硕士论文研究中介效应主效应不显著可以吗

不是。分析：遮掩效应是指中介效应的方向与直接效应的方向相反。当间接效应（中介效应）的正负号与直接效应相反时，一正一负相互抵消掉了一部分效应，计算出的总效应就会变小甚至不显著。 这样的话，如果只是计算自变量对因变量的总效应，那这个总效应就会遮蔽本来存在的中介效应。中介变量。中介变量是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。

这两者指的是中介效应。完全中介作用：X对Y的作用完全通过M传达。例如，某种治疗癌症的药物（X）需要通过特定的酶（M）才能有效杀死肿瘤细胞（Y），如果体内缺少这种酶，药物的作用将失效或作用大大降低。可见中介变量是参与整个因果过程中的重要一环，不可或缺。部分中介作用，X对Y有直接作用，也可以通过M对Y起作用，犹如X和Y是同班同学，但是通过M正式介绍，成为男女朋友关系。完全中介作用和部分中介作用是中介效应的实际运用，而中介效应，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。

这个你主要可以参考温忠麟的中介调节方面的文章和教材 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 希望对你有帮助

相互影响中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。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）。 在相互影响中介作用研究中，如果自变量与因变量之间存在多个中介变量被称为多重中介模型。

自变量和中介变量是关于因变量的两种解释，它们对因变量产生的作用可以采用途径分析（Mediation Analysis）进行计量。途径分析可以帮助研究人员检验自变量（X）对因变量（Y）的影响是直接的还是通过一个中介变量（M）间接的产生的。途径分析包括两部分的检验：（1）X对M的影响，（2）M对Y的影响，以及（3）当控制了中介变量M时，X对Y的影响是否削弱或消失。这种方法可以帮助人们更好地理解变量之间的关系，从而通过对中介效应的控制来调节自变量对因变量的影响，调整建模结果的偏差。

完全中介效应可以通过探索中介变量的作用、考虑其他因素的影响、扩大样本量、重新设计研究方案四种方法来解决。1、探索中介变量的作用：需要进一步探究中介变量的作用机制，了解中介变量如何影响自变量和因变量之间的关系。这有助于更好地理解研究结果，为后续的研究提供指导。2、考虑其他因素的影响：除了中介变量外，还有其他可能影响自变量和因变量之间关系的因素。需要考虑这些因素的作用，以更全面地理解研究结果。3、扩大样本量：如果样本量较小，可能会导致研究结果不够稳定和可靠。扩大样本量可以提高研究结果的可信度和稳定性，从而更好地探究自变量和因变量之间的关系。4、重新设计研究方案：如果完全中介效应较为显著，可以重新设计研究方案，调整自变量、中介变量和因变量之间的关系，以获得更有意义的结果。

有关系。因变量和中介变量不相关，那么中介变量就无法起到中介作用。有关系，那么中介变量在两个变量之间起到了传递影响的作用，即通过中介变量间接影响因变量。

不可用。链式中介模型：链式多重中介模型，中介变量之间相互影响。中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。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）。在中介作用研究中，如果自变量与因变量之间存在多个中介变量被称为多重中介模型。

不一样。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。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。

链式中介作用和中介作用的区别有两点。1、链式中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y，而中介的作用是寻找合适房源及买家，促成交易。2、链式中介，中介变量之间相互影响，而中介没有变量的影响。

SPSSAU默认提供中介作用、调节作用分析登录选择【问卷研究】>【中介作用】/【调节作用】，一键即可得到智能分析结果。结果解读可查询官方帮助手册说明：中介作用-SPSSAU调节作用-SPSSAU

