1. 回歸方程檢驗調節(jié)效應回歸分析是檢驗調節(jié)效應的常用方法。通過構建兩個回歸方程模型來評估調節(jié)效應:1.1 構建第一個回歸方程在第一個回歸方程中,將因變量(y)、自變量(x)和調節(jié)變量(m)納入模型

1. 回歸方程檢驗調節(jié)效應

回歸分析是檢驗調節(jié)效應的常用方法。通過構建兩個回歸方程模型來評估調節(jié)效應:

1.1 構建第一個回歸方程

在第一個回歸方程中,將因變量(y)、自變量(x)和調節(jié)變量(m)納入模型?；貧w方程如下:

y a bx cm e

1.2 構建第二個回歸方程

在第二個回歸方程中,在第一個方程的基礎上增加交互項(mx)。回歸方程如下:

y a bx cm dmx e

2. 檢驗調節(jié)效應

通過比較兩個回歸方程的R方變化情況和交互項系數(shù)的顯著性,可以判斷調節(jié)效應是否存在:

2.1 比較R方變化

如果第二個回歸方程的R方顯著高于第一個回歸方程,說明加入交互項后模型擬合度提高,存在調節(jié)效應。

2.2 檢驗交互項系數(shù)

如果第二個回歸方程中交互項系數(shù)d顯著(p<0.05),也說明存在調節(jié)效應。

3. SPSS操作步驟

下面以SPSS為例,介紹具體的操作步驟:

3.1 打開線性回歸菜單

1. 將因變量、自變量和調節(jié)變量分別放入對應的框框中。

2. 點擊"下一步",進入第二個回歸方程的設置。

3.2 添加交互項

3. 在第二個回歸方程中,增加自變量和調節(jié)變量的交互項。

4. 點擊"統(tǒng)計量",選擇輸出R方改變量。

3.3 查看結果

5. 點擊"確定",運行回歸分析。

6. 在輸出結果中,查看第二個回歸方程的R方改變量和交互項系數(shù)的顯著性,判斷調節(jié)效應是否存在。

通過以上步驟,可以較為系統(tǒng)地利用SPSS檢驗調節(jié)效應。