spss,process,做有调节的中介模型，调节变量是二分变量，应该怎么解释呀？

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Model  : 7
    Y  : a35
    X  : newmedia
    M  : a43a
    W  : jieceng

Covariates:
oldmedia

Sample
Size:  12165

**************************************************************************
OUTCOME VARIABLE:
a43a

Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .3651      .1333     2.5233   467.6050     4.0000 12160.0000      .0000

Model
              coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     2.2526      .0584    38.5470      .0000     2.1381     2.3672
newmedia      .2104      .0163    12.9108      .0000      .1784      .2423
jieceng      1.1298      .0598    18.8798      .0000     1.0125     1.2471
Int_1        -.0699      .0231    -3.0185      .0025     -.1152     -.0245
oldmedia      .4122      .0207    19.9484      .0000      .3717      .4527

Product terms key:
Int_1    :        newmedia x        jieceng

Test(s) of highest order unconditional interaction(s):
       R2-chng          F        df1        df2          p
X*W      .0006     9.1115     1.0000 12160.0000      .0025
----------
    Focal predict: newmedia (X)
          Mod var: jieceng  (W)

Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s):

    jieceng     Effect         se          t          p       LLCI       ULCI
      .0000      .2104      .0163    12.9108      .0000      .1784      .2423
     1.0000      .1405      .0168     8.3593      .0000      .1076      .1735

**************************************************************************
OUTCOME VARIABLE:
a35

Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .2055      .0422     1.0833   178.7528     3.0000 12161.0000      .0000

Model
              coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     2.7296      .0367    74.2985      .0000     2.6576     2.8016
newmedia     -.1045      .0078   -13.3569      .0000     -.1198     -.0891
a43a          .1117      .0057    19.6602      .0000      .1006      .1228
oldmedia      .0667      .0137     4.8762      .0000      .0399      .0935

****************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y *****************

Direct effect of X on Y
     Effect         se          t          p       LLCI       ULCI
     -.1045      .0078   -13.3569      .0000     -.1198     -.0891

Conditional indirect effects of X on Y:

INDIRECT EFFECT:
newmedia    ->    a43a        ->    a35

    jieceng     Effect     BootSE   BootLLCI   BootULCI
      .0000      .0235      .0023      .0189      .0285
     1.0000      .0157      .0018      .0123      .0197

Index of moderated mediation (difference between conditional indirect effects):
             Index     BootSE   BootLLCI   BootULCI
jieceng     -.0078      .0026     -.0129     -.0029
---

*********************** ANALYSIS NOTES AND ERRORS ************************

Level of confidence for all confidence intervals in output:
  95.0000

Number of bootstrap samples for percentile bootstrap confidence intervals:
  1000

NOTE: Standardized coefficients not available for models with moderators.

------ END MATRIX -----

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关键词：Process 中介模型 ROCE 调节变量 SPSS 定量分析 论文 spss process