试论述托尔曼认知一目的说的主要内容，并结合实际，谈谈它对教学工作的启示。

1932年，托尔曼为了弥补行为主义者华生的S-R公式的不足，提出了中介变量的概念，强调注意有机体内部因素在行为中的作用。他认为刺激与反应之间存在着一系列不能被直接观察到的、但可以根据引起行为的先行条件及最终的行为结果本身推断出来的中介因素，这便是中介变量。 即，把S-R理解为S-O-R，中介变量就是在O（有机体）内正在进行的活动。它是完全可以客观定义和定量的，它能客观、精确地同一定的自变量和因变量联系起来。最初托尔曼认为，动物和人类有两种中介变量——需求变量和认知变量。1952年托尔曼受格式塔学派心理学家勒温的影响，提出三种中介变量——需要系统、信念-价值符号排列矩阵图和行为空间。

M——补给时间表 G——目标对象的适度性 S——刺激物的类型及其所提供的方式 R——所要求的运动反应类型 P——先行的或后继的迷津单元模式 个体差异变量包括： H——遗传特征 A——年龄 T——先前所受的训练 E——特殊的激素、药物和维生素所维持的生理状态

根据Baron和Kenny的解释，通俗地讲,就是自变量通过中介变量对因变量产生作用[1]。中介变量的作用原理如图1所示。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(mediatingeffect),c"是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间的关系可以表示为:c=c′+ab。

“员工感知到到被控制、被操纵的感觉”，其实不是“感觉”，而是实际情况。因为员工在领导手下工作，许多员工的工资待遇，晋级升迁，甚至今后的发展方向都可能受到领导的影响或者左右。 “中介变量”是指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 。而对员工的自身发展方向起实质作用的领导可以认为是员工发展的中介变量。因为领导影响着员工的发展。

循环中介变量是指在循环语句中用来控制循环次数的变量。它通常被称为计数器或循环变量。在循环的每一次迭代中，中介变量都会被更新，直到满足特定条件后退出循环。例如，在C语言中，可以使用for循环来实现计数器的功能，示例代码如下：```for (int i = 0; i < 10; i++) { // 循环体}```在上面的代码中，变量i就是一个中介变量，它的初始值为0，每次迭代时都会自增1，直到达到10为止。在每次迭代中，循环体都会被执行一次，直到循环结束。

具体如下：有机分子结构理论发展过程中的一种学说。中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。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“上司对下属表现的归因”为中介变量。假设变量已经中心化或标准化其中，c是X对Y的总效应，ab是经过中介变量M的中介效应（mediating effect），c‘是直接效应。当只有一个中介变量时，效应之间有如下关系：c=c"+ab，中介效应的大小用c-c"=ab来衡量。

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 。

在当前学术研究中，会经常遇到中介作用和调节作用，但很多小伙伴还搞不清楚什么是中介效应、什么是调节效应？以及如何区分两者？ 那么闲话少叙下面就来为大家一一讲解。 中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。 中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。 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；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度 是否有着明显的不一样。 中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤： 中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；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。 检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。 中介作用共分为3个模型。 针对上图，需要说明如下： 模型1： 自变量X和因变量（Y）的回归分析 模型2： 自变量X，中介变量(M)和因变量（Y）的回归分析 模型3： 自变量X和中介变量（M）的回归分析 模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M)，因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。 在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图： 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用户使用“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 。 检验图如下： a代表X对M的回归系数； b代表M对Y的回归系数； c代表X对Y的回归系数（模型1中）； c"代表X对Y的回归系数（模型3中）。 用户可直接按照上图流程在 SPSSAU 中进行分析，生成结果。具体分析步骤可参考链接页面： SPSS在线_SPSSAU_中介作用 调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现；调节作用分析时，Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据（比如开车速度），调节变量Z可以为分类数据（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。 调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。针对上图，需要说明如下： 1、如果X或者Z也或者Y由多项表示，通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列（SPSSAU生成变量功能） 2、如果X或者Z是分类数据，并且使用分层回归，则需要对X进行虚拟变量处理（哑变量处理） 3、对X或者Z进行标准化处理，也可以进行中心化处理均可 4、Y并不需要进行标准化或者中心化处理（处理也可以） 5、交互项是指两项相乘的意思，记住交互项不能再次进行标准化或中心化 6、R平方变化显著的判断，是看△F 值是否呈现出显著性，如果显著则说明R平方变化显著 7、R平方变化显著，正常情况下交互项也会出现显著。如果说R平方变化显著，但交互项并不显著，建议以没有调节作用作为最终结论；如果交互项显著，R平方变化显著，建议以有调节作用作为最终结论。 用户判断好数据类型后，直接按照上图流程，在 SPSSAU 中进行数据处理及分析即可。具体分析流程可参考链接页面： SPSS在线_SPSSAU_调节作用

