调节变量和中介变量之区别

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       调节变量(moderator)和中介变量(mediator)是两个重要的统计概念,它们都与回归分析有关。相对于人们关注的自变量和因变量而言,调节变量和中介变量都是第三者,经常被人混淆。从文献上看,存在的问题主要有如下几种: (1)术语混用或换用,两个概念不加区分。例如,在描述同一个过程时,既使用调节过程的术语又使用中介过程的术语(2)术语和概念不一致。如研究的是调节过程,却使用中介的术语。(3)术语和统计分析不一致。如使用了中介变量的术语,却没有做相应的统计分析。出现前面的任何一个问题都会使统计结果解释含糊不清,往往导致错误结论。
       国内涉及中介变量的文章不多,涉及调节变量的就更少。从国外的情况看,一旦这方面的定量分析多起来,误用和混用的情况也就可能多起来,所以让应用工作者正确理解和区分中介变量和调节变量,会用适当的方法进行统计分析,对提高心理科学的研究水平具有积极意义。
      调节变量的定义
       如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数,称M为调节变量。就是说, Y与X 的关系受到第三个变量M 的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱. 例如,学生的学习效果和指导方案的关系,往往受到学生个性的影响:一种指导方案对某类学生很有效,对另一类学生却没有效,从而学生个性是调节变量。又如,学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系,受到学生对该项自我概念重视程度的影响:很重视外貌的人,长相不好会大大降低其一般自我概念;不重视外貌的人,长相不好对其一般自我概念影响不大,从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。


     中介变量的定义
       考虑自变量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。例如,上司的归因研究:下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量 。如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的,从理论上都可以做出合理的解释。

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关键词：调节变量 中介变量 moderator mediator Moder 数据分析 中介变量 调节变量 因变量 自变量

讲得挺清楚。

不过没啥用。

感谢楼主 明白了

楼主好，看过您对以上两个名词的介绍我很受用，可能自己吃的不透，还有问题想咨询一下。我现在想写一个方面的文章，主要核心是A变量影响B变量，然后B变量再影响C变量。这里A对C的影响存在两条路径，B1和B2，然后B1和B2再分别作为自变量影响C。这里可否将B1和B2共同看做中介变量呢？回归方程中自变量是B1和B2，要不要再加入A呢？谢谢

︻$▅舜▇◤ 发表于 2016-1-20 10:25
楼主好，看过您对以上两个名词的介绍我很受用，可能自己吃的不透，还有问题想咨询一下。我现在想写一个方面 ...

当然可以啊，可以同时出现两个中介变量的

精辟，受用！

感谢楼主讲解！