spss 用process做中介结果如何判读？

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Run MATRIX procedure:

************* PROCESS Procedure forSPSS Release 2.16.1 ******************

          Written by Andrew F. Hayes,Ph.D.       www.afhayes.com

   Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3

**************************************************************************

Model = 4

   Y =体重

   X = HIa

   M =长

Sample size   1315

**************************************************************************

Outcome:长

Model Summary

       R       R-sq      MSE     F          df1      df2           p

      .1873     .0351     4.2698   11.9090     4.0000   1310.0000      .0000

Model

              coeff         se          t    p      LLCI     ULCI

constant     5.1167    2.6894     1.9026      .0573    -.1593    10.3927

HIa        -.2228     .1616    -1.3793      .1680     -.5398     .0941

系数a  

**************************************************************************

Outcome:体重

Model Summary

      R       R-sq   MSE     F              df1    df2          p

      .5889  .3468  133662.034  139.0071     5.0000  1309.0000     .0000

Model

                coeff     se       t             p       LLCI      ULCI

constant     -5560.0222   476.4851  -11.6688      .0000   -6494.7801  -4625.2644

长 系数b   63.5028     4.8884   12.9906      .0000    53.9129     73.0927

HIa        -10.3360    28.6037     -.3614     .7179    -66.4501    45.7781

******************** DIRECT ANDINDIRECT EFFECTS *************************

Direct effect of X on Y

    Effect         SE          t        p      LLCI      ULCI

     -10.3360     28.6037     -.3614    .7179   -66.4501    45.7781 直接效应不成立

系数c

Indirect effect of X on Y

           Effect    Boot SE  BootLLCI   BootULCI

长      -14.1500     6.3785   -24.9344    -.0722      间接效应置信区间不包括0

Normal theory tests for indirecteffect

      Effect        se        Z            p

      -14.1500    10.3468   -1.3676      .1714     

******************** ANALYSIS NOTESAND WARNINGS *************************

Number of bootstrap samples forbias corrected bootstrap confidence intervals:

    5000

Level of confidence for allconfidence intervals in output:

   95.00

NOTE: Some cases were deleted dueto missing data.  The number of suchcases was:

84

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