调节变量

　　环境变量分为系统环境变量和用户环境变量。　　所说的环境变量是指系统环境变量，对所有用户起作用,而用户环境变量只对当前用户起作用。　　例如要用java，那么把java的bin目录加入到path变量下面，那么它就是系统环境变量，所用用户登陆，在命令行输入java都会有java的帮助信息出来。而如果在某个用户的变量下面新建一个变量，那么它就只对这个用户有用，当以其他用户登陆时这个变量就和不存在一样。　　这个问题在linux下面就相对好理解一些，系统变量都在/etc/profile文件里面，而用户的变量则在~/.bash_profile(如果用的是bash的话)，每个用户的用户目录对其他用户不可见。假设有a,b,c三个用户，在a的变量文件中写入语句在屏幕上述出a,在b的输出b，c的什么都不输出，系统文件输出sys,那么当用a用户登陆时，输出a；用户b登陆输出b,用户c则输出sys.　　在windows下面用到少设置环境变量的时候很少，例如想只用jdk而不想用jbuilder,那么就得自己设置jdk的path，classpath等环境变量。

如何做调节变量是类别变量的调节效应如果自变量和调节变量均为分类数据，可以用双因素方差分析。如果自变量为分类数据，调节变量为定量数据，可以用分层回归。两种方法spssau均有提供，推荐使用。

通常情况下，调节变量不应该只是0或1两个值。调节变量（也称为自变量）是在研究中被操纵或改变的变量。它们是用来测量它们会对因变量（被研究的结果）产生什么效果的。如果一个研究只有一个变量是二元（只有0或1两个值），那么这个变量可能就是调节变量。例如，在某种新型药物的治疗下，0表示没有接受过药物，1表示接受了药物治疗。在这种情况下，药物治疗就是调节变量。但是，大多数情况下，调节变量是一种连续或分类的变量，可以有多个取值。例如，如果想要研究抽烟和肺癌之间的关系，调节变量可能包括年龄、性别、吸烟量等因素。在这种情况下，这些调节变量都应该具有多个取值，而不仅仅是0和1。因此，通常情况下调节变量不应该只是01，应该根据实际情况具体确定取值范围。

没有意义。调节变量是两个控制变量的函数，缺少一个变量不可成，所以这个调节变量没有意义，并且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。

从数理关系上看，控制变量和解释变量是一回事，只是说法不同。通常所说的被解释变量也有不同的称呼，比如：应变量、预测子、回归子、响应变量、内生变量；同样，相对应的解释变量对应的称呼有：自变量、 预测元、回归元、 控制变量、外生变量。 解释变量与控制变量都是作为自变量放在方程的右边，二者为了突出研究的问题进行了区分。解释变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量。而控制变量是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的因变量之外的变量，是研究者不想研究，但会影响研究结果的，需要加以考虑的变量。 在研究事故大股东持股与市场累积超额收益率关系的例子中，大股东持股等相关变量为解释变量；公司规模，行业类别等虽不在研究重点，但他们也是影响因变量的重要因素，必须进入回归方程，是为控制变量。在运用计量软件做回归的过程中，它们都作为自变量进行回归，也就是说：控制变量与解释变量的操作一样，而且控制变量应该和解释变量一起进入方程，否则会有遗漏误差。但在对回归结果的进行解释时，我们关心的是解释变量的参数大小和方向，而不是控制变量的参数。 在数学上解释变量与控制变量可以是一回事，但是如果控制变量是调节变量，回归方程在理论上的解释就不一样了，解释变量是解释与被解释变量的因果关系，调节变量则是确定因果关系的边界条件。 对于调节变量而言，其目的是强调它的出现对一个或几个解释变量在某一问题中影响，因而，需要将调节变量与所要调节的解释变量相乘，将其乘积作为一个回归变量。例如，路况与交通事故的关系研究。假设路况好坏影响交通事故的发生。而下雨天促使交通事故发生的可能大大增大。那么下雨天就成为了调节变量。回归方程就写为：y=a+路况Z1＋路况×下雨天Z2＋u。 ——从人大经济论坛上总结链接地址： https://blog.sciencenet.cn/blog-334577-426759.html

X影响Y时，Z是否会起着调节作用；X是自变量，Z是调节变量。比如开车速度 越快 车祸可能性越高； 开车速度就是X即自变量;Y是车祸可能性。那么是否喝酒时，这种影响幅度是不一样的，是否喝酒就叫调节变量。同时你分析调节作用一般是使用分层回归，你可以使用在线SPSS分析软件SPSSAU进行分析，里面直接就有分层回归，回归等这些，而且还有智能化文字分析结果，不用理解原理就能完成分析。

