调节变量与中介变量同时存在时，模型如何构建？

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在社会科学、心理学、管理学等众多研究领域，我们早已不满足于回答“变量X是否影响变量Y”这类简单问题。我们更渴望揭开变量间相互作用的神秘面纱，探究其内在的“黑箱”机制与边界条件。这就引出了两个强大的分析工具：中介分析 与 调节分析。

中介分析 旨在回答“X如何影响Y？”，即探究自变量X通过一个或多个中间机制（中介变量M）对因变量Y产生影响的路径过程。它揭示了现象背后的“因果链条”。
调节分析 则旨在回答“X何时对Y的影响更强或更弱？”，即探究另一个变量（调节变量Z）如何改变X与Y之间关系的强度或方向。它划定了理论成立的“边界条件”。

然而，现实世界往往更为复杂。我们可能会猜想：不仅X通过M影响Y，而且这个“通过M影响Y”的过程本身，还会受到Z的强弱影响。 这种“机制中的条件性”或“有边界的因果路径”，便是调节中介效应 的核心内涵。本文将系统性地介绍调节中介模型的构建逻辑、模型选择策略，并结合实例与软件操作，为您提供一套从理论到实践的完整指南。

一、核心概念：何为调节中介效应？

调节中介效应，顾名思义，是中介效应与调节效应的结合体。它指的是中介路径（X → M → Y）的强度，受到一个调节变量Z的影响。根据调节发生的位置不同，主要可分为三种经典类型：

第一阶段调节：调节变量Z影响的是自变量X到中介变量M的路径（即X → M这一环）。此时，Z决定了X能否有效地“启动”或“激发”中介机制M。例如，工作压力（X）对职业倦怠（M）的影响，可能受到个人韧性（Z）的调节——韧性强的员工，压力更难导致倦怠。
第二阶段调节：调节变量Z影响的是中介变量M到因变量Y的路径（即M → Y这一环）。此时，Z决定了中介机制M能否有效地“转化”为最终结果Y。例如，职业倦怠（M）对离职意向（Y）的影响，可能受到就业市场环境（Z）的调节——市场差时，即使倦怠也不敢轻易离职。
双阶段调节：调节变量Z同时作用于X → M和M → Y两条路径。

在所有这些模型中，中介效应仍然是核心，我们在此基础上进一步探讨这个中介效应如何因调节变量Z的不同水平而发生变化，即条件间接效应。

二、如何选择正确的分析模型？

面对复杂的变量关系，如何将其转化为可检验的统计模型？方法论专家Andrew F. Hayes开发的Process程序及其模型编号系统，为我们提供了一套清晰的“蓝图”。SPSSAU的调节中介功能便完全遵循了这一权威框架。

该流程图详细展示了如何根据调节变量的作用位置选择对应的Process模型。例如，当调节变量作用于自变量与中介变量之间时（第一阶段调节），应选择模型7；而当调节变量同时影响多个路径时，则需要根据具体的影响路径选择模型8、15、58或59。下面依次进行简单介绍。

Model 5时：图中W即为调节变量。调节变量仅针对X->Y这一条路进行调节（准确说Model 5并不是调节中介作用，只是模型中已经考虑了中介作用而已）。

Model 7时：图中W即为调节变量。调节变量仅针对X->M这一条路进行调节。

Model 8时：图中W即为调节变量。调节变量针对X->M和X->Y这2条路进行调节。

Model 14时：图中V即为调节变量。调节变量仅针对M->Y这一路进行调节。

Model 15：图中V即为调节变量。调节变量针对X->Y和M->Y这2路进行调节。

Model 58：图中W即为调节变量。调节变量针对X->M和M->Y这2路进行调节。

Model 59：图中W即为调节变量。调节变量针对X->M，X->Y和M->Y这3路进行调节。

在SPSSAU平台中，这一选择过程变得十分简便，研究者只需根据理论研究假设确定调节发生的位置，然后在分析界面中选择对应的模型编号即可。系统会自动构建相应的统计模型，大大降低了技术门槛。操作如下图：

三、实证分析案例

为了更直观地理解调节中介模型的应用，我们通过一个管理学研究的实例来说明。假设我们研究“领导授权行为对员工创新绩效的影响”，理论模型如下：

自变量（X）：领导授权行为
中介变量（M）：员工工作投入
调节变量（W）：组织创新氛围
因变量（Y）：员工创新绩效

根据理论假设，我们推测领导授权行为通过提升员工工作投入进而促进创新绩效，而这一中介过程受到组织创新氛围的调节。这正符合第一阶段调节模型的特征，因此选择Process模型7进行分析。

在SPSSAU中进行分析时，我们需要：

将各变量放入对应的位置
选择模型7
设置Bootstrap抽样次数（通常5000次）
运行分析并解读结果

结果解读应当重点关注以下几个部分：

首先检查调节效应是否显著，即领导授权行为与组织创新氛围的交互项对工作投入的影响是否显著。如果交互项显著，说明调节效应存在。

接着进行简单斜率分析，考察在组织创新氛围的不同水平（均值、均值±1标准差）下，领导授权行为对工作投入的影响程度。这可以通过SPSSAU自动生成的简单斜率图来直观展示。

最后，通过条件间接效应分析，考察在不同组织创新氛围水平下，通过工作投入的中介效应是否显著。这是通过检查不同水平下的Bootstrap置信区间是否包含0来判断的。

四、分析结果的报告与解释

完整的调节中介分析报告应当包括以下几个部分：

描述性统计和相关性分析：展示各变量的均值、标准差和相关系数矩阵
调节效应检验结果：报告交互项的系数及其显著性水平
简单斜率分析：通过图表结合文字说明调节效应的具体模式
条件间接效应：报告在不同调节变量水平下的间接效应值及其Bootstrap置信区间
效应大小：必要时报告效应大小指标，如被调节的中介效应指数

在结果解释时，要特别注意避免常见的误区。例如，即使直接效应不显著，中介效应仍可能显著；调节中介效应存在的前提是调节效应显著，但不需要总中介效应显著等。

五、总结与建议

调节中介模型作为高级统计方法，能够帮助研究者探索变量间复杂的作用机制和边界条件。通过本文的系统介绍和流程图解，相信研究者能够更好地理解和应用这一方法。

在实际研究过程中，建议注意以下几点：

首先，理论先于技术。模型的选择必须基于扎实的理论基础，而不是盲目尝试不同模型。

其次，重视研究设计。良好的测量工具、适当的样本量和科学的数据收集方法是获得可靠结果的前提。

再次，正确使用统计工具。现代统计软件如SPSSAU大大简化了复杂模型的运算过程，使研究者能更专注于理论假设和结果解释。

最后，合理解读结果。统计显著性只是参考，还应当结合效应大小和实际意义来全面评估研究发现的价值。

随着研究方法的发展，调节中介模型也在不断演进，出现了更多复杂的变体，如多重中介的调节模型、被调节的调节模型等。研究者应当保持学习方法更新，同时根据具体研究问题选择最合适的分析策略。