SPSS有话说：调节效应检验
导 语
中介变量主要回答自变量如何影响因变量，而调节变量在自变量与因变量之间的作用又是怎样的？下面我们对调节的概念、检验方法等方面进行介绍。
SPSS有话说
概念
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。
说理论太抽象，还是回归到生活中。近年来，明星出轨事件较为横行，我们就用这个举例子吧。比如，原本夫妻关系和谐，因为第三者插足，使之原来的关系变差，那么第三者就相当于调节变量，改变两个变量之间关系的强度或方向。看不明白，看下图，你懂得！
再举一个例子，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。
特别提示
调节变量主要解决自变量何时或何种条件下影响因变量，代表一种条件。在相关关系上，要求调节变量最好与自变量、因变量均不存在显著相关，当然存在相关也是可以的。在数据类型上，自变量和调节变量既可以是连续变量也可以是分类变量，但因变量必须为连续变量。
中介变量与调节变量的区别
检验方法
将自变量与调节变量按照是否连续变量可以分为四种检验方法：
特别提示
调节效应和交互效应在统计模型上无本质区别；但调节效应能够指定谁是自变量，谁是调节变量；而交互作用地位是等价的。
在交互作用分析中，两个自变量的地位可以是对称的，其中任何一个都可以解释为调节变量；也可以是不对称的,只要其中有一个起到了调节变量的作用，交互效应就存在。但在调节效应中，哪个是自变量,哪个是调节变量，是很明确的，在一个确定的模型中两者不能互换。
1.自变量和调节变量均是分类变量(方差分析)
自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多因素方差分析中的交互作用显著性分析，交互作用显著即说明调节效应显著。
步骤：【分析】-【一般线性模型】-【单变量】-【自变量、调节变量放入固定因子，因变量放入因变量框】。
问题：检验性别在年级与拖延行为之间是否存在调节作用？
自变量：年级（分类变量）
调节变量：性别（分类变量）
因变量：拖延行为
2.自变量是连续变量，调节变量是分类变量（分组回归）
问题：检验性别在自我控制与拖延行为之间是否存在调节作用？
自变量：自我控制（连续变量）
调节变量：性别（分类变量）
因变量：拖延行为
注：自变量和因变量均已标准化处理。
如上图所示，男性组中，自我控制的标准回归系数为-0.621，而在女性组中，自我控制的标准回归系数为-0.592，这两个回归系数具有较大的差异。但这只是主观判断，从统计角度出发，需要采用费雪Z转化比较差异显著性，如果显著表示存在调节。文件可从QQ群自行下载获取。
在本例中，Z<1.96，表明P>0.05。因此性别在自我控制与拖延行为之间不起调节作用。
3. 自变量是分类变量，调节变量是连续变量(分层回归)
步骤：
（1）先将自变量（假设4个水平）转化成虚拟变量（K-1个虚拟变量）：X1、X2、X3
然后将调节变量中心化或标准化处理（cM）
求处理之后的调节变量与虚拟变量的乘积：cM*cX1、cM*cX2、 cM*cX3
（2）分层层级回归分析调节效应
第一层: X1、X2、X3、cM对Y的回归；
第二层:cM*cX1 、cM*cX2、 cM*cX3对Y的回归。
R2 改变量是否显著或者XM的回归系数是否显著(显著即调节)。
问题：检验性别在自尊与网络成瘾之间是否存在调节作用？
自变量：性别（分类变量）
调节变量：自尊（连续变量）
因变量：网络成瘾
注：调节变量和因变量均已标准化处理。
4.自变量（X）和调节变量（M）都是连续变量 (分层回归)
步骤：
（1）对两个变量先做中心化或标准化处理 ：cX、cM
然后处理之后的两个变量的乘积（交互效应项或调节效应项cXM ）
（2）分析层级回归分析调节效应或交互效应
第一层：cX、cM对Y的回归；
第二层：cXM对Y的回归。
R2 改变量是否显著或者XM的回归系数是否显著(显著即调节)。
问题：检验自尊在自我控制与网络成瘾之间是否存在调节作用？
自变量：自我控制（连续变量）
调节变量：自尊（连续变量）
因变量：网络成瘾
注：以上变量均已标准化处理。
所有例题的数据文件都会上传到QQ群中，需要对照练习的朋友可以前往下载，QQ群号见下方温馨提示。
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