调节变量可以是定性的，也可以是定量的它影响因变量和自变量之间关系的方向（正或负）和强弱。

为现有的理论划出限制条件。调节变量中的替代作用是为现有的理论划出限制条件。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，Y与X的关系受到第三个变量M的影响。

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

1、构建交互测量指标；2、构建显变量交互项；3、分组分析。（南心网）

这个内容很多的，涉及交互。具体数据给我吧

调节的解释[regulate;adjust] 在数量、 程度 、规模等方面进行调整,使符合 标准 详细解释 (1).从数量上或程度上调整，使 适合 要求。 唐 白居易 《息游惰策》 ：“故王者平均其贵贱，调节其重轻；使百货通流，四人交利。” 叶圣陶 《游了三个湖》 ：“ 西湖 要疏浚，主要为的是调节 杭州 城的气候。” (2).整治，调理。 唐 白居易 《蜀路石妇》 诗：“其妇执 妇道 ，一一如礼经……药饵自调节，膳羞必甘馨。” 明 冯梦龙 《智囊补·闺智·白瑾妻》 ：“ 白瑾 妻， 山阴 葛氏 女也。 瑾 素弱， 葛 善为调节，使读书， 成化 中以 进士 为 分宜 令。” (3).使曲调合于音律。 宋 吕陶 《答王仲高》 诗：“ 琴瑟 方调节，刍荛愿采询。” (4).指阴晴风雨调匀而适度。 宋 苏辙 《生日谢表》 之二：“旨酒肥羜，见 和平 蕃衍之祥；香稻来牟，皆调节登丰之报。” 词语分解 调的解释 调 （调） à 安排 处置：调令。调用。调度（?）。调动。调任。调防。 调兵遣将 。 访查了解：调查。调研。 音乐上高低长短配 合和 谐好听的一组音，字音的高低升降：调子。调号。调式。 腔调 。曲调。大调。小调。南 节的解释 节 （节） é 竹子 或草木茎分枝长叶的部分：竹节。 节外生枝 。 物体的分段或两段 之间 连接的部分：关节。两节车厢。 段落，事项：节节（一段一段地，逐步）。节目。 中国 历法把一年分为二十四段，每段 开始 的名称

SPSS和Excel都可以画。SPSS中在一般线性模型-单变量-图形（选项里面主意自变量、调节变量及交互项的平均值选择）。Excel就是根据调节变量的分组（一般是均值加减一个标准差）画出两条回归线（如果经过标准化处理，均值为0，标准差为1，就会很简单了）。

自变量是类别还是什么，如果都是类别，做一般线性模型就行了

这句话的意思是说调节变量本质，就是说们在日常生活当中有些东西可以调节变量的呢！但是有些东西我们自己用的，可是也是有自己变化的，这就叫做自变量的哦！

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

将路径模型图画出来，然后将因变量分解，几个因变量就分解为几个方程，最后用enter法计算各个方程的标准化回归系数即可得到各个路径的系数。（南心spss多中介分析）

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excluded variables(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H D乘H，分两次做就不会有了。

调速代码加 debugger;chrome调控制台运行代码(运行网页),听debuggerwatch变量,

无需处理可以直接进行回归分析

M是不是中介变量也要用数据来验证。如果你证明了1）X显著引起M的变化2）M显著引起Y的变化3）而X与Y没有显著关系。那么M才是一个中介变量。

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。

使用融和文化跟踪设计仪器！

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

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。

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。

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）

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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

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。

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

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

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

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。

发给你了注意查收

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。

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。

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。

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。

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。

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了 应该采用logistic回归来进行的 因变量的4分类是否属于有序的还是无序的 如果有序，则使用有序多分类logistic回归 若无序，则使用无序多分logistic回归

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了 应该采用logistic回归来进行的 因变量的4分类是否属于有序的还是无序的 如果有序，则使用有序多分类logistic回归 若无序，则使用无序多分logistic回归

可以。显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。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。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：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按M的取值分组,做Y对X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析。