接上一篇文章，本文继续说明中介调节效应研究问卷的研究方法及案例应用。 研究“员工工作满意度对于创新绩效的影响关系”，并且以创新氛围作为中介变量。问卷整体框架结构如下表所示。 从问卷结构来看，P1~P4共四个题项表示 样本基本背景信息 ；P5~P8共四个题项表示 样本基本特征情况 ； 核心题项 全部均为五级量表题项，从AA1~C5共为31个题项，此31个题项均有相关文献来源依据。 自变量为工作满意度，并且工作满意度由4个维度表示，分别是个人发展, 工作特性, 领导管理, 工作回报； 中介变量为创新氛围，其共由两个维度表示，分别是工作自由和团队合作； 因变量创新绩效不细分维度。此案例核心思路是研究 工作满意度四个维度对于创新绩效的影响 ，并且分析工作满意度四个维度对于创新绩效的影响时， 创新氛围两个维度是否会起着中介作用。 另外，本案例还研究工作满意度四个维度对于创新绩效的影响时， 性别是否会起着调节作用 ，即不同性别情况时，工作满意度对于创新绩效的影响幅度是否有着明显差异。 研究步骤按照上图提供的分析思路进行： 1、首先对样本基本背景信息、样本基本特征情况进行分析。 使用SPSSAU分类汇总进行分析，汇总类型选择 百分数 。 得到以下结果： 2、信效度分析 针对可信度分析和有效性分析。本案例研究涉及三个量表，分别是员工满意度量表，创新氛围量表和创新绩效量表。分别对三个量表进行信效度检验。 使用探索性因子分析进行结构效度验证，删除不合理项，并且重复多次循环，最终得到合理结果。结构效度验证过程中涉及题项的删除处理，因而信度分析应该对题项删除后再进行分析。其 余研究包括信度分析应该以删除题项后作为标准进行分析。 3、变量描述性分析 完成研究量表信度和效度分析后，接着对研究变量进行描述性分析。此案例使用五级量表，因而在分析时通过各研究变量的平均值去分析样本的态度情况即可，可利用【生成变量】功能将同一变量下的各题项合并成一个变量。然后对各个变量进行描述性分析。 4、变量相关关系和影响关系分析 上一部分完成信度和效度分析后，在中介或者调节作用研究前，还应该对研究变量的相关关系或者影响关系进行分析。 针对本案例进行中介作用研究，共涉及三个量表，分别是员工满意度量表，创新氛围量表和创新绩效量表。 自变量X对于中介变量M的回归影响关系： 分析自变量X员工满意度量表对应四个变量分别与中介变量M创新氛围(两个变量)的相关关系或者回归影响关系； 自变量X对于因变量Y的回归影响关系： 分析自变量X员工满意度量表与因变量Y创新绩效的相关关系或者回归影响关系； 中介变量对于因变量Y的回归影响关系： 分析中介变量M创新氛围与因变量Y创新绩效的相关关系或者回归影响关系。 本案例进行调节作用研究时，应该首先分析自变量X员工满意度与因变量Y创新绩效之间的相关和回归影响关系，不需要分析自变量或者因变量与调节变量Z的相关，或者回归关系。 5、中介效应分析 针对中介作用进行研究，研究时自变量X为员工满意度(四个变量)， 中介变量M为创新氛围(两个变量分别是工作自由和团队合作)，因变量Y为创新绩效。（中介变量相当于两个，如果在研究中，中介作用涉及多个自变量X或者多个中介变量M，甚至多个因变量Y，应该结合实际情况进行重复操作，将复杂的模型拆分为多个简单模型）。 首先应该对自变量X员工满意度(四个变量)，中介变量M创新氛围(两个变量)和因变量Y创新氛围分别进行数据标准化处理。 处理完成后使用分层回归分析方法进行中介作用验证。如果在上一部分回归分析中显示某个自变量X对于因变量不会有影响关系，此种情况下不可能有对应的中介作用，因此可以直接放弃该自变量的中介作用分析，即直接不纳入模型中。 模型1和模型2的建立是使用分层回归分析进行，从模型1到模型2变化时，变化在于模型2在模型1的基础上，将中介变量团队合作放入模型中，因此会涉及到△R平方或者△F这两个指标值。模型3使用普通回归分析进行。 SPSSAU的智能化文字分析会直接分析结果，在这里就不再单独说明。 6、调节效应 本案例研究员工满意度(个人发展, 工作特性, 领导管理和工作回报)对于创新绩效的影响，并且分析性别变量的调节作用，设置女性作为对照项。 本案例中自变量X为定量数据，而调节变量Z(性别)为分类数据，因而应该使用分层回归或分组回归研究。在进行调节作用分析前，应该将自变量分别进行标准化处理，以及标准化处理后再生成相应交互项。因变量Y创新绩效不需要进行标准化处理。 调节作用通过分层回归分析进行研究，分层回归分析共涉及两个模型。 【结果分析】 模型1显示:个人发展，工作特性和工作回报均会对创新绩效产生显著的正向影响关系。领导管理并不会对创新绩效产生影响关系，因而调节作用的讨论结束，研究时领导管理这个变量也可以不放入模型。 具体分析调节作用，个人发展，工作特性分别与性别之间的交互项均没有呈现出显著性，因此说明在个人发展对创新绩效的影响过程中,性别不会起着调节作用。以及工作特性对创新绩效的影响过程中,性别不会起着调节作用。领导管理并不会对创新绩效产生影响关系，因而更不可能会有调节作用。工作回报与性别之间的交互项呈现出0.01水平的显著性,并且交互项的回归系数值为0.198>0,因而说明工作回报对创新绩效的影响过程中,性别起着正向调节作用，由于性别以女性作为参照项，因而说明工作回报对创新绩效影响时，相对女性来讲，男性的影响程度会更大。如想了解更多分析方法的详细介绍可登录 SPSSAU官网 查看。

