m不具有调节效应。2，虚拟变量回归。将调节变量作为虚拟变量，也就是说调节变量取值recode为0和1。为减轻共线性，将自变量和调节变量中心化后相乘构建乘积项。为使得符号简洁，设xm就是中心化后的乘积项，x、m都已中心化。3，采用Hayes的PROCESS的程序做。直接选择model1、将相关变量放到相应的变量框里即可。4，采用Amos、Mplus等软件做多组比较。

不难。用控制变量法。先固定一个变量不变，另一个变量按照等差数列或者等比数列变化，然后观测因变量的变化趋势。调节变量是指对目标与绩效之间关系的强度进行调节的因素，包括能力、目标承诺、反愧任务复杂性等方面。

看看有帮助吗

你直接对一个变量进行排序，就是在数据界面的每个变量最上边都有一个三角形。你点某个变量的三角形就会弹出升序和降序选项，选择其中一个，这个变量就排好序了，同时其他变量也会自动对应着这个变量一起变动。

只有一个因变量结果分析方法，调节变量默认调节的是因变量和自变量间的关系。（除非你想研究调节变量间的关系，那方程可就多了）一般地，若设调节变量为M1,M2,则只需三个方程:1.Y，X2.Y， X，M1X3.Y，X，M2X

两个调节变量设计问卷从前、中、后三个阶段的变量进行设计。理论上相互间是会互相影响的。一个样本连续回答这三个问题应该可以更好的体现。数据回来后，可以尝试用回归分析看三个变量之间的相互作用，可以判定三个阶段影响最终决策的关键节点。

差析没调节变量处理归析才般作调节变量意思没办实施些更改或变化称控制变量介变量比性别、龄、历些已经固定些其自变量作控制变量通情况需要看研究目研究目假设哪些作调节变量设置调节变量研究目根本没考虑需要设置调节变量没必要考虑并放入自变量

我们今天用到了spss中的分层回归，这种方法其实和回归没有太大差异，只是在回归的时候，分两个步骤进行，然后对两步中的R方值的改变大小进行显著性检验，如果达到了预先设置的显著性水平，就可以证明调节作用。我们来看看具体的步骤：明确变量类型：我们今天使用的自变量、调节变量、因变量都是连续性变量，或者说是等距变量。我们在菜单栏上执行：分析——回归——线性回归，如图所示接着，我们要输入变量，放入因变量，然后放入自变量和调节变量，自变量和调节变量都在independent框中，图中没有列出调节变量，你别跟着犯错。点击next按钮，进入第二层在第二层中，independent框中不仅仅有自变量和调节变量，还有自变量和调节变量的交互项，假如你不知道这个交互项是从哪里来的，你可以在百度经验中搜索【回归模型中如何增加交互项】。这里就不再详述了。我们点击statistics按钮，进行设置在这里需要重点勾选R方改变值或者其他你感兴趣的指标，如图所示，然后点击继续我们先看R方的改变值是否达到了显著水平，如果达到了显著水平，然后找到模型的系数检验结果，因为保密原因，我把变量的名称都隐去了，你可以看到红色方框中就是交互项的系数检验，B值达到显著水平，说明调节作用得到了证明。为了进一步看到调节变量是如何起到调节作用的，也就是具体的调节方向，我们需要进一步来进行探究，因为篇幅太长，我们在下一篇文章中讲【检验调节变量的调节方向】

重新定义调节变量。1、调整观察的时间跨度，以检查调节效应是否随时间的变化而发生变化。2、改变调节变量的类型，比如从连续变量转换为离散变量，或者从离散变量转换为连续变量。3、改变调节变量的范围，使其更具有可比性，以便更好地检测出调节效应。

两个调节变量检验方法。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、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。

调节变量能每年只取一个值。在研究中，为了控制干扰因素，需要固定调节变量的取值，以便比较不同水平的自变量对因变量的影响，这种方法被称为固定效应模型，在这种情况下，调节变量的取值每年只能取一个值，以确保研究结果的可比性和可靠性。

分层回归第一层自变量第二层调节变量第三层自变量与调节变量的交互作用

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的显著性，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。扩展资料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：百度百科—调节变量参考资料来源：百度百科—中介变量

主要是观察所选变量与模型整体的拟合优度！不断调整和删除变量，找到最佳的拟合有度

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心d中心h，出了结果再放中心d中心hd乘h，分两次做就不会有了。

