［求助］SPSS之PROCESS结果分析

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我的研究模型1（process中的Model 7）是：X（LMX）——Me（JE）——Y（TI1），Mo（LLX）是调节X到Me的关系，老师要求要用process跑，但本人是统计菜鸟，完全不懂如何解读统计结果。想求高手指点，统计结果如图11-14.另有模型2调整了Mo（SJEM），统计结果如图1-4，也想请各路高手帮忙一起解读一下。

本研究的假设有4个，如下：
H1: JE对LMX和 TI1之间的负相关具有中介作用；
H2：控制住LMX之后，LLX与JE正相关，与TI1负相关；
H3：LLX对LMX与JE之间的正相关有调节作用，在高LLX的情况下，LMX与JE的正相关会比低LLX的情况下弱；
H4：LLX对LMX与TI1之间的负相关有调节作用，在高LLX的情况下，LMX与TI的负相关会比低LLX的情况下弱。
模型2 的假设相同，只是将LLX换成了SJEM。

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以下为统计结果图。
图1-1

图1-2

图1-3

图1-4

图1

图2

图3

图4

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关键词：Process 结果分析 SPSS ROCE PSS process 模型 如何 统计 中介

“index of moderated mediation”显示index置信区间包含0，所以index不显著，即该中介模型没有受到sjem的调节。你可以考虑重新建构模型了。

模型2的med-mod置信区间不包含0，有中介的调节显著

bfzldh 发表于 2016-1-10 11:58
“index of moderated mediation”显示index置信区间包含0，所以index不显著，即该中介模型没有受到sjem的调 ...

调节变量V在中介变量M与因变量Y之间起调节作用，请问得出如下数据是否表示调节作用不显著？非常感谢！

Model = 14
    Y = TI
    X = IM
    M = cJS
    V = cEC

Statistical Controls:
CONTROL= 性别     年龄     学历     工作年限 公司性质 行业

Sample size
        203

**************************************************************************
Outcome: cJS

Model Summary
          R       R-sq          F        df1        df2          p
      .4182      .1749     5.9051     7.0000   195.0000      .0000

Model
              coeff         se          t          p
constant   -15.2862     3.2401    -4.7178      .0000
IM            .1435      .0305     4.7073      .0000
性别          .0974      .6089      .1599      .8731
年龄          .5730      .8207      .6982      .4859
学历          .7160      .5003     1.4312      .1540
工作年限     -.3885      .4171     -.9316      .3527
公司性质      .6142      .2074     2.9620      .0034
行业         -.0761      .1309     -.5816      .5615

**************************************************************************
Outcome: TI

Model Summary
          R       R-sq          F        df1        df2          p
      .4309      .1856     4.3768    10.0000   192.0000      .0000

Model
              coeff         se          t          p
constant     5.1345     2.4566     2.0901      .0379
cJS          -.2516      .0518    -4.8541      .0000
IM            .0588      .0231     2.5408      .0118
cEC           .2690      .0870     3.0926      .0023
int_1        -.0040      .0156     -.2564      .7979
性别          .1364      .4380      .3114      .7559
年龄          .4611      .5952      .7747      .4395
学历         -.0756      .3602     -.2100      .8339
工作年限     -.0768      .3040     -.2527      .8008
公司性质      .3574      .1533     2.3317      .0208
行业          .0791      .0941      .8412      .4013

Interactions:

int_1    cJS         X     cEC

******************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS *************************

Direct effect of X on Y
     Effect         SE          t          p
      .0588      .0231     2.5408      .0118

Conditional indirect effect(s) of X on Y at values of the moderator(s)

Mediator
           cEC     Effect    Boot SE   BootLLCI   BootULCI
cJS    -2.5054     -.0347      .0118     -.0616     -.0144
cJS      .0002     -.0361      .0113     -.0600     -.0158
cJS     2.5059     -.0375      .0130     -.0658     -.0138

Values for quantitative moderators are the mean and plus/minus one SD from mean

******************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS *************************

Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals:
     1000

Level of confidence for all confidence intervals in output:
    95.00

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

int_1  不显著。所以，后半路径不受调节。

bfzldh 发表于 2016-2-4 10:07
int_1  不显著，Conditional indirect effect(s) of X on Y at values of the moderator(s) 中三个都不显著 ...

具体是看哪里啊？求指教，大神有木有书推荐之类的？

bfzldh 发表于 2016-2-4 10:07
int_1  不显著，Conditional indirect effect(s) of X on Y at values of the moderator(s) 中三个都不显著 ...

三个不显著吗？不是不包含0吗？

ccnugaoxiao 发表于 2017-3-4 15:49
三个不显著吗？不是不包含0吗？

谢谢 已经改正。

bfzldh 发表于 2017-3-4 16:31
谢谢 已经改正。

看到了！您很认真！

想顺便请教一下，Conditional indirect effect(s)三个中有两个区间是不包含0的，“index of moderated mediation”显示index置信区间包含0

但是有调节的中介还是可以成立的？

bfzldh 发表于 2017-3-4 16:31
谢谢 已经改正。

看到了！您很认真！

想顺便请教一下，Conditional indirect effect(s)三个中有两个区间是不包含0的，“index of moderated mediation”显示index置信区间包含0

但是有调节的中介还是可以成立的？