中间变量起到完全中介的作用，可以按照以下步骤进行讨论：1、确定研究的原因变量（自变量）、中间变量（中介变量）和结果变量（因变量），确保清晰地定义它们，并了解它们之间的关系。2、描述原因变量对结果变量的总效应（直接效应），即原因变量对结果变量的影响，不考虑中间变量的作用。3、分析中间变量的作用，确定中间变量与原因变量之间的关系，通过相关性、回归分析或其他适当的统计方法进行验证。4、进行中介效应检验。使用适当的统计方法（例如，中介分析）来检验中间变量是否起到完全中介的作用，这可以通过检查原因变量对结果变量的直接效应是否变为非显著，并通过引入中间变量后是否出现显著的间接效应来确定。5、进一步解释中介效应，如果中间变量起到完全中介的作用，可以解释中间变量是如何在原因变量和结果变量之间传递效应的，以及为什么直接效应变为非显著。6、引用先前研究和理论基础，在讨论中介效应时，参考和引用相关的先前研究和理论基础，以支持和解释发现。

不是。分析：遮掩效应是指中介效应的方向与直接效应的方向相反。当间接效应（中介效应）的正负号与直接效应相反时，一正一负相互抵消掉了一部分效应，计算出的总效应就会变小甚至不显著。 这样的话，如果只是计算自变量对因变量的总效应，那这个总效应就会遮蔽本来存在的中介效应。中介变量。中介变量是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。

不是。分析：遮掩效应是指中介效应的方向与直接效应的方向相反。当间接效应（中介效应）的正负号与直接效应相反时，一正一负相互抵消掉了一部分效应，计算出的总效应就会变小甚至不显著。 这样的话，如果只是计算自变量对因变量的总效应，那这个总效应就会遮蔽本来存在的中介效应。中介变量。中介变量是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。

需要测量，不测量的话，怎么证明中介效应呢

硕士论文研究中介效应主效应不显著不可以，因为不显著只能说明在当前样本中未发现中介效应，原因很多，就是确实不存在中介效应，同样是统计检验力不足而未发现中介效应（本来是有的）。所以不显著的时候没有中介效应。简单来说当得出一个结论时需要通过一系列方法来验证所得的结论是否可靠。当改变了一些条件或者假设发现所得结论依然不变，那么结论就是稳健的，反之所得结论有待商榷需要找出使结论发生改变的原因并进行解释。中介变量：中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。以上内容参考：百度百科--硕士论文

在研究x对y的影响时分析是否会受到z变量的干扰该作用称为中介效应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。中介效应简介: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。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。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_中介作用调节作用简介：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。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。

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。

可以用在论文上。《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”。

不是。分析：遮掩效应是指中介效应的方向与直接效应的方向相反。当间接效应（中介效应）的正负号与直接效应相反时，一正一负相互抵消掉了一部分效应，计算出的总效应就会变小甚至不显著。 这样的话，如果只是计算自变量对因变量的总效应，那这个总效应就会遮蔽本来存在的中介效应。中介变量。中介变量是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。

如果你确信自变量D是自变量的话，那就不用管了~（你都默认他是自变量了）。你的目的是考察自变量A和因变量C之间是否存在中介。如果有，又是哪些因素。所以你目前有2个方法可以选择：1）分别做变量B和变量D的中介。也许2个都存在。2）若是样本足够大（至少要几百个），可以做路劲分析的话，那么你可以把这些因素都放进去，做一个路径图出来。这样就可以知道是否存在中介，以及变量B和D之间又是怎样的关系。

效能感、心理授权等。在组织激励和工作满意度中，已被证实具有中介作用的变量包括效能感、心理授权、信任和工作特征等。组织激励是在事实上对激励的理论基础、方式、时机等问题的研究，最终也是为了更好的实现激励目标。