中介效应是什么？中介作用，是研究自变量X是否通过M影响因变量Y，其中的M即中介变量。X→M→Y的间接影响称为中介效应。在spssau中选择【问卷研究】-【中介作用】。将“工作绩效”放入Y项，“工作满意度”放入X项，“职业压力”放入M项，开始分析，如下图。结果分析：中介效应模型涉及三类效应，分别是直接效应、间接效应和总效应。由上图可以发现，工作满意度对工作绩效的直接效应为0.253，间接效应为a*b为0.225（0.681×0.330=0.225），总效应为0.478.使用乘积系数法检验法分析时，主要关注回归系数a和回归系数b的乘积项（a*b）称为间接效应。如果其呈现出显著性，那么就说明具有中介作用，反之不具有显著性，则说明不具有中介作用。Bootstrap抽样法检验是指a*b这个回归系数的95%置信区间是否包括数字0；如果说95%置信区间不包括数字0，则说明具有中介作用；如果说95%置信区间包括数字0，即说明没有中介作用。由分析结果可知，乘积项结果显著，95%区间并不包括数字0，说明职业压力在工作满意度影响工作绩效的关系中具有中介作用。同时根据SPSSAU的智能分析也可得到结果的对应分析说明。

自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。也就是说自变量是“原因”，而因变量就是“结果”。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。因变量（dependent variable）函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动，就称为因变量。如：。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。1.一次函数：①正比例函数：，其中x为自变量，y为因变量，k为系数。②普通一次函数：，其中x为自变量，y为因变量，k为系数，b为常数项 （常数项即为恒定不变的数值）2.反比例函数：，与正比例函数中各字母的含义相同。3.二次函数：，其中x为自变量，y为因变量，a为二次项系数，b为一次项系数，c为常数项。

不是。中介变量不属于可预先操纵和控制的自变量或可观察测量的因变量，而是一种假设型概念。中介变量是自变量对因变量发生影响的中介。

中介变量（mediated variable）：位于两个变量之间的、被用于解释两个变量之间关系的变量缓冲变量，又称为调节变量（moderator variable）：指系统变量可以改变其他两个变量之间关系的变量

定义，性质。1、首先中介变量(Mediator)是联系两个变量之间关系的纽带，在理论上，中介变量意味着某种内部机制。2、其次机制变量存在内生性，机制变量不是控制变量。

实证研究因变量，自变量，中介变量三者都有相关关系可以。根据查询相关公开信息显示，自变量、因变量和中介变量之间存在一种复杂的关系。它们之间的关系是：自变量影响因变量的变化，而中介变量又在这一过程中起着中介的作用，影响自变量和因变量之间的关系。

中介变量不是额外变量，中介变量也是我们要研究的变量，中介变量是考虑自变量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。根据Baron和 Kenny的解释，通俗地讲 ,就是自变量通过中介变量对因变量产生作用。额外变量是我们不研究并且避免对实验造成影响的变量

