相关分析结果解读 急救

SPSS相关分析中X与Y正相关，X与M1,M2正相关，M1,M2,与Y正相关

PROCESS分析X对Y直接效应不显著
X通过M1负向影响Y
X通过M2正向影响Y


小白一枚，没学过统计，请教各位：
在做论文

在结果讨论中如何描述以上结果，特别是相关分析中M1与Y正相关，但是最后中介分析了 X通过M1负向影响Y

越详细越好，最好给个写的框架，跪谢

相关分析是皮尔逊相关
中介用的PROCESS

急急急

UP UP UP 在线等，哪位大神帮帮忙

统计学结果的解释是依赖经济数据的，也就是说你要给出这几个字符代表的是什么变量，相关系数多大，才能“解释”结果，否则就只是空谈。
以下为空谈：
相关性只说明数字间的关系
相关性不是因果性，你描述中“负向影响/正向影响”需要合理解释来说明其因果性，否则只是“负相关/正相关”，又何来X通过M1，M2影响Y？
相关系数多大？假设做回归，很可能存在多重共线性

Model = 4
     Y = Y
     X = X
    M1 = M1
    M2 = M2
    M3 = M3

Sample size
         488

**************************************************************************
Outcome: M1

Model Summary
           R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
       .4498      .2023      .5119   123.2571     1.0000   486.0000      .0000

Model
               coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     1.7222      .1286    13.3919      .0000     1.4695     1.9749
X             .3672      .0331    11.1021      .0000      .3022      .4322

**************************************************************************
Outcome: M2

Model Summary
           R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
       .3966      .1573      .8859    90.7042     1.0000   486.0000      .0000

Model
               coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     1.0206      .1692     6.0331      .0000      .6882     1.3531
X             .4144      .0435     9.5239      .0000      .3289      .4998

**************************************************************************
Outcome: M3

Model Summary
           R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
       .3368      .1134      .3983    62.1750     1.0000   486.0000      .0000

Model
               coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     2.4982      .1134    22.0233      .0000     2.2753     2.7211
X             .2300      .0292     7.8851      .0000      .1727      .2873

**************************************************************************
Outcome: Y

Model Summary
           R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
       .5007      .2507      .5709    40.3970     4.0000   483.0000      .0000

Model
               coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     1.7746      .2017     8.7995      .0000     1.3783     2.1708
M1           -.2053      .0642    -3.1959      .0015     -.3315     -.0791
M2            .4850      .0484    10.0270      .0000      .3900      .5801
M3            .1663      .0555     2.9983      .0029      .0573      .2753
X             .0092      .0404      .2285      .8194     -.0702      .0886

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

Direct effect of X on Y
      Effect         SE          t          p       LLCI       ULCI
       .0092      .0404      .2285      .8194     -.0702      .0886

Indirect effect of X on Y
           Effect    Boot SE   BootLLCI   BootULCI
TOTAL      .1639      .0293      .1067      .2229
M1        -.0754      .0273     -.1328     -.0245
M2         .2010      .0294      .1469      .2630
M3         .0383      .0163      .0101      .0753

Normal theory tests for specific indirect effects
        Effect         se          Z          p
M1     -.0754      .0246    -3.0597      .0022
M2      .2010      .0292     6.8874      .0000
M3      .0383      .0137     2.7831      .0054

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

Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals:
      5000

Level of confidence for all confidence intervals in output:
     95.00

alanhtb 发表于 2019-4-14 00:57
统计学结果的解释是依赖经济数据的，也就是说你要给出这几个字符代表的是什么变量，相关系数多大，才能“解 ...

大神 我把统计数据贴下面了 你帮我看下吧  我就是不知论文怎么解释 M1与Y正相关，进入中介分析后变成负向影响，如果做论文 该怎么表述呢  

X的p值0.8149远大于0.05，说明X对Y的影响不显著，应该从模型中删除变量X哦
X与M1，M2，M3之间相关系数也说明模型可能存在多重共线性，解决方法多种，其中之一也是删除X
1模型的R=0.5007，有点小哦，不知道楼主的学科对此有没有要求，考虑加入新的变量
2我不懂中介分析，但是M1与Y不是负相关吗，回归和中介中M1参数为都是负数，没有问题啊。X对M1正，M1对Y负，导致X通过M1对Y负， 合理。
3中介分析中X对M1，M2，M3都比较显著，也说明模型存在多重共线性
总结：1多重共线性，2模型对Y解释不够强（当然还是要问问老师0.5够不够）
方法：1.X与Y单独做相关系数看一下  2.删除X做回归看一下  3.加入新的变量

alanhtb 发表于 2019-4-14 12:13
X的p值0.8149远大于0.05，说明X对Y的影响不显著，应该从模型中删除变量X哦
X与M1，M2，M3之间相关系数也说 ...

之前做皮尔逊相关，M1对Y相关系数是.267**，显著正相关，那为啥后面回归和中介分析变成负的了，
论文中该怎么表达，这一转变？

另外你说的回归分析具体是指统计结果中哪一块的内容，我这个统计结果还看不大懂
目前老师说模型成立
谢谢大神

相关系数0.267表明相关性是比较弱的，不是“显著正相关”，后面回归加入了其他变量影响，没必要对二者之间的差别做过多解读
回归是outcome Y的部分，X的P值 .8194，表明X的系数为0的可能性较大，需要从模型中删除；又因为有多重共线性，最好单独看一下X，Y之间的相关系数