撒地方

中介效应在模型中表示假设方法如下。假设所有变量都已经中心化。1、中介变量发挥的作用就称为中介效应。2、中介效应分析是检验某一变量是否成为中介变量。

中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。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）。 在中介作用研究中，如果自变量与因变量之间存在多个中介变量被称为多重中介模型。 根据中介变量之间是否有影响关系又可分为两种类型。 并行中介模型 ：并行多重中介模型，中介变量之间互不影响 链式中介模型： 链式多重中介模型，中介变量之间相互影响 目前比较常见的是Bootstrap法进行中介效应检验。 （1）并行中介基于SPSSAU的操作： ①登录SPSSAU上传数据； ②在SPSSAU左侧仪表盘选择[问卷研究]--[中介作用]； ③拖拽相应的变量到对应分析框；中介变量可同时放入多个； ④[中介类型]选择“平行中介”，点击开始分析。 结果分析 上表是对中介作用分析结果的基本汇总。本次研究以X作为自变量，M1、M2作为中介变量，Y为因变量进行分析。本次中介效应分析共涉及共4个模型,模型方程分别如下： Y=2.835+0.408*X M1=2.093+0.541*X M2=1.152+0.776*X Y=1.611+0.038*X+0.524*M1+0.110*M2 上表是以Bootstrap法进行中介检验，分别对应两条路径结果：X->M1->Y 和 X->M2->Y； 如果置信区间不包括0，那么中介作用显著，支持有中介作用的假设; 如果包括0，则不显著，不支持有中介作用的假设。 分别对两条路径分别进行中介效应检验。首先看X->M1->Y这条路径，bootstrap 95%置信区间为0.337~0.498，不包括0， 说明X对Y影响时M1的中介效应显著。 中介效应为0.284。 接着看X->M2->Y这条路径，bootstrap 95%置信区间为0.033~0.221，检验结果不包括0， 说明X对Y影响时M2的中介效应显著。 中介效应为0.085。 上表为中介作用效应量结果汇总表格。如果中介效应显著，可在此表中进一步查看中介作用的效应占比。 （2）链式中介基于SPSSAU的操作： ①登录SPSSAU上传数据； ②在SPSSAU左侧仪表盘选择[问卷研究]--[中介作用]； ③拖拽相应的变量到对应分析框；中介变量可同时放入多个； ④[中介类型]选择“链式中介”（默认为并行中介）； ⑤点击开始分析。 结果分析 上表是对中介作用分析结果的基本汇总。本次研究以X作为自变量，M1、M2作为中介变量，Y为因变量进行分析。本次中介效应分析共涉及共4个模型。 上表为中介效应分过程汇总表格，输出包括中介效应、间接效应和总效应等结果。 如果置信区间不包括0，那么中介作用显著，支持有中介作用的假设; 如果包括0，则不显著，不支持中介作用的假设。 其中， 总效应 bootstrap95%置信区间为0.331~0.484，检验结果不包括0，说明 总效应显著 。 直接效应 95%置信区间为-0.055~0.132，检验结果包括0，说明 直接效应不显著 。 间接效应需要结合两条或多条路径回归模型的结果值相乘得到，比如中介变量M时，X->M和M->Y的效应值相乘，即得到间接效应值，间接效应值进行Bootstrap抽样检验，最终验证是否存在中介效应。间接效应结果可通过下面的 间接效应分析表格进行 查看。 使用Bootstrap抽样检验法进行中介效应研究，抽样次数为5000次，结果显示： 针对链式中介效应路径进行分析，针对‘Xu21d2M1u21d2M2u21d2Y"这条中介路径来看， 95%区间并不包括数字0(95% CI:0.003~0.021)，因而说明此条中介效应路径存在。

硕士论文研究中介效应主效应不显著不可以，因为不显著只能说明在当前样本中未发现中介效应，原因很多，就是确实不存在中介效应，同样是统计检验力不足而未发现中介效应（本来是有的）。所以不显著的时候没有中介效应。简单来说当得出一个结论时需要通过一系列方法来验证所得的结论是否可靠。当改变了一些条件或者假设发现所得结论依然不变，那么结论就是稳健的，反之所得结论有待商榷需要找出使结论发生改变的原因并进行解释。中介变量：中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。以上内容参考：百度百科--硕士论文专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com

自变量分多维度、一个中介变量、一个因变量的中介效应分析,我现在做的中介效应分析是自变量分三个维度（A B C），一个中介变量，一个因变量。 中介效应检验发现：中介变量在A和因变量间起部分中介作用，中介效应占总效应的比值为17%，中介变量在B和因变量间起部分中介作用，中介效应占总效应的比值为14%，中介变量在C和因变量间起部分中介作用，中介效应占总效应的比值为10%，所以一个变量的不同维度可以产生不同的作用