中介变量：介于刺激和反应之间因外在刺激而引起的变化

最好两个维度各自作为一个自变量，分别来做中介，一般地，既然可以分成两个维度，说明在一定程度上两维度是较为独立的，相关没那么高，两个维度就不能再形成一个高阶因子，那当做两个自变量分别做中介即可。以下的流程可以用于任意一个维度：假设自变量是X,因变量Y,中介变量是M，单独做Y对X的回归，得到系数C，这个代表总效应（间接效应+直接效应），做Y对X,M的回归分别得到回归系数C"和a，做M对X的回归得到回归系数b，那么根据中介效应的定义，中介效应即a*b，一些结构方程的专门软件可以直接检验a*b，如lisrel，mplus，amos等，如果用spss，那么一般是采用依次检验的方式，分别检验a系数和b系数，若都显著，sig<0.05，则间接说明中介效应显著，如果中介效应显著的同时，C"不显著，则为完全中介，就是说自变量对因变量的作用完全是通过中介变量M产生，显著则是部分中介。以上说的是中介效应的显著性检验，要评价中介效应在整个效应中的作用大小，则一般是用中介效应a*b除以总效应C，将此百分比作为效应值

在中介效应模型中，中介变量可以作为控制变量，以控制因果关系中可能存在的第三变量干扰。在这种情况下，中介变量被视为控制变量，因为它不是研究者感兴趣的主要解释变量，而是被用来控制研究结果中的其他变量对因果关系的影响。在实践中，研究者需要根据研究问题和研究设计来判断是否需要使用中介效应模型以及是否需要控制变量，以获得准确的研究结果。如果研究者认为中介变量可能会影响因果关系的结果，他们可以将中介变量作为控制变量，以确保得到更加可靠的研究结果。

中介效应模型表明，如果将解释变量 X 对被解释变量 Y 的影响进行分解，不仅含有X 对 Y 的直接影响，还包含通过中间变量 M 对 Y 产生的间接影响，那么 M 就是中介变量，即中介变量是解释变量对被解释变量发生间接作用的内部传导媒介。 中介效应的检验程序是： 关于结果的解读： 参考资料： 余东华,孙婷.环境规制、技能溢价与制造业国际竞争力[J].中国工业经济,2017(05):35-53.

中介效应的分析中，自变量，中介变量，以及因变量都可以是类别变量。

结构方程模型中介模型数据看中间的变量，即中介变量。在中介分析(mediation analysis)中，中介变量分析帮助我们解释独立变量如何或者为什么影响结果。在治疗研究中，通常研究者感兴趣的是找到某种治疗方法是通过什么机制起到疗效。通过观察中介过程，澄清治疗是怎样达到研究期望的结果，我们不仅能够进一步 理解疾病的病理学机制和治疗原理，还能确定更有效的备选干预策略。例如，一项烟草预防项目教育参与者如何停止把工作时间吸烟作为休息(干预)，从而改变他们对烟草使用的社会规范(中间的中介变量)，随后达到吸烟行为的减少(研究结果)。利用中介分析，洞悉和了解了药物或心理治疗作用的机制。这样的信息从另外一个维度提供了理解疾病病因和治疗效果机制的方法，从而激发人们去发现更有效的和成本效益更好的备选治疗方案。