本篇内容包括Mplus SEM基础模型, 含(连续及类别数据)EFA/CFA及不同CFA模型的比较，测验等值检验, 不同数据类型潜变量之中介(Bootstrap), 调节, 调节的中介,及简单效应分析及做图。有人留言询问基础模型，所以一次性把主要的基础模型介绍完了哈哈……如果有人还问你Mplus基础模型咋搞，请把这篇文章甩给ta……目录1 CFA1.1 CFA 基本语句1.1.1语句解读1.1.2 Mplus语句一些常用符号1.1.3模型拟合指数说明1.2 CFA MpLUS 示例及结果解读1.3 备择模型及CFA模型比较1.4 类别变量CFA1.5 Subgroup CFA Test invariance1.5.1 Measurement invariance (MI)介绍1.5.2 性别作为subgroup MI 示例# EFA探索性因子分析#.1 连续变量的EFA#.2 类别变量的EFA2 中介模型的检验2.1 中介模型2.2 Bootstrap1.3 use model constraint 设定中介模型2.5 调节的中介3 调节模型检验3.1 潜变量调节模型3.2 简单效应分析及交互作用图4 如何报告数据结果5 代码获取方法1 CFATesting ameasurement model via CFA is always the first step in fitting a structural equationmodel (SEM).1.1 CFA基本语句1.1.1语句解读Title: 可以任意给定，如three factor modelTITLE: three factor modelVARIABLE:！数据文件里所有的变量名USEVARIABLES= 所使用的变量MISSING = ALL(-1); ！界定缺失值，根据自己的设定可以是-999， -99任意ANALYSIS:TYPE = GENERAL;TYPE 主要有四种常见的分析类型· GENERAL最常用的, CFA, SEM, 一般线性回归模型· MIXTURE 用于类别变量的模型，最常用的latent class analysis· TWOLEVEL 多水平数据，可以是连续性及类别变量· EFA 探索性因子分析ESTIMATOR= ML; !estimation method如果所有的因变量是连续性变量，可以使用ML (Maximum Likelihood)如果有一个或多个因变量是类别变量categorical variable，应该使用WLSMV(a weighted least squares estimate)ITERATIONS= 1000; !运行的次数MODEL:!界定模型fdback BY FDBACK1 FDBACK2 FDBACK3;rolecon BY ROLECON1 ROLECON2 ROLECON3;OUTPUT:MOD STAND;MOD modificationindices,注：BY 是Measured by 的缩写ON 是regressed on 的缩写Y ON X Z; 表示X, Z 为自变量，Y 为因变量;WITH 是co-vary with的缩写，表示相关XWITH是用来创建潜变量的交互作用如： X BY X1 X2 X3;Z BY Z1 Z2 Z3;XZWITH | X WITH Z;如果要用潜变量模型求调节模型需要用到。1.1.2 Mplus语句一些常用符号@ 是用来set a constraintX WITH Y@0; ！如果我们想要设定两个潜变量相关为0，* 星号用来 free a fixed –by-default parameter比如X BY X1* X2@1 X3 X4;为了模型识别，Mplus通常默认第一个条目的loading 系数为1，如果你想要改变默认设置，将第二个条目限定loading 系数为1，而第一个条目free to be estimated. 就可以用以上。() 这个是用来命名特定系数，一般复杂模型比较有用。Y1 ON X1 (a);Y2 ON X2 (b);Model constraint :a = 2*b;1.1.3模型拟合指数说明CFI, TLI, RMSEA, AIC,BIC Kline (2010):1.2CFA MpLUS 示例及结果解读对应代码文件: M1.2 three factor CFA模型说明：三个变量social support, teamwork, job satisfaction 分别有2个条目测量，验证CFA三因子模型，点击运行MpLUS会给出模型拟合指数及Loading。根据HU & Bentler CFI TLI 0.95, 0.08 SRMR, .06RMSEA 说明模型拟合指数较好Loading系数及变量之间的相关。1.3 备择模型及CFA模型比较至于如何选择不同的模型，可以参考实证研究可以试着运行1 factor, or three, 然后根据chi-sq, df比较模型，nested 模型通常比较两个模型的卡方值(卡方值的变化值 M1 卡方-M0卡方，自由度变化值df1-df0,查卡方表是否显著).Satorra & Bentler(2010)提出一种新的方法，Mplus官网有介绍：来源：https://www.statmodel.com/chidiff.shtml我已把这个公式放在一个EXCEL里面，你只需要MpLUS 里ESTIMATOR = ML, ML修改为MLR，跑两个不同的nestedmodel （M1 M0）,然后会得到相关的几个数据，输入对应的EXCEL，再去查卡方表即可。