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如果你的两个维度相关比较高，比如有0.6以上，那么就可以考虑建立更高阶的因子，即两个维度的分数可加，那个时候你加成一个总分来做中介就可以了。由于spss不是专门做结构方程的软件，一般做中介都是依次检验法，总分当因子分。spss做中介的误差估计是没有结构方程方法好的，但依次检验方法是比较严格的方法，得到显著的结果说服力更强。你这里的方程按说是没有X1X2这种乘积项的，用到乘积项那就是分析调节效应了，这个和中介是两码事，做这两个维度的调节的话你直接把X1和X2相乘，当做一个变量，然后做y对X1，X2，X1*X2的回归就行，x1*x2这一项的回归系数显著则调节效应显著。希望对你有帮助

中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。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）。在中介作用研究中，如果自变量与因变量之间存在多个中介变量被称为多重中介模型。一、基本类型根据中介变量之间是否有影响关系又可分为两种类型。并行中介模型：并行多重中介模型，中介变量之间互不影响链式中介模型：链式多重中介模型，中介变量之间相互影响目前比较常见的是Bootstrap法进行中介效应检验。

关于有调节的中介模型结果解释有以下回答：第一部分是回归部分。第二部分是中介效应检验部分，分为低于均值一个标准差的间接效应，均值的间接效应和高于均值一个标准差的间接效应。第三部分是有调节的中介效应的检验，置信区间不含0，则说明有调节的中介效应成立。拓展资料：在一个模型中，会出现五种类型的变量，最为熟知的为独立变量、非独立变量以及控制变量。除此以外的两种变量起的为间接作用，一种是中介变量。如果非独立变量不直接作用于独立变量，而是通过一个中介来作用，此时就存在着中介效应；另一种为调节变量，调节的作用在于调节各类效用的强度。当考虑自变量X对因变量Y的影响时，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M为中介变量。X通过中介变量M对Y产生的影响就是中介效应。因此，在从自变量X到因变量Y的因果路径中，中介变量处于中间位置。也可以说，中介变量传递了自变量对因变量的效应。并且，中介关系也暗示了变量在时间上的先后顺序，即X的发生先于M，而M的发生又先于Y。

中介效应分析的步骤是假设检验、确定中介变量、数据收集、数据分析、结果解释。1、假设检验：首先，需要根据研究问题提出假设。例如，如果我们想研究饮食习惯对健康的影响，那么我们的假设可能是“饮食习惯会影响健康”。2、确定中介变量：接下来，需要确定中介变量。在这个例子中，我们需要找到一个变量，它可以解释饮食习惯如何影响健康，并且这个变量与饮食习惯和健康之间存在直接关系。例如，我们可能会发现锻炼是这个中介变量。3、数据收集：然后，需要收集数据来测试假设和中介变量之间的关系。这可能包括测量饮食习惯、健康状况和锻炼水平等指标。4、数据分析：使用适当的统计方法来分析数据，以确定饮食习惯是否通过锻炼影响健康。这可能包括回归分析、方差分析或结构方程模型等方法。5、结果解释：最后，需要解释结果并回答研究问题。在这个例子中，我们可能会发现锻炼确实通过中介变量（即锻炼）影响了饮食习惯和健康之间的关系。这意味着，如果人们开始锻炼，他们的饮食习惯可能会变得更健康，从而提高了整体健康水平。中介效应特点：中介效应是指一个变量通过中介影响另一个变量的现象。在研究中，通常会观察到自变量（影响因素）和因变量（被影响因素）之间的关系，但是这种关系可能是复杂的，因为存在其他变量（中介变量）也会影响它们之间的关系。例如，假设我们想要研究饮食习惯对健康的影响。我们可能会发现饮食习惯与健康之间存在关系，但是这个关系可能是复杂的，因为可能存在其他因素（如基因、环境等）也会影响它们之间的关系。这时，中介效应就发挥作用了。

这个是正常现象，说明中介变量起到控制性作用，可以将中介变量改为调节变量，进而分析调节效应，会得到更清楚的结果。

这个你主要可以参考温忠麟的中介调节方面的文章和教材假设自变量是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希望对你有帮助