中介效应：研究X影响Y时，是否会通过中间项M再去影响。比如饮酒量会导致开车速度加快，从而引起交通事故。也或者工资水平会通过满意度，最终影响到员工离职；如果有这种关系，则称之为中介效应，反之则没有。如下图：（1）自变量 ，X会影响Y，X即称之为自变量，也称解释变量，自变量会影响到中介变量，同时自变量也会对因变量产生影响。 （2）因变量 ，最终被影响的项，也称被解释变量。 （3）中介变量 ，X影响Y时，会通过中间项去影响，中间项即称为中介变量；自变量会影响到中介变量，同时中介变量还会影响到因变量。 （4）中介效应 ，如果中介变量存在，则称为有中介效应。 （5）部分中介效应 ，X影响Y时，一部分是直接影响，一部分是通过中介变量M去影响，此种情况则称为部分中介效应。 （6）完全中介效应 ，X影响Y时，如果全部是通过中介变量M去影响，即X要想影响Y，一定首先通过M才能影响到Y，此种情况则称为完全中介效应。 （7）中介效应检验 中介效应检验有着严格的流程和步骤，可参考spssau文章 ： SPSSAU：中介效应、调节效应是什么？ 通过spssau的【问卷研究】-【 中介作用 】功能可以实现中介作用分析。对于检验结果显著的中介效应，要区分是完全中介效应还是部分中介效应。如果是完全中介效应，则说明自变量X对因变量Y的影响，完全通过中介变量M起作用，此时X对Y没有直接影响。 如果是部分中介效应，则说明自变量X对因变量Y的影响，有一部分是通过中介变量M起作用，应报告间接效应占总效应的比例，或报告间接效应与直接效应的比例。中介效应研究的意义在于，挖掘出事物的本质，比如本身饮食并不影响车祸，影响车祸的是开车速度快（或者神智不清），开车速度即是中介变量。也或者员工离职，并非真正意义上对领导不满意，而事实上是对工资不满意。工资不满意，传递到对领导不满意，最终才影响到员工离职。登录 SPSSAU官网 了解更多内容。

当中介变量和控制变量相同时，会导致中介效应的估计偏向于过高，因为中介变量可能部分或完全解释了控制变量对因变量的影响，而中介效应的估计是通过排除中介变量对控制变量和因变量的影响来计算的。这种情况下，推断控制变量对因变量的影响可能会产生偏差，因为中介变量在其中发挥了作用。因此，在进行中介分析时，应考虑使用不同的控制变量来检验结果是否一致。

（1）自变量，X会影响Y，X即称之为自变量，也称解释变量，自变量会影响到中介变量，同时自变量也会对因变量产生影响。（2）因变量，最终被影响的项，也称被解释变量。（3）中介变量，X影响Y时，会通过中间项去影响，中间项即称为中介变量；自变量会影响到中介变量，同时中介变量还会影响到因变量。（4）中介效应，如果中介变量存在，则称为有中介效应。（5）部分中介效应，X影响Y时，一部分是直接影响，一部分是通过中介变量M去影响，此种情况则称为部分中介效应。（6）完全中介效应，X影响Y时，如果全部是通过中介变量M去影响，即X要想影响Y，一定首先通过M才能影响到Y，此种情况则称为完全中介效应。（7）中介效应检验作者：spssau链接：https://www.jianshu.com/p/02c7167cb58d来源：简书简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

多个自变量-一个中介变量-一个因变量如何做中介效应？具体步骤是什么？(越详细越好)如果需要进行中介作用分析，常见有两种做法。分别如下：第一种：因果逐步回归检验法；第二种：乘积系数法检验法；第一种因果逐步回归检验法简单易懂、容易理解和解释，因而受到广泛的应用，但有学者认为其检验效能较低，有时候本身有中介作用但却显示没有中介作用。第二种为乘积系数检验法，其原理是检验a*b是否呈现出显著性，其具体做法上分为两种，一种是使用Sobel检验，另外一种是使用Bootstrap抽样法进行检验。Sobel检验要求数据正态分布且需要大样本，并且要求a*b也符合正态分布，因而这种要求导致其检验功效较低。当前较为流行的检验方法为Bootstrap抽样法，其检验功效相对较高，并且对于中介作用抽样分布并不进行限制，因此使用情况越来越多。比如当前有一个研究（样本量为200），自变量有3个，中介变量共有2个，因变量有一个，希望研究3个自变量X对于因变量Y的影响时，2个中介变量是否会起到桥梁中介作用。中介作用共分为3个模型。针对上图说明如下：模型1：自变量X和因变量Y的回归分析；目的为得到总效应c值；模型2：自变量X，中介变量M和因变量Y的回归分析；目的是得到直接效应c"值，以及中间效应过程值b；模型3：自变量X和中介变量M的回归分析；目的是得到中间效应过程值a。模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量M。可以使用SPSSAU进行中介分析：

