心理学中介效应例子有哪些，心理中介因素的作用是什么？什么是心理中介因素？

导读：本文介绍了一些关于心理中介因素的作用和验证的方法。心理中介因素是指联结应激源和应激反应的纽带，对个体的健康起重要的缓冲作用。主要包括认知评价、事物的可预测性、个体关于事件的知识、人格特征自尊水平、控制感、归因倾向、自我效能感、社会支持、心理坚强程度及应付能力和应付风格等中介变量。中介效应是指变量间的影响关系，不是直接的因果链关系，而是通过一个或一个以上变量（M）的间接影响产生的。中介效应可以通过依次检验法、系数乘积项检验法、差异检验法等方法进行检验。调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在SPSS中，可以使用spssmaro脚本进行中介效应与调节效应分析。如下为有关心理学中介效应例子有哪些，心理中介因素的作用是什么？什么是心理中介因素？的文章内容，供大家参考。

1、心理中介因素的作用是什么？ 什么是心理中介因素？

心理中介因素是联结应激源和应激反应的纽带，在一定程度上影响个体的应激评价及应激状态下的反应，对个体的健康起重要的缓冲作用。

主要的心理中介因素包括认知评价、事物的可预测性、个体关于事件的知识、人格特征自尊水平、控制感、归因倾向、自我效能感社会支持、心理坚强程度及应付能力和应付风格。

2、关于心理学的中介作用验证

这位爱好者对心理一无所知。你得先建模型啊，详细的部分还是得找导师。 你说呢。。。

这个问题 好像很高级啊 我也是心理学爱好者 路过随便说一句

应该是叫你利用SPSS软件创建坐标系 输入参数 然后求得三个变量的方程式 就可以了

其实就是叫你做数学题目 建立坐标系 求解方程

随便说说 仅供参考 希望对你有帮助

3、【绝对精品】如何运用spss及AMOS进行中介效应与调节效应分析

文件名：中介效应重要理论及操作务实目录：

一、中介效应概述 中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量（M）的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。

二、中介效应检验方法 1。依次检验法（causual steps）。 2。系数乘积项检验法（products of coefficients） 3。差异检验法（difference in coefficients）。 4。温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序， 三 中介效应操作在统计软件上的实现 2。在spss中运用spssmaro脚本来分析中介效应

4、如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析

3、 调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时，通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画，它是M 的线性函数，c 衡量了调节效应（moderating effect） 的大小。如果c 显著，说明M 的调节效应显著。

2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量，将自变量和调节变量中心化，做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：

1、做Y对X和M 的回归，得测定系数R1 2 。

2、做Y对

X、M 和XM 的回归得R2 2 ，若R2 2 显著高于R1 2 ，则调节效应显著。或者，作XM 的回归系数检验，若显著，则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归：按 M 的取值分组，做 Y 对 X 的回归。若回归系数的差异显著，则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量，自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时，做分组结构 方程分析。做法是，先将两组的结构方程回归系数限制为相等，得到一个χ 2 值和相应的自由度。然后去掉这个限制，重新估计模型，又得到一个χ 2 值和相应的自 由度。前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2，其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ 2 检验结果是统计显著的，则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh，Wen 和Hau 提出的无约束的模型。3．中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响，如果X 通过影响变量M 来影响Y，则称M 为中介变量。Y=cX+e1，M=aX+ e2 ，Y= c′X+bM+e3。其中，c 是X 对Y 的总效应，ab 是经过中介变量M 的中介效应，c′是直接效应。当只有一个中介变量时，效应之间有 c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量。

4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应，无论变量是否涉及潜变量，都可以用结构方程模型分析中介效应。步骤为：第一步检验系统c，如果c 不显著，Y 与X 相关不显著，停止中介 效应分析，如果显著进行第二步；第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少 有一个不显著，做Sobel 检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ，中 ^a，^b 分别是 a，b 的估计，sab=^a2sb2 +b2sa2，sa，sb 分别是 ^a，^b 的标准误。5。调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X，M 在Y 前面，M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向（正或负） 和强弱 代表一种机制，X 通过它影响Y M 与

X、Y 的关系 M 与

X、Y 的相关可以显著或不显著（后者较理想） M 与

X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析，检验偏回归系数c 的显著性（t 检验）；或者检验测定系数的变化（F 检验） 做依次检验，必要时做 Sobel 检验 6。中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计，包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X，Y，M 第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化，即减去各自的平均数

1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量，以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent

2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止）

3、要做调节变量分析，还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归。检验主要看F 是否显著 调节变量可以是定性的，也可以是定量的。

在做调节效应分析时，通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：y = ax + bm + cxm + e 。y 与x 的关系由回归系数a + cm 来刻画，它是m 的线性函数， c 衡量了调节效应（moderating effect） 的大小。如果c 显著，说明m 的调节效应显著。

2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。

当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量，将自变量和调节变量中心化，做 y=ax+bm+cxm+e 的层次回归分析：

