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中介效应和调节效应的SPSS检验

为将不同的变量的数据的尺度统一化，将所有数据进行中心化处理，即将原始数据减去平均数。
SPPS步骤：打开数据，在菜单中执行：
analyse--descriptivestatistics--descriptives。

一．SPSS回归分析中介效应检验步骤：

第一步：检验自变量X（EP1）与因变量Y（SI1）的关系，即方程y=cx+e1中的c是否显著，检验结果如下表：

模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.342a.117.114.820a.预测变量:(常量),Zscore:EP1-IamverycomfortablewithmyphysicalworkenvironmentatHBAT.。
系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)4.203.041102.559.000Zscore:EP1-IamverycomfortablewithmyphysicalworkenvironmentatHBAT..297.041.3427.249.000a.因变量:SI1-Iamnotactivelysearchingforanotherjob.
由上表可知，方程y=cx+e的回归效应显著，系数c值.342显著性为p<.000,可以进行方程m=ax+e和方程y=c’x+bm+e的显著性检验；

第二步：分别检验a和b的显著性，如果都显著，则急需检验部分中介效应和完全中介效应；如果都不显著，则停止检验；如果a或b其中只有一个较显著，则进行sobel检验（边缘检验）。
首先，检验中介变量M（OC1）与自变量X（EP1）的关系，即方程M=ax+e2中的c是否显著，检验结果如下表：

模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.112a.012.0102.512a.预测变量:(常量),EP1-IamverycomfortablewithmyphysicalworkenvironmentatHBAT.。
系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)3.576.5995.969.000EP1-IamverycomfortablewithmyphysicalworkenvironmentatHBAT..154.069.1122.239.026a.因变量:OC1-MyworkatHBATgivesmeasenseofaccomplishment.

由上面两个表格结果分析可知，方程m=ax+e中，a值0.112显著性p>.000,不显著，继续检验b的显著性。

第三步：检验中介变量M（OC1）、自变量X（EP1）和因变量Y（SI1）的关系，即方程y=c’x+bm+e3中的c是否显著，检验结果如下表：

模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.371a.138.133.811a.预测变量:(常量),OC1-MyworkatHBATgivesmeasenseofaccomplishment.,EP1-IamverycomfortablewithmyphysicalworkenvironmentatHBAT.。

系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)2.637.20213.069.000EP1-IamverycomfortablewithmyphysicalworkenvironmentatHBAT..155.022.3256.934.000OC1-MyworkatHBATgivesmeasenseofaccomplishment..050.016.1463.118.002a.因变量:SI1-Iamnotactivelysearchingforanotherjob.
由上面两个表的结果分析可知，方程y=c’x+bm+e中，b值为0.146显著性为p>.000,所以b不显著。
因此综合两个方程m=ax+e和y=c’x+bm+e的检验结果，a和b都不显著，停止检验。所以，由我们的数据，分析得出调节效应不存在。

二．SPSS回归分析调节效应检验步骤：

首先，构建两个回归方程，Y（SI1）是因变量，x（EP1）是自变量，M（OC1）是调节变量，MX（spss计算得出：转换→计算变量，命名JFX）是调节变量和自变量的交互项，系数是abcc'。我们可以检验两个方程的R方改变量，如果该变量显著，说明调节作用显著，也可以直接检验c'的显著性，如果显著也可以说明调节作用。

第一步：在spss中，打开线性回归的菜单：分析→回归→线性。
第二步：将Y（SI1）因变量，x（EP1）自变量，M（OC1）调节变量，放入各自的框框，如图：

第三步：点击下一层，设置第二个方程，在自变量框中增加交互项JFX，如图：

第四步：点击statistic，设置输出