《调节效应与中介效应的比较和应用》论文中，文章作者温忠麟、侯杰泰、张雷主要对调节效应和中介效应的相关概念、作用以及模型等方面做了介绍、分析和对比。文章指出，中介变量是指“在考虑自变量对因变量的影响时，如果自变量X通过第三者变量M来影响因变量Y，则这里的第三者变量M就称为中介变量”。

当然可以了，应该是至少有一个独立的中介变量，一般中介变量也可以作为调节变量深度分析。如果采取单一的中介变量，亲考虑是否进行中介变量因子维度的划分，这就是验证完全中介和部分中介的关系。

中介变量的选择需要根据具体研究问题和数据分析方法来确定，无法简单地给出一个固定的数量。中介变量是指在两个变量之间存在的一种变量，该变量在两个变量之间传递信息或解释两个变量之间的关系。中介变量通常用于解释因果关系的机制，其中一个变量对另一个变量的影响通过一个或多个中介变量传递。例如，假设有两个变量X和Y，X对Y有直接影响。但是，我们认为这种影响不是直接的，而是通过一个中介变量Z来实现的。在这种情况下，Z是中介变量，它在X和Y之间传递影响。研究人员可以使用中介分析来确定Z对X和Y之间关系的影响程度，并确定Z在该关系中扮演的角色。一、来源：中介变量是社会科学研究中常用的概念，最早由美国社会心理学家 Baron和Kenny于1986年提出。该概念在社会科学研究中被广泛运用，尤其在心理学、教育学、管理学、经济学、医学等领域中得到了广泛的应用。二、用法场景：中介变量通常用于探究两个变量之间的关系及其中介机制。在这样的研究中，中介变量是解释变量之间关系的一种因素，通过中介变量来了解两个变量之间的因果关系。中介分析方法可以用来验证和分析中介变量在因果关系中的作用，以揭示变量之间的潜在机制和因果关系。举个例子，假设一个研究想要探究工作压力对员工工作满意度的影响。这里工作压力是自变量，员工工作满意度是因变量。为了了解工作压力对员工工作满意度的影响，研究人员可能会将社会支持作为中介变量，即考虑社会支持在工作压力和员工工作满意度之间的作用。通过中介分析，研究人员可以确定社会支持在工作压力和员工工作满意度之间扮演的角色，从而了解变量之间的关系及其中介机制。

根据Baron和 Kenny的解释，通俗地讲 ,就是自变量通过中介变量对因变量产生作用[ 1 ]。中介变量的作用原理如图 1 所示。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(mediating effect) ,c"是直接效应。当只有一个中介变量时 ,效应之间的关系可以表示为:c = c′ + ab。

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 。　　1932年，托尔曼为了弥补行为主义者华生的S-R公式的不足，提出了中介变量的概念，强调注意有机体内部因素在行为中的作用。 他认为刺激与反应之间存在着一系列不能被直接观察到的、但可以根据引起行为的先行条件及最终的行为结果本身推断出来的中介因素，这便是中介变量。 即，把S-R理解为S-O-R，中介变量就是在O（有机体）内正在进行的活动。它是完全可以客观定义和定量的，它能客观、精确地同一定的自变量和因变量联系起来。 最初托尔曼认为，动物和人类有两种中介变量——需求变量和认知变量。1952年托尔曼受格式塔学派心理学家勒温的影响，提出三种中介变量——需要系统、信念-价值符号排列矩阵图和行为空间。

可以。中介变量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，而中介变量可以是综合指标，因为综合指标并不会对中介变量造成影响，主要强调注意有机体内部因素在行为中的作用。