1.4 类别变量CFA只需要添加一行代码说明CATEGORICAL =对应的ESTIMATOR =WLSMV;1.5 SubgroupCFA Test invariance1.5.1Measurement invariance (MI)介绍量表开发，或者纵向追踪数据的时候需要检验 measurement invariance (Van de Schoot,Lugtig, & Hox, 2012).具体的相关理论方面可以阅读文献 Van de Schoot et al. 2012, 作者详细提供了step by step guide 以及Mplus syntax。www.fss.uu.nl/mplus(), 打开链接发现作者也是UU的……然而并没有发现Mplus syntax…，但是UU学术笔记提供！通常检验：· factorloading, (weak invariance)· intercepts,(strong invariance)· andresidual variances (strict invariance)然后根据1.3提到的模型比较方法比较不同的模型1.5.2 性别作为subgroup MI 示例我把三个模型的代码写在一个syntax文件里了，运行的时候只需要删掉前面注释符号!即可Model 1就是普通的CFA不需要添加任何，Model 2, 需要在数据下面添加GROUPING …analysis添加依一句 !MODEL = configural metric scalar;注意:在修改代码时候一定要在英文输入法模式!输入！Mplus无法识别，mplus依然会运行原本需要忽略的代码，修改为英文!就会变成备注模式MODEL 2 Stronginvariance(对应代码文件M1.5.2 strong measurement invariance)就会得到invariance testing, 以及模型拟合指数ModeL3 Strict model（M1.5.3strict measurement invariance）Strict 模型拟合较差# EFA探索性因子分析#.1 连续变量的EFAEFA比较简单，简单说下 (对应代码文件M0EFA 1-4factor)只需要选择需要进行EFA 的变量，然后再分析方法指定EFA 然后 1和 4分别指，1-4 factor，运行就可以了结果就会给出不同模型的比较loading，以及拟合指数1 factor loadingsTwo factorsThree factor比较发现，two factor , 多个条目出现双载荷cross-loading，三个就更差了，综合模型比较急loading 系数选取单因子模型#.2 类别变量的EFA只需要制定categorical variable 即可2 中介模型的检验2.1 中介模型模型说明 teamwork—social support---job satisfaction (代码文件：M2.1 mediation bootstrap)用潜变量中介模型，每个变量有两个条目IND: only add atest for the indirect effect可以看出，所有的回归系数都显著；中介也是显著2.2 Bootstrap以同样的模型为例：teamwork—social support---job satisfaction在ANALYSIS: 命令下添加Bootstrap = 10000; 根据Hayes (2013) 一般5000次以上就可以。相应地，在OUTPUT: CINTERVAL (bcbootstrap)；在代码M2mediation mplus, 已经添加了Bootstrap，只需要删掉前面的！号即可（！在mplus表示注释说明），运行就会获得bootstrap 结果；只需要不包含0说明结果显著。1.3 use model constraint 设定中介模型如果涉及多个中介时候这种方法比较好一些2.4 结果变量为类别变量的中介模型以性别作为结果变量，仅仅是为了演示……不然拿性别做因变量恐怕很难说得通在用到的变量里说明类别变量，分析方法也需要用MLR, a maximum likelihood estimator withrobust standard errors using a numerical integration algorithm will be used (Muthén &Muthén, 2017).其它把类别变量做自变量之类的，都大同小异，不再赘述。感兴趣的可以看看MpLUS USER GUIDE P.39-402.5 调节的中介对应代码文件M2.5 moderated mediation新建了交互作用WDxsocsup, 用潜变量或显变量的时候在分析方法交互作用设定都会有所不同。在前文MpLUS语句介绍里有说明 WITH 语句。其它的结果解读略去。这里演示的都以潜变量模型为例子，显变量模型可以参考MpLUS USER GUIDE P.37-413 调节模型检验3.1 潜变量调节模型其实已经在上面中介的调节里有说明了如何创建交互项，潜变量用 WITH 语句工作资源需求模型的，work demand *social support, 工作资源对工作需求的buffer effect就简单运行一个调节模型，work demand, social support, and WDxSSUP 对工作满意度的影响Output 输出代码稍有不同：STAND CINT SAMPSTAT;对应代码文件：3.1 latent moderation主效应显著，交互作用不显著。3.2 简单效应分析及交互作用图说实在在MpLUS里简单效应分析比较麻烦，做出来的原始图也比较丑……就用显变量模型演示。