硕士毕业论文调节变量

首先来回答你的问题：1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。2. 从自变量t检验结果来看，逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了，用统计专业的话来说，这意味着逗在的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关地，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。

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

不可以只有两个调节，太单调，没有内容，不容易通过，硕士是学术的研究，一般在五个左右 。