节变量(moderator)和中介变量(mediator)是两个重要的统计概念,它们都与回归分析有关。相对于人们关注的自变量和因变量而言,调节变量和中介变量都是第三者,经常被人混淆。从文献上看,存在的问题主要有如下几种: (1)术语混用或换用,两个概念不加区分。例如,在描述同一个过程时,既使用调节过程的术语又使用中介过程的术语(2)术语和概念不一致。如研究的是调节过程,却使用中介的术语。(3)术语和统计分析不一致。如使用了中介变量的术语,却没有做相应的统计分析。出现前面的任何一个问题都会使统计结果解释含糊不清,往往导致错误结论。仅在儿童临床心理和少儿心理方面的研究文献中, Holmbeck就指出了不少误用的例子[。国内涉及中介变量的文章不多,涉及调节变量的就更少。从国外的情况看,一旦这方面的定量分析多起来,误用和混用的情况也就可能多起来,所以让应用工作者正确理解和区分中介变量和调节变量,会用适当的方法进行统计分析,对提高心理科学的研究水平具有积极意义。调节变量的定义如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量。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. 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。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,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。

区别如下中介变量，你做中介效应也是要有理论机制梳理的，一般而言宏观的变量会影响微观变量但是反之则不一定成立，也有些变量不受外力影响（例如天气等）也不适宜做中介变量。如果无法梳理出明显的逻辑关系（正反说都可以），那就选一种你认为合理的解释，并使用严谨的方法去验证，只要结果没毛病即可。具体的方法你可以搜索中介效应和因果推断的文献，具有一定的难度。

中介变量可以与因变量存在关系。中介变量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。

分开做，B的三个维度如果是独立的。如果是有相关的，那么一起做，加个三个维度的with语句。1、研究目的不同：中介变量主要考察自变量如何影响因变量，是一种机制和原因研究。调节变量主要考察自变量何时（或者在什么条件下）影响因变量，是一种边界条件研究。2、适用情况不同：当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候，适合做中介变量分析。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候，适合做调节变量分析。3、前提条件不同：中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显著，调节变量和自变量、因变量的相关可以显著也可以不显著，不显著更好。

基于变革性视角导致中介变量。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

有机分子结构理论发展过程中的一种学说。中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。 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“上司对下属表现的归因”为中介变量。假设变量已经中心化或标准化其中，c是X对Y的总效应，ab是经过中介变量M的中介效应（mediating effect），c‘是直接效应。当只有一个中介变量时，效应之间有如下关系：c=c"+ab，中介效应的大小用c-c"=ab来衡量。