1、做y对x和m 的回归，得测定系数r1 2 。

2、做y对

x、m 和xm 的回归得r2 2 ，若r2 2 显著高于r1 2 ，则调节效应显著。

或者， 作xm 的回归系数检验，若显著，则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归：按 m 的取值分组，做 y 对 x 的回归。若回归系数的差异显著，则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做y=ax +bm +cxm +e 的层次回归分析。 潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量，自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。

当调节变量是类别变量时，做分组结构 方程分析。做法是，先将两组的结构方程回归系数限制为相等，得到一个χ 2 值和相应的自由度。然后去掉这个限制，重新估计模型，又得到一个χ 2 值和相应的自 由度。前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2，其自由度就是两个模型的自由度之差。

如果χ 2 检验结果是统计显著的，则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是marsh，wen 和hau 提出的无约束的模型。 3．中介变量的定义 自变量x 对因变量y 的影响，如果x 通过影响变量m 来影响y，则称m 为中介变量。 y=cx+e1， m=ax+ e2 ， y= c′x+bm+e3。

其中，c 是x 对y 的总效应，ab 是经过中介变量m 的中介效应，c′是直接效应。当只有一个中介变量时，效应之间有 c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量。

4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应，无论变量是否涉及潜变量，都可以用结构方程模型分析中介效应。

步骤为：第一步检验系统c，如果c 不显著，y 与x 相关不显著，停止中介 效应分析，如果显著进行第二步；第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少 有一个不显著，做sobel 检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。

sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ，中 ^a， ^b 分别是 a， b 的估计， sab=^a2sb2 +b2sa2， sa，sb 分别是 ^a， ^b 的标准误。

5。 调节变量与中介变量的比较 调节变量m 中介变量m 研究目的 x 何时影响y 或何时影响较大 x 如何影响y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 x 对y 的影响时强时弱 x 对y 的影响较强且稳定 典型模型 y=am+bm+cxm+e m=ax+e2 y=c′x+bm+e3 模型中m 的位置 x，m 在y 前面，m 可以在x 前面 m 在x 之后、y 之前 m 的功能 影响y 和x 之间关系的方向（正或负） 和强弱 代表一种机制，x 通过它影响y m 与

x、y 的关系 m 与

x、y 的相关可以显著或不显著（后者较理想） m 与

x、y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析，检验偏回归系数c 的显著性（t 检验）；或者检验测定系数的变化（f 检验） 做依次检验，必要时做 sobel 检验 6。 中介效应与调节效应的spss 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计，包括m sd 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的x，y，m 第三做回归分析。

（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和m 中心化，即减去各自的平均数

1、现将m（调节变量或者中介变量）、y 因变量，以及与自变量、因变量、m 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent

2、再按next 将x 自变量输入（中介变量到此为止）

3、要做调节变量分析，还要将x与m 的乘机在next 里输入作进一步回归。检验主要看f 是否显著

5、请教中介效应Sobel检验

在做中介效应时，有时候需要用Sobel检验。Sobel检验可以手工计算，也可以在Excel中计算，但这些都需要一步步计算，比较麻烦。当然，如果下载Sobel小程序，那计算起来就比较方便，但也要设置相应的算式。

其实，在SPSS的Process插件就可以自动生成Sobel检验结果，包括具体效应值和显著性水平。Process具体操作步骤见本博客“SPSS数据统计分析”的博文（点击进入）《用SPSS的Process做中介和调节效应的优点、步骤和不足》。

6、两个中介变量的中介分析

将路径模型图画出来，然后将因变量分解，几个因变量就分解为几个方程，最后用enter法计算各个方程的标准化回归系数即可得到各个路径的系数。（南心 spss多中介分析） 这个是比较两个模型的差异，有差异就说明你的中介变量有作用

7、请教中介效应Sobel检验

请查询温忠麟等论文或者SPSS的Process插件。（南心网 SPSS中介效应分析） 在做中介效应时，有时候需要用sobel检验。sobel检验可以手工计算，也可以在excel中计算，但这些都需要一步步计算，比较麻烦。当然，如果下载sobel小程序，那计算起来就比较方便，但也要设置相应的算式。

其实，在spss的process插件就可以自动生成sobel检验结果，包括具体效应值和显著性水平。process具体操作步骤见本博客“spss数据统计分析”的博文（点击进入）《用spss的process做中介和调节效应的优点、步骤和不足》。

8、如何用amos作中介效应的检验

关键是先构建出多重中介模型图，然后运行Amos，根据拟合效果以及各个路径系数、直接间接和总效果来评判。但Amos在做多重中介检验时，难以分离各个中介的独立中介作用。建议用Mplus。（南心网为您解决结构方程模型问题） 对于多重中介模型，amos不能直接检验每个具体中介的单独效应，只能得到一个总的效应。如果要分离出具体的单独中介效应，就需要启用贝叶斯估计语法，需要编程。实际上，用mplus来做会非常方便。（南心网 mplus）

9、请教如何运用Mplus分析有调节的中介效应

你把具体的模型介绍一下，然后用语句来处理就可以了。（南心网 mplus数据分析） 根据模型结构编制Mplus程序代码，然后用model Constraint构建高低调节水平中的中介效应，比较二者差异即可。（南心 数据统计 提供）