SPSS 中介效应检验编程

最新推荐文章于 2025-01-06 23:11:24 发布

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文章标签：机器学习人工智能编程

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本文介绍了如何使用SPSS进行中介效应检验，详细阐述了如何通过线性回归模型建立自变量X、中介变量M和因变量Y的关系，并提供了相关SPSS编程代码。通过分析中介效应的间接效应、直接效应和总效应，帮助读者理解和应用中介效应检验来理解变量间的影响过程。

在统计学中，中介效应检验是一种用于探究一个变量对两个其他变量之间关系的影响程度的方法。中介效应检验可以帮助我们理解一个变量通过作用于另一个中介变量来影响最终结果变量的过程。在本文中，我们将使用SPSS软件来进行中介效应检验，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一份数据集，其中包含我们感兴趣的自变量、中介变量和因变量。假设我们的数据集名为"dataset.sav"，其中包含自变量X、中介变量M和因变量Y。我们将使用线性回归模型来进行中介效应检验。

以下是进行中介效应检验的SPSS代码：

* 导入数据集.
GET FILE='dataset.sav'.
DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT.

* 运行线性回归模型.
REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN
  /DEPENDENT Y
  /METHOD=ENTER X
  /SAVE PRED(Mediators).

* 提取中介变量的预测值.
DATASET ACTIVATE DataSet1.
COMPUTE M_hat = $PRED1.

* 运行中介效应模型.
REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN
  /DEPENDENT Y
  /METHOD=ENTER X M_hat.

* 查看中介效应检验结果.
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