目前SPSSAU已支持中介作用、调节作用、带调节的中介作用的自动智能化分析。SPSSAU问卷研究界面调节作用已添加自动输出简单斜率分析、简单斜率图、模型图等。中介作用可选择平行中介或链式中介检验，支持逐步检验法、Bootstrap抽样法，并自动输出中介作用检验结论、及效应量结果。SPSSAU_调节作用分析SPSSAU_中介作用分析----------- 原文内容 -------------在当前学术研究中，会经常遇到中介作用和调节作用，但很多小伙伴还搞不清楚什么是中介效应、什么是调节效应？以及如何区分两者？那么闲话少叙下面就来为大家一一讲解。1明确概念中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。中介效应中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。调节作用调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度 是否有着明显的不一样。2研究步骤2.1中介效应中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：第1步：确认数据，确保正确分析。中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；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。资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用第2步：中介作用检验检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用中介作用共分为3个模型。针对上图，需要说明如下：模型1：自变量X和因变量（Y）的回归分析模型2：自变量X，中介变量(M)和因变量（Y）的回归分析模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M)，因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图：资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用第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用户使用“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。检验图如下：资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用a代表X对M的回归系数；b代表M对Y的回归系数；c代表X对Y的回归系数（模型1中）；c"代表X对Y的回归系数（模型3中）。第3步：SPSAU进行分析用户可以直接按照上图流程在SPSSAU中进行分析，生成结果。具体分析步骤可参考链接页面：SPSS在线_SPSSAU_中介作用图片来源：SPSSAU官网网站2.2调节效应第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的研究方法。调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现；调节作用分析时，Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据（比如开车速度），调节变量Z可以为分类数据（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。资料来源：SPSSAU帮助手册-调节作用第2步：调节作用检验资料来源：SPSSAU帮助手册-调节作用调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。针对上图，需要说明如下：如果X或者Z也或者Y由多项表示，通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列（SPSSAU生成变量功能）如果X或者Z是分类数据，并且使用分层回归，则需要对X进行虚拟变量处理（哑变量处理）对X或者Z进行标准化处理，也可以进行中心化处理均可Y并不需要进行标准化或者中心化处理（处理也可以）交互项是指两项相乘的意思，记住交互项不能再次进行标准化或中心化R平方变化显著的判断，是看△F 值是否呈现出显著性，如果显著则说明R平方变化显著R平方变化显著，正常情况下交互项也会出现显著。如果说R平方变化显著，但交互项并不显著，建议以没有调节作用作为最终结论；如果交互项显著，R平方变化显著，建议以有调节作用作为最终结论。第3步：SPSAU进行分析用户判断好数据类型后，直接按照上图流程，在SPSSAU中进行数据处理及分析即可。具体分析流程可参考链接页面：SPSS在线_SPSSAU_调节作用图片来源：SPSSAU官方网站相关学习资料：为大家提供上述分析方法的相关学习资料，包括中介作用、调节作用以及分析过程所需的生成变量和分层回归：SPSS在线_SPSSAU_生成变量SPSS在线_SPSSAU_中介作用SPSS在线_SPSSAU_调节作用SPSS在线_SPSSAU_分层回归分析第二次在当前学术研究中，会经常遇到中介作用和调节作用，但很多小伙伴还搞不清楚什么是中介效应、什么是调节效应？以及如何区分两者？那么闲话少叙下面就来为大家一一讲解。1明确概念中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。中介效应中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。调节作用调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度 是否有着明显的不一样。2研究步骤2.1中介效应中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：第1步：确认数据，确保正确分析。中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；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。第2步：中介作用检验检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。中介作用共分为3个模型。针对上图，需要说明如下：模型1：自变量X和因变量（Y）的回归分析模型2：自变量X，中介变量(M)和因变量（Y）的回归分析模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M)，因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图：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用户使用“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。检验图如下：a代表X对M的回归系数；b代表M对Y的回归系数；c代表X对Y的回归系数（模型1中）；c"代表X对Y的回归系数（模型3中）。第3步：SPSAU进行分析用户可以直接按照上图流程在SPSSAU中进行分析，生成结果。具体分析步骤可参考链接页面：SPSS在线_SPSSAU_中介作用2.2调节效应第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的研究方法。调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现；调节作用分析时，Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据（比如开车速度），调节变量Z可以为分类数据（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。第2步：调节作用检验调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。针对上图，需要说明如下：如果X或者Z也或者Y由多项表示，通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列（SPSSAU生成变量功能）如果X或者Z是分类数据，并且使用分层回归，则需要对X进行虚拟变量处理（哑变量处理）对X或者Z进行标准化处理，也可以进行中心化处理均可Y并不需要进行标准化或者中心化处理（处理也可以）交互项是指两项相乘的意思，记住交互项不能再次进行标准化或中心化R平方变化显著的判断，是看△F 值是否呈现出显著性，如果显著则说明R平方变化显著R平方变化显著，正常情况下交互项也会出现显著。如果说R平方变化显著，但交互项并不显著，建议以没有调节作用作为最终结论；如果交互项显著，R平方变化显著，建议以有调节作用作为最终结论。第3步：SPSAU进行分析用户判断好数据类型后，直接按照上图流程，在SPSSAU中进行数据处理及分析即可。

制度可以作为一种中介而产生政治后果

有机分子结构理论发展过程中的一种学说。中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。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“上司对下属表现的归因”为中介变量。假设变量已经中心化或标准化其中，c是X对Y的总效应，ab是经过中介变量M的中介效应（mediating effect），c‘是直接效应。当只有一个中介变量时，效应之间有如下关系：c=c"+ab，中介效应的大小用c-c"=ab来衡量。

你好，中介变量的概念首先是由托尔曼提出来的。

您好，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.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.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.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,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。

