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说起中介变量或者调节变量，大家应该是不陌生的，那么检验中介或者调节变量存在的中介效应，方法则显得尤为重要。
中介效应和调节效应的检验方法有多种，其中回归法在中介效应的检验中更加突出，广泛应用在硕论的写作中，也属于认可度较高的内容。同时，调节效应也利用交互乘积项的生成来进行结果检验，得到效应的正负状况，反映对自变量影响因变量关系的促进或者阻碍作用。但是，这种方法在近些年逐渐被质疑不够科学化。
由于Hayes开发的基于SPSS和SAS的中介和调节效应分析程序插件Process得到了越来越多的人的应用相比于传统的回归检验法，利用Process插件，有着很大的优势：中介效应分析一步到位。
在Process之前，中介效应分析要分步进行，分为三步（实际上两步就可以）。
①：检验总效应，即自变量X对因变量Y的总效应。
但这一步已经被证明是没有必要的甚至是错误的，总效应存在与否不是中介效应的必要条件，因此，先前支持中介效应三步法的一些学者后来做了修正，不再把检验总效应作为前提条件，也就是三步法实际上变成了两步法。此外，结构方程模型的思路再次证明，第一步检验总效应的做法完全没有必要。
Hayes显然早已发现了这一点，因此，Process插件做的就是两步而不是三步。Process直接将这两步整合起来，得到一个总的结果，不需要分两步设置和分析，这就大大简化了步骤，结果呈现更全面。更加特别的是，Process虽然两步整合在一起，但其结果也是分步呈现，因而非常方便我们在论文中整理成规范的表格结果。
②调节效应分析前的数据处理自动化。
在Process出来之前，调节效应的分析要经过两个重要环节——变量中心化和构建交互项，虽然这两步的操作不难，但有时候容易忽视或者计算出错。Process提供了均值中心化之后的交互项设置，可以自动完成，因此更为准确高效。
③中介效应的Bootstrap和Sobel检验可以自动处理。
在Process开发之前，中介效应的Bootstrap需要特别设置，Sobel检验需要手工计算（或者用专门的小程序），Process则可以直接自动化完成，并直接得到中介效应值Sobel检验值Z和显著性水平（基于理论正态分布）。
总的来说，利用Process进行中介和调节效应的检验，确实能够避免出现的诸多不足，但是方法的掌握才是最重要的也是循序渐进的，每个方法都需要掌握后才能熟练的使用哦~以上就是本期的分享啦~还想看什么内容还可以留言告诉我们哦！下期见~
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