2024年5月13日发(作者：仆玉宸)
调节效应分析攻略
一、调节效应回归方程：
调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯
的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影
响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，
在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既
可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中
介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会
地位等。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变
量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效
应检验回归方程包括2个如下：
y=a+bx+cm+e 1）
y=a+bx+cm+c’mx+e 2）
在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即
是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。
二、检验调节效应的方法有三种：
1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方
程的复相关系数R
1
2
和R
2
2
是否有显著区别，若R
1
2
和R
2
2
显著不同，则
说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；
2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’
（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；
3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；
4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R
2
。
注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量
类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验
三、显变量调节效应分析的几种类型
根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，
分析调节效应的方法和操作也有区别如下：
1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)
如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差
分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则
可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我
就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。
2.分类自变量（x）+连续调节变量（m）
这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换，将自
变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做
层次回归
分析。分
类自变量转换为伪变量的方法：假设自变量X有n种分类，则可以转
换为n-1个伪变量，例如自变量为年收入水平，假设按人均年收入水
平分为8千以下、8000~2万、2万~5万、5万~10万、10万以上四种
类型，则可以转换为3个伪变量如下：
x1 x2 x3
10万以上 1 0 0
5万到10万 0 1 0
2万到5万 0 0 1
8千以下 0 0 0
上述转换在spss中可以建立3个伪变量x1、x2、x3,变量数据中心
化后标准回归方程表示为：
2024年5月13日发(作者：仆玉宸)
调节效应分析攻略
一、调节效应回归方程：
调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯
的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影
响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，
在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既
可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中
介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会
地位等。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变
量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效
应检验回归方程包括2个如下：
y=a+bx+cm+e 1）
y=a+bx+cm+c’mx+e 2）
在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即
是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。
二、检验调节效应的方法有三种：
1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方
程的复相关系数R
1
2
和R
2
2
是否有显著区别，若R
1
2
和R
2
2
显著不同，则
说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；
2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’
（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；
3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；
4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R
2
。
注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量
类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验
三、显变量调节效应分析的几种类型
根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，
分析调节效应的方法和操作也有区别如下：
1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)
如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差
分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则
可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我
就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。
2.分类自变量（x）+连续调节变量（m）
这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换，将自
变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做
层次回归
分析。分
类自变量转换为伪变量的方法：假设自变量X有n种分类，则可以转
换为n-1个伪变量，例如自变量为年收入水平，假设按人均年收入水
平分为8千以下、8000~2万、2万~5万、5万~10万、10万以上四种
类型，则可以转换为3个伪变量如下：
x1 x2 x3
10万以上 1 0 0
5万到10万 0 1 0
2万到5万 0 0 1
8千以下 0 0 0
上述转换在spss中可以建立3个伪变量x1、x2、x3,变量数据中心
化后标准回归方程表示为：