调节效应

调节效应第三者：调节变量（moderator）因果关系：因变量Y自变量X调节效应概述如果两个变量之间的关系（如Y与X的关系）是变量M的函数，称M为调节变量（Baron&Kenny,1986；James&Brett,1984）。常用形式：Y=aX+bM+cXM+eY=bM+(a+cM)X+eY与X的关系由回归系数a+cM来刻画，它是M的线性函数，c衡量了调节效应（moderatoreffect）的大小，如果c显著，表明变量M的调节效应有意义。调节效应概述调节变量定性：性别、种族、学校类型等定量：年龄、受教育年限、刺激次数等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，一般不能作为中介变量。例如：指导方案对学生学习效果的影响调节变量：学生个性学生某项自我概念（如外貌、体能等）对总的自我概念的影响调节变量：学生对该项自我概念重视程度成功机会对动机的影响调节变量：成功的价值调节效应分析方法——显变量调节效应（交互效应）：自变量和调节变量均为类别变量当两个自变量和调节变量都是类别变量时，通常采用两因素方差分析。也可以用线性模型的参数估计方法估计交互效应的值。变异来源平方和自由度均方F1.处理间218.333pq-1=52.A(主题熟悉性)80.667p-1=180.66743.343**3.B(生字密度)81.083q-1=240.54221.784**4.A×B56.583(p-1)(q-1)=228.29215.201**5.处理内33.500pq(n-1)=186.单元内误差33.500pq(n-1)=181.8617.总变异251.833npq-1=23两因素完全随机实验方差分析表调节效应（交互效应）：自变量和调节变量均为类别变量调节效应（交互效应）：自变量和调节变量均为连续变量当自变量和调节变量均为连续变量，分析交互效应可以使用回归模型。调节效应（交互效应）：一个是类别变量，一个是连续变量（分组回归）调节效应分析方法——潜变量潜变量调节效应分析方法——用潜变量的因子得分作回归分析潜变量调节效应分析方法——分组线性结构方程模型分析潜变量调节效应分析方法——加入乘积项的结构方程模型分析潜变量调节效应分析方法——加入乘积项的结构方程模型分析潜变量调节效应分析方法——加入乘积项的结构方程模型分析统计上：调节效应和交互效应是相同的（对HO：c=0进行检验，c显著，则调节效应显著）概念上：调节效应和交互效应不完全相同交互效应中，两个自变量地位不固定（可以对称也可以不对称），可以任意解释。调节效应中，自变量和调节变量明确，在一个确定的模型中两者不能互换调节效应与交互效应调节变量VS中介变量3研究：学生行为（X）对同伴关系（Y）的影响第三者：老师对学生的喜欢程度（W）老师的管教方式（U）调节效应分析示例喜欢程度的调节效应分析由于第二步中乘积项WX的回归系数不显著(t=-0.98,R2的变化只有0.001),所以喜欢程度(W)的调节效应不显著。因为同伴关系和学生行为之间的相关系数是-0.232,喜欢程度(W)的调节效应不显著说明,在固定了喜欢程度(W)后,学生行为每增加(或减少)一个标准差,同伴关系就减少(或增加)0.232个标准差,不论W取什么值都是这样。调节效应不显著只是说明喜欢程度(W)的变化不会改变学生行为对同伴关系的影响程度。管教方式的调节效应分析由于第二步中乘积项UX的回归系数显著(t=4.452,R2的变化约为3%),所以管教方式(U)的调节效应显著。由Y=0.023+0.987U+(0.101U-0.107)X可知,管教方式(U)得分越低,学生行为(X)对同伴关系(Y)的负效应越大。当U1.06时(注意到U的均值为零,标准差是0.75,U=1.06相当于高出均值1.4个标准差),学生行为(X)对同伴关系(Y)的影响变成了正效应。有中介的调节模型以往的研究发现,老师的管教方式(U)是调节变量,老师对学生的喜欢程度(W)是中介变量。以依次检验为例,有中介的调节效应显著意味着:(1)做Y对X、U和UX的回归,UX的系数显著;(这一步说明U对Y与X关系的调节效应显著。)(2)做W对X、U和UX的回归,UX的系数显著;(3)做Y对X、U、UX和W的回归,W的系数显著。如果在第(3)步中,UX的系数不显著,则U的调节效应完全通过中介变量W而起作用。从上面分析步骤可知,检验有中介的调节效应时,先要检验调节效应,然后检验中介效应。有调节的中介模型在知道管教方式(U)是调节变量、喜欢程度(W)是中介变量以后,与之前模型不同的是乘积项,UX换成了UW。考虑X对Y的影响时,W仍然是中介变量。可以结合中介效应检验方法和调节效应检验方法检验有调节的中介效应是否显著。以依次检验为例,有调节的中介效应显著意味着:(1)做Y对X和U的回归,X的系数显著;(2)做W对X和U的回归,X的系数显著;(3)做Y对X、U和W的回归,W的系数显著;(到此为止说明W的中介效应显著。)(4)做Y对X、U、W和UW的回归,UW的系数显著。从上面分析步骤可知,检验有调节的中介效应时,先要检验中介效应,然后检验调节效应。混合模型一个复杂的模型,可能同时包含了有中介的调节变量和有调节的中介变量。如图所示的就是这样一个混合模型(mixedmodel)。要研究的是X对Y的影响。1）U×X→Y表明U是Y与X关系的调节变量,2）U×X→W→Y表明它通过W影响Y,从这个角度看U是有中介的调节变量。3）X→W→Y表明W是中介变量,4）U×W→Y表明U是Y与W关系的调节变量,从这个角度看W是有调节的中介变量。显变量调节效应模型的“标准化”估计回归模型通常标准化估计合适的“标准化””估计(Friedrich,1982)首先将Y,X1,X2标准化(即计算各变量的标准分数,也称为Z-分数),变成ZY,ZX1,ZX2;然后构造乘积项ZX1ZX2。由于ZX1ZX2是ZX1和ZX2的乘积项,因而是X1,X2标准化后的交互作用项,所以这样定义的标准化估计是合适的。显变量调节效应模型的“标准化”估计使用SPSS计算显变量调节效应模型标准化估计的主要步骤结构方程模型通常标准化估计合适的“标准化””估计潜变量调节效应模型的“标准化”估计合适的“标准化”估计LISREL符号目前能利用LISREL来做的比较简单的方法是无约束方法(unconstrainedaroach)与之前的同类方法相比,无约束方法不需要在模型中加上繁难的约束等式,是普通应用工作者能够掌握的方法。潜变量调节效应模型的“标准化”估计ThankU