毕业论文只做调节效应分析

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。

做SPSS的调节效应方法：

2.在spss中，打开线性回归的菜单，如图所示：

3.先将因变量【职业探索】、自变量【自我概念】、调节变量【社会支持】放入各自的框框。

4.点击下一层，设置第二个方程。

5.这第二层比第一层增加了一个交互项。

6.点击statistic，设置输出什么参数。

7.一定要选择R方改变量，点击continue，然后点击就好。

8.可以看r方的该变量，第二个方程，sig F change值小于，证明调节效应存在。

9.看输出的结果，第一个红框是系数，也就是前面介绍的abcc'，sig值是他们的显著性水平，交互项系数的sig值小于，说明存在调节效应。

调节变量可以是定性的,也可以是定量的.在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型：Y = aX + bM + cXM + e .Y 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(moderating effect) 的大小.如果c 显著,说明M 的调节效应显著. 2、调节效应的分析方法 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R1 2 .2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ,若R2 2 显著高于R1 2 ,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. 潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量.当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析.做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度.然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度.前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差.如果χ 2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型. 3．中介变量的定义 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. Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3.其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应.当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab,中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量. 4、中介效应分析方法 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.步骤为：第一步检验系统c,如果c 不显著,Y 与X 相关不显著,停止中介 效应分析,如果显著进行第二步；第二步一次检验a,b,如果都显著,那么检验c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著；如果a,b至少 有一个不显著,做Sobel 检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应不显著.Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ,中 ^a, ^b 分别是 a, b 的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分别是 ^a, ^b 的标准误. 5. 调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显著或不显著(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显著性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6. 中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计,包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的X,Y,M 第三做回归分析.（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化,即减去各自的平均数 1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量,以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止） 3、要做调节变量分析,还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归.检验主要看F 是否显著

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。