调节中介作用时

中介作用分析时，如果自变量X有多个，或是中介变量M有多个。其操作，检验流程不变。模型1和模型2时会有多个X，并且会有很多个模型3（因为中介变量有多个）。并且其检验流程依旧遵循自变量和中介变量均为一个时的步骤。 当自变量或中介变量的个数较多时，模型会变得较为复杂，建议SPSSAU用户可对模型进行拆解，然后重复进行多次中介模型分析即可。

如果你的回归结果中有1%或者5%的变量，其他的一些非核心的变量10%显著性水平在核心期刊里也是可以用的。

简要举例说明在分析双变量的关系时，t检验和卡方检验的主要区别。 正确答案： 分析双变量关系时，t检验和卡方检验都是主要用于检验这两个变量之间是否存在显著关系。t检验主要用于对一个为数值型变量、另一个为分类变量且只有两个类别的变量的双变量关系的统计显著性检验。卡方检验主要用于对两个分类变量之间的相关性进行统计检验，判断变量之间是否存在显著关系。 例如，我们想考察收入与性别是否存在关系，或者两性的收入是否存在显著差异，可以用两独立样本t检验。如果我们想考察职业与性别是否存在关系，而职业和性别都是分类变量，那么可以用卡方检验考察不同性别之间职业是否存在显著差异。

需要。在SPSS相关性分析中，p值表示样本数据中两个变量之间相关性的显著性，p值越小，说明相关性越显著，所以在双变量(x,y)的相关与回归分析中需要考虑p值。在线性回归中，p<0.01(或者0.05)表?两个变量?常显著(显著)线性相关。

执行工具栏[分析A]/相关[C]/双变量[B]程序，打开【双变量相关】对话窗口如果您是希望进行偏相关分析，请用鼠标选择偏相关[R]；最常用到的是双变量相关分析和偏相关分析，偏相关分析控制了其他变量对该变量的影响，只研究某一变量对这一变量的影响。选择你所要研究的变量，以及分析方法，SPSS提供了三种相关系数，Pearson相关系数，kendall相关系数，Spearman相关系数，选择单侧检验还是双侧检验，如果您事先知道变量之间是正相关还是负相关请选择单侧检验，如果不知道，请选择双侧检验。最后，按【确定】按钮，输出结果。由输出结果可以看出，E1E2两个变量在0.01水平（双侧）上显著相关。

两者之间的关系不显著

比方说，分析x和y的相关系数，x是变量，每个个案的值不一定是多少；而y却不是变量，就是每个个案在y上的取值都是一样的。

1、打开数据文件2、菜单“分析”-”相关”-“双变量”，英文菜单就是：Analyze-Correlate-Bivariate3、将所有变量放入右边变量框，取消显示Sig4、结果就是你给出的图片

偏相关控制了其他变量的影响

Y=(X-μ)/σ,则Y服从标准正态分布。

如果x服从标准正态分布，x^2服从自由度为1的卡方分布。若n个相互独立的随机变量ξu2081，ξu2082，...,ξn ，均服从标准正态分布，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。在抽样分布理论一节里讲到，从正态总体进行一次抽样就相当于独立同分布的 n 个正态随机变量ξ1，ξ2，…，ξn的一次取值，将 n 个随机变量针对总体均值与方差进行标准化得(i=1,…,n)，显然每个都是服从标准正态分布的。扩展资料：若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。由此可见X落在（μ-3σ,μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ,μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间。

B 正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 ). 标准正态分布是一种特殊的正态分布,标准正态分布的μ和σ2为0和1,通常用 （或Z）表示服从标准正态分布的变量,记为 N（0,1）.

这是标准正态分布密度函数：如果是计算概率，那就要用分布函数，但是它的分布函数是不能写成正常的解析式的。一般的计算方法就是，将标准正态分布函数的分布函数在各点的值计算出来制成表，实际计算时通过查表找概率。非标准正态分布函数可以转换成标准正态分布再算。以上内容意思解释：函数在数学上的定义：给定一个非空的数集A，对A施加对应法则f，记作f（A），得到另一数集B，也就是B=f（A）。那么这个关系式就叫函数关系式，简称函数。简单来讲，对于两个变量x和y，如果每给定x的一个值，y都有唯一一个确定的值与其对应，那么我们就说y是x的函数。其中，x叫做自变量，y叫做因变量。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。 x~n(3,4)，x属于期望为3，方差为4的高斯分布。A 是服从正态分布，μ=10， δ^2 =4

看你标准化做了什么，如果仅仅是变成Z分数，如果本身是正态分析，标准化以后才是正态分布。原来偏态，标准化以后也是偏态。仅仅是变成Z分数，不改为分数分布的形态。