对应代码文件：M3.2 Moderation analysis withsimple slope test and plot首先创建交互项，但是回归分析一般需要数据中心化处理，所以在准备数据的时候最好直接创建交互作用，或者也可以用Define, 然后添加交互作用到usevariables !重要简单效应分析的第一步是首先跑一个回归模型，如果得到交互作用显著之后，根据概念模型写出对应地回归方程Stress =b0+age+b1*wkdem + b2*support+b3*DEMxSUP这里调节变量为sup, 简单效应分析就是调节变量在平均数加减一个标准差之三者之间slope的差异, bo b1等为非标准化的回归系数。Social support 平均数为3.464, 标准差为0.991, 基于此可以求出，Med, high, low social support; 这些数据可以通过TECH1 TECH8; 就可以给出，注MPlus提供的是方差，需要自己计算SD，或者可以用SPSSLOSUP= 3.464 - 0.991;MEDSUP = 3.464;HISUP = 3.464 + 0.991;然后界定三个slope,SIMP_LO = b1 +b3*LOSUP;SIMP_MED = b1 + b3*MEDSUP;SIMP_HI = b1 + b3*HISUP;然后上面的公式经过转换，分别界定三条线low, med, high，运行得出结果发现只有low social support 显著……然后查看具体交互作用图……以前以为MpLUS 做出来的图丑到无边……其实是没有调整好……4 如何报告数据结果可参考已发表实证研究。或关注UU学术笔记，目前我们联合众多博士正在整理管理学及心理学领域Top tier journal 数据结果报告的常用句库，未来一个月内会发在公众号。另外，我们英文写作句库已经发布了引言部分及文献综述、方法部分Academic writing: method (sentence bank)写好英文学术论文，你只差一个句库 (Sentence Bank)5代码获取方法· 代码都已经在文章截图呈现，所以可以根据自己数据改编。· 转发至朋友圈获得30个赞同；· 转发至于300人以上心理学或管理学硕士博士群发至邮箱uunotebook@163.com，我们会在3个工作日内发给你代码及数据如果需要MpLUS 软件或者数据准备不清楚，请看Mplus 7.4 软件及代码或者如果涉及复杂模型，LCALatent Transition Analysis（潜在群组转变）: Mplus分析详解----欢迎关注我们一个专注于心理学及管理学领域统计方法（复杂模型Mplus及R软件的应用）及英文写作的公众号----另如果涉及统计及代码问题，请在文章下方留言或邮寄。公众号回复48小时就无法回复了。编辑于 2020-02-06 · 著作权归作者所有 赞同 146评论相关推荐京东PLUS会员的高级特权，很多人都不知道！白浪费了会员费！棉棉花糖的回答有什么适合学生党的性价比高的水乳套装推荐吗？貂馋螺蛳粉的回答男生怎么短时间内变帅、变白？我家狗会后空翻的回答你们的痘痘最后都是怎么完全好的？我叫陈世美的回答射频美容仪是伪科学吗？OO嘴的回答女生长期脾胃不好，该如何养胃？是在校学生有什么简单高效的方法吗？算命的说我很爱吃的回答请问大家一般找工作都是在什么app上找的，boss、58、前程无忧、智联这几个靠谱吗？陈默Silence的回答什么狗粮比较好？铲屎官kimi的回答知友推荐的山药粉真的能补脾胃吗，喝两个月有什么变化？（个人亲测）陈住气的回答2022智能手表保姆级选购指南 | 智能手表怎么选？华为、苹果、华米、OPPO等主流品牌手表深度对比评测（双十二特更）一昂羊的回答收起大家还在搜人力资源管理5p模型人力资源amo模型人力资源管理的模型精益六西格玛导入阶段人力资源能力模型人力资源分析常用模型人力资源管理常用模型人力资源345原则人力资源管理控制程序人力资源管理大咖索尼人力资源管理案例薪酬水平策略有几种模型塔克曼团队发展阶段模型塔克曼五阶段模型成型参数五大要素蒂蒙斯模型的三要素人力资源管理kpi指标osi参考模型的七个层次人力资源管理七种原则fms的七个评估动作图态度转变模型包含要素osi模型的七个层次设备osi参考模型七个层次胜任素质模型6要素aba的基本训练方法ecp八要素塔克曼团队发展阶段模型塔克曼五阶段模型 相关推荐十分钟学会有调节的中介分析——MPLUS_知乎作者:缇娜 在上期内容中,小编为大家简单介绍了有关“有调节的中介模型”的概念、目前发展趋势以及一种数据分析方法(PROCESS).因此本期内容主要聚焦于有调节的中介的另一种数据分析方法——MPLUS. 但是我们说这种方式对于没有...快速上手MPLUS数据处理_知乎作者:缇娜潜变量模型发展迅速.然而方法学领域的发展延伸到应用领域需要一段时间.这个时间的长短取决于方法学者的... 01 MPLUS基础知识和操作02 测量模型与验证性因素分析CFA——想做结构方差先从测量模型开始学起03 结构方程模型中...有调节的中介在Mplus中的实现(调节直接路径)_知乎当一个模型中既有中介变量,又有调节变量时,如何在Mplus中实现呢?本文的变量均为显变量,调节变量调节的路径为直接效应,即X到Y的这条路径.如果你的模型是第一阶段或第二阶段调节,可以参照本文略作修改.来看下模型长啥样,M为中...Mplus分析有调节的链式中介模型_知乎之前我们尝试分析了链式中介,如果有一个变量W调节了M1到M2这条路径的话,我们在链式中介语句的基础上,如何进行分析呢?链式中介的Mplus语句链接:用Mplus分析链式中介如果想从微信公众号上查看本文请关注公众号心理统计与测量:...有调节的中介在Mplus中的实现及结果详细解读_知乎在写论文的时候,我们常常会将中介和调节混合使用,