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心HD乘H，分两次做就不会有了。

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心HD乘H，分两次做就不会有了。

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

说的是协变量么？再具体一点。

说的是协变量么？再具体一点。

不准确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。

概述它对变量间可能存在的关系的一种预测性陈述。调节变量假设的提出、举例，假定有一种或几种解决问题的方案。概述它对变量间可能存在的关系的一种预测性陈述。调节变量是指如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，就是说，Y与X的关系受到第三个变量M的影响。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。

方差分析是没有调节变量这个处理的.这个是在回归分析中才有的 一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的,又称之为控制变量,中介变量,比如性别、年龄、学历这些已经是固定的 当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量,但是通常情况是需要看你的研究目的了 如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量,此时就可以设置调节变量 如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量,那就没必要考虑,一并放入自变量就好了

注意，你要区分两种情况的，integration积分和integer取整。其一，vensim是系统动力模型，是围绕状态变量建立的。每个状态变量的方程式都是一个积分方程，其方程式的格式是=integ（x，y），integ是积分的意思，即integration。状态变量的方程式编辑框里，integ是默认已输入的，不需要另行输入，只需在方程式文本框里输入括号内的部分就行。其二，integ也可能是一种函数的缩写，即integer取整。在某一个量的方程式编辑框里，编辑方程需要调用取整函数的时候，可以从其，左下部的方程选取框里，选择该函数。

做SPSS的调节效应方法： 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，如果该变量显著，说明调节作用显著

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。

经由通信设施向计算机输入程序和数据或接收计算机输出处理结果的设备。终端设备通常设置在能利用通信设施与远处计算机联接工作的方便场所，它主要由通信接口控制装置与专用或选定的输入输出装置组合而成。众多分散的终端设备经由通信设施而与计算机联接的系统称为联机系统。

自变量显著，但调节效应不显著是正常的。建议你用Y表示因变量，X表示自变量，这样好理解一些。（南心网SPSS调节效应分析）

调节斜盘的位置。根据查询力源油磊说明书介绍得知，力源油磊斜盘式设计的轴向柱塞泵用于开式回路液压系统，流量与驱动速度和排量成正比，通过调节斜盘的位置可无级调节流量。油泵是一种既轻便又紧凑的泵，有直列式、分配式和单体式三大类。油泵要有动力源才能运转，它下部的凸轮轴是由发动机曲轴齿轮带动的。

你要根据你的假设，看是否允许存在部分中介效应或者说必须完全中介才成立。具体还要看你的变量选取。不过一般没有什么冲突，你的回归模型肯定是两个，中介和调节各自做各自的，但是一般要先做相关再结合回归数据指标来判断，复杂程度取决于你的变量维度或者说因子的复杂程度。

调节效应一般都是线性回归

这个调节需要调节变量取对数。在双对数模型中，通常是将自变量和因变量都取对数，以便将非线性关系转化为线性关系。如果要加入调节变量，也需要将其取对数，以便在模型中体现其对自变量和因变量之间关系的影响。如果不取对数，调节变量的影响可能会被低估或高估。调节变量是指在自变量和因变量之间存在交互作用的变量，它可以影响自变量和因变量之间的关系。在双对数模型中，加入调节变量可以更准确地描述自变量和因变量之间的关系，提高模型的解释力和预测能力。

分层回归 第一层 自变量第二层 调节变量第三层 自变量与调节变量的交互作用

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模型中自变量ABC，调节变量DE，因变量F，假设A影响F，B影响F，C影响F，调节变量D分别调节ABC和F之间的关系，调节变量E分别调节ABC和F之间的关系，现在使用交互项通过分层回归检验调节效应

不可以的，这是要有的。甄别变量的性质，这里必须注意SPSS逐步回归法只能分析连续性变量，如果自变量、中介变量、调节变量这三种变量任何一种变量包含分类变量，那么就不能运用SPSS来分析中介作用了，因为你此时对变量题项打包得出的分数是没有统计意义的，分类数据是不能直接加总的，所以这个时候应该选择AMOS进行验证；从分析过程来看，SPSS是在对数据预处理之后，进行数据的信效度分析，对自变量、中介变量、因变量进行相关性分析，之后对变量进行回归，而SEM的建立需要首先进行验证性因子分析（CFA），如果是自编量表则是先进行探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA），这对变量的数据质量要求是非常高的，CFA得出的CR和AVE值可以直观看出变量的区分效度及变量题项间的聚合效度

不是的，调节变量其实可以跟自变量或者因变量都不相关。调节效应的主要前提是自变量和因变量应该有相关，因为调节的目的就是看自变量对因变量的作用在不同条件下有哪些变化。如果自变量和因变量本来就无关，也就是说在任何条件下都无关，那也没必要谈条件了。