题主是否想要询问“企业创新水平是中介变量吗”？是。企业创新水平是中介变量，不稳定容易变化，对企业技术创新有影响。中介变量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。

1、首先中介变量之前需要分为4步变量分类、自变量、因变量、控制变量。2、其次需要研究者依靠理论。3、然后需要前期的研究。4、最后提出假设理论即可。

调节变量的定义 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。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. 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。 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,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,谢谢采纳。

不可以。自变量是通过中介变量来影响因变量的，不可以作为中介变量。中介变量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。

兄弟，我想问一下你的问题解决了吗?我也存在同样的问题

稳定性不同。直线型中介变量变量较为稳定，呈稳定增长趋势，而曲线型中介变量的增长趋势较为波动。

职务犯罪是，指国家机关、国有公司、企业事业单位、人民团体工作人员利用已有职权，贪污、贿赂、徇私舞弊、滥用职权、玩忽职守，侵犯公民人身权利、民主权利，破坏国家对公务活动的规章规范，依照刑法应当予以刑事处罚的犯罪，包括《刑法》规定的“贪污贿赂罪”、“渎职罪”和国家机关工作人员利用职权实施的侵犯公民人身权利、民主权利犯罪。2010年11月18日最高人民检察院印发《关于加强对职务犯罪案件第一审判决法律监督的若干规定（试行）》。职务犯罪主要是指掌握一定管理、支配公共财产、人事关系等多种实权的国家公务人员滥用职权、谋取私利、侵犯公共利益的高层次、高智商犯罪，其本质特征是以权谋私、权钱交易。主要表现是贪污贿赂、挪用公款等经济犯罪和渎职侵权犯罪，是腐败现象最突出的表现。腐败制造社会矛盾，引发社会冲突，对经济建设和政局稳定起着破坏作用，使国家和人民身受其害。当中国全面进入现代化进程和市场经济建设的关键阶段的今天，反腐败斗争是关系到我国改革开放的成败，关系到党和国家的兴衰命运甚至生死存亡的严峻斗争。随着高科技的运用和人民法律意识的逐步提高，职务犯罪的特点也就呈现出“犯罪主体特殊性”“犯罪手段隐蔽性”“追求犯罪安全性”“犯罪形式智能化”等多元化特点。其产生和发展的原因是多方面的，有微观层次上个人素质方面的，也有宏观层次上制度结构方面的。修订后的刑法规定，检察机关管辖53中国家工作人员职务犯罪，划分为三大类：贪污贿赂犯罪（第八章）；渎职罪（第九章）；侵犯公民人身权利民主权利的犯罪。 贪污贿赂犯罪，在我国刑法中第八章中用了十五个条文，规定了十二个罪名（394—396）包括：1、贪污罪2、挪用公款罪3、受贿罪 4、单位受贿罪 5、行贿罪 6、对单位行贿罪 7、介绍贿赂罪 8、单位行贿罪 9、巨额财产来源不明罪10、隐瞒境外存款罪11、私分国有资产罪12、私分罚没财物罪。渎职罪在我国刑法第九章中用了二十三条规定了34个罪名。包括：1、滥用职权 2、玩忽职守 3、枉法追诉裁判罪 4、私放在押人员罪5、国家工作人员签订、履行合同被骗罪等。国家机关工作人员利用职权实施的侵犯公民人身权利、民主权利犯罪有七个： 1、国家机关工作人员利用职权实施的非法拘禁罪 2、国家机关工作人员利用职权实施的非法搜查罪 3、刑讯逼供罪 4、暴力取证罪 5、虐待被监管人罪 6、报复陷害罪7、国家机关工作人员利用职权实施的破坏选举罪。

中介变量Y对自变量x。中介效应考虑中介变量y对自变量x的影响，X通过影响变量M而对Y产生影响，则称M为中介为m，确立中介变量或如何建立中介关系的假设，理论信息、前人研究结论、预研究等是重要的假设依据，需要研究者依靠这些信息做出变量间作用关系的假设，再使用数据对这些假设进行验证。