有的是两两相乘一遍，有的是配对法，如根据载荷“大—大”、“小—小”。但涉及潜变量调节的话，建议使用Mplus的潜交互效应分析，就不用那么麻烦了。

将无关变量作为影响结果变量的预测变量加入模型即可，也就是添加该无关变量到结果变量的箭头。

调节变量和可控变量定义如下：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，Y与X的关系受到第三个变量M的影响。可控变量就是可以通过某些条件控制的变量，自变量是在它满足的集合或者域里可以取任意值，因变量是它的取值会受其他变量影响的变量。解释变量与控制变量都是作为自变量放在方程的右边，二者为了突出研究的问题进行了区分。解释变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量。而控制变量是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的因变量之外的变量，是研究者不想研究，但会影响研究结果的，需要加以考虑的变量。

首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】然后将因变量和自变量分别放入相应的框中接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析接着点击右侧的统计量打开统计量子对话框，然后勾选图中的选项接着打开选项子对话框，然后勾选【在等式中包含常亮】这里需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验然后我们能得到a=110.190，b=-0.391线性回归方程结果为：y=110.190-0.391x

在统计学中，调节变量指的是一种可以解释原因与结果之间关系的变量，也可以帮助我们去除主要变量的作用。选择变量为调节变量是因为在研究原因与结果之间的关系时，存在一些其他因素对结果产生影响，而这些因素可以通过选择调节变量进行控制，从而减少被其他因素干扰的影响，更准确的研究原因与结果之间的关系。因此，选择变量为调节变量有助于研究者更加精确地了解原因与结果之间的关系。

概念重视程度。调节变量选择自变量和因变量之间的关系，既可以是对关系方向的了解，又可以是对关系强度的大小了解。调节变量为现有的理论画出限制条件和使用范围。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。

方法是：1、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。2、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。

调节变量是调节一组关系的变量，例如：气温影响穿衣服的数量，但是如果一个人体质很好，即使气温较低，也可能穿较少的衣服，这个时候，体质就是气温和穿衣服数量关系间的调节变量。而气温则是自变量。 从上面这个例子中可以看出，自变量和调节变量没有本质的区别，设想，体质与穿衣服数量也可以成为一组关系，这时这一关系将受到气温的调节。这个时候，体质就是自变量，而气温就成了调节变量。 事实上，自变量是你研究的重点，而调节变量是你研究关系中需要考虑的关键理论情况。 不知道这样你是否听得懂？

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了

中间变量与中介变量、调节变量有区别：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。条件当中介变量引入回归方程后，自变量与因变量的相关或回归系数显著降低。如果自变量与因变量的关系下降至零，是完全中介。如果自变量与因变量的相关降低但不等于零，是部分中介，在这种情况下就可以证明预测变量对结果变量的影响是通过中介变量来进行的。

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

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。

调节变量可以理解为前因变量。调节变量和前因变量，都是为了影响结果而产生的变量。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，前因变量是指研究者主动操纵，而引起结果变量发生变化的因素或条件，前因变量被看作是结果变量的原因。