如何用SPSS下的PROCESS作调节效应图

Shuwell 发表于 2018-8-10 23:46
Model = 14
    Y = Z注意力
    X = Z保护性

你现在是597个样本，还有很大的调整空间，使劲地砍掉那些干扰的、无用的数据吧。

Shuwell 发表于 2018-8-10 23:46
Model = 14
    Y = Z注意力
    X = Z保护性

你现在是597个样本，还有很大的调整空间，使劲地砍掉那些干扰的、无用的数据吧。

lin2388800 发表于 2018-8-10 23:54
我要纠正的是：
1、在你的模型中，有调节的中介并未成立。
2、你所认为的中介变量加减标准差，其实是调 ...

谢谢，那从上面的分析来看，哪些指标说明有调节的中介是否成立呢？其实，这批数据我已经删了太多了

Shuwell 发表于 2018-8-11 16:31
谢谢，那从上面的分析来看，哪些指标说明有调节的中介是否成立呢？其实，这批数据我已经删了太多了

你在我所建楼的帖子上发的数据，与你自己的空间内所发的帖子的数据不一样。
在我帖子上的数据中，有调节的中介是不成立的。
在你帖子上的数据中，有调节的中介是成立的。

lin2388800 发表于 2018-8-11 20:39
你在我所建楼的帖子上发的数据，与你自己的空间内所发的帖子的数据不一样。
在我帖子上的数据中，有调节 ...

谢谢你！！[em44]我看了好久。
不同的地方是
Mediator
                 ZV     Effect    Boot SE   BootLLCI   BootULCI
Zexecufu    -1.0000     -.0449      .0135     -.0759     -.0222
Zexecufu      .0000     -.0322      .0100     -.0550     -.0153
Zexecufu     1.0000     -.0196      .0101     -.0442     -.0041
不知道理解得对不对。
其实，还有一个问题想要咨询你，困扰我好久，我的有些数据，中介成立，调节不成立，但是有调节的中介检验成立这是为什么呢？

Shuwell 发表于 2018-8-14 11:57
谢谢你！！我看了好久。
不同的地方是
Mediator

中介成立，调节不成立，但是有调节的中介检验成立？？？？
我没遇到过这样的情况，请发一下你跑出来的结果给我看看，
让我见识见识

楼主，你好，你的这个分享让我学习了很多，因为我也在用process做调节效应，还有一些问题想向你请教，关于process的结果输出，还是有些地方不是很明白，麻烦帮我看一下，十分感谢！
Outcome: Y均值

Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .5744      .3300      .7605    23.7072     7.0000   337.0000      .0000

Model
              coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant    -5.9224     2.5517    -2.3210      .0209   -10.9416     -.9032
M均值      1.8268      .4886     3.7389      .0002      .8657     2.7878
X均值      1.5340      .4575     3.3528      .0009      .6340     2.4340
int_1        -.2532      .0815    -3.1062      .0021     -.4136     -.0929
C            7.0381     2.8400     2.4782      .0137     1.4517    12.6244
int_2       -1.2609      .5328    -2.3664      .0185    -2.3090     -.2128
int_3       -1.5541      .5607    -2.7720      .0059    -2.6570     -.4513
int_4         .2756      .0953     2.8912      .0041      .0881      .4630

Product terms key:

int_1    X均值     X     M均值
int_2    X均值     X     C
int_3    M均值     X     C
int_4    X均值     X     M均值     X     C

R-square increase due to three-way interaction:
         R2-chng   F(1,df2)        df2          p
int_4      .0166     8.3589   337.0000      .0041
Conditional effect of X on Y at values of the moderator(s):
          C    M均值     Effect         se          t          p       LLCI       ULCI
      .0000     4.6830      .3482      .1364     2.5539      .0111      .0800      .6164
      .0000     5.5679      .1242      .1237     1.0042      .3160     -.1191      .3674
      .0000     6.4528     -.0999      .1496     -.6675      .5049     -.3943      .1945
     1.0000     4.6830      .3777      .1135     3.3273      .0010      .1544      .6010
     1.0000     5.5679      .3975      .1151     3.4541      .0006      .1711      .6239
     1.0000     6.4528      .4173      .1320     3.1617      .0017      .1577      .6769

Values for quantitative moderators are the mean and plus/minus one SD from mean.
Values for dichotomous moderators are the two values of the moderator.

Conditional effect of X*M interaction at values of W:
          C     Effect         se          t          p       LLCI       ULCI
      .0000     -.2532      .0815    -3.1062      .0021     -.4136     -.0929
     1.0000      .0223      .0494      .4525      .6512     -.0748      .1195
我想问的是，1、int-这项的确切含义是什么？
                  2、从这个结果看调节效应应该是显著的，但是具体怎么调节是不是应该看调节效应图的斜率变化？
                 3、Conditional effect of X*M interaction at values of W: 这一项下的结果确切含义又是什么呢？

jjy2016 发表于 2018-8-15 10:29
楼主，你好，你的这个分享让我学习了很多，因为我也在用process做调节效应，还有一些问题想向你请教，关于p ...

1、int-这项的确切含义是“交互项”；
2、你说得很对，调节效应在函数中所反映的就是斜率的变化，如果两线趋于平行，说明几乎没有调节作用；
3、我不知道你是模型几，怎么会有4个交互项这么复杂，一下子很难解答。

lin2388800 发表于 2018-8-15 19:17
1、int-这项的确切含义是“交互项”；
2、你说得很对，调节效应在函数中所反映的就是斜率的变化，如果两 ...

谢谢楼主，我选的是model3, 也就是在调节变量M的调节下，又加入另一个调节变量C，Intel我知道是交互项，这些交互项下面的相关系数是不是代表着交互项对Y的影响系数？还是在调节变量的调节下X对Y的影响系数呢？
Conditional effect of X*M interaction at values of W 这一部分我一直不敢确定，按照字面意思应该是约束条件下X和M的交互项在W不同取值下的影响系数，关键到底是对谁的影响系数呢，是对Y的吗？
谢谢！

lin2388800 发表于 2018-8-15 19:17
1、int-这项的确切含义是“交互项”；
2、你说得很对，调节效应在函数中所反映的就是斜率的变化，如果两 ...

另外，我的这个结果在调节变量C取0组的情形下，调节变量M只有在低值4.6830 时X对Y的影响才通过显著性检验，可是在中和高的情况下不显著，那这个调节效应图不是只能画一条曲线了吗，这怎么看调节效应呢？