求助，spss的process第14个模型的结果分析

求助Spss的process插件分析的结果，我建立的模型是model14 自变量x，因变量Y，中介变量M，调节变量GP1调节中介变量m和因变量y之间的关系，结果显示是这个结果，不知道这个模型是否成立？我看置信区间范围有0，而且调节模型中的ins的值不显著（是不是就是说调节变量不起作用），但是我单独分析自变量M，因变量Y，GP1做调节变量时，ins的值是显著的，放到这个中介调节模型中是不是就不行了，求大神指教，万分感谢.我用绿色字体标注了我主要看的几个数值，红色标记代表有问题的地方，不知道分析的对不对。
我选的模型图
[img]blob:https://bbs.pinggu.org/901ddc61-1308-4d93-8123-6e6bf38d9e6d[/img]


Run MATRIX procedure:

**************** PROCESS Procedure for SPSS Release 2.13.1 **************

          Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com
    Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3

**************************************************************************
Model = 14
    Y = Y
    X = X
    M = M
    V = GP1

Sample size
        488

**************************************************************************
Outcome: M

Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .0993      .0099    14.2775     4.8395     1.0000   486.0000      .0283

Model
              coeff                se               t                p       LLCI       ULCI
constant    20.4324      .1913   106.7920      .0000    20.0565    20.8084
X            -.1271           .0578    -2.1999       .0283   -.2407.      -.0135    **************************************************************************
Outcome: Y

Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .4201      .1765   143.3220    25.8810     4.0000   483.0000      .0000

Model
              coeff                      se          t          p           LLCI       ULCI
constant    31.7442    19.1005     1.6620      .0972    -5.7861    69.2745
M            2.6214      .8824        2.9709      .0031      .8877     4.3552
X            -.2527      .1894        -1.3346      .1826     -.6248      .1193
GP1          1.4135      .4607      3.0679      .0023      .5082     2.3188
int_1        -.0376      .0214    -1.7556       .0798      -0.796     0.0045   
Interactions:

int_1    M           X     GP1

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

Direct effect of X on Y
     Effect         SE          t          p       LLCI       ULCI
     -.2527      .1894    -1.3346      .1826     -.6248      .1193

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

Mediator
         GP1     Effect    Boot SE   BootLLCI   BootULCI
M    33.9169     -.1713      .0826     -.3638     -.0319
M    39.6107     -.1441      .0662    -.2907     -.0239
M    45.3044     -.1169      .0562    -.2407     -.0170

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.

******************** INDEX OF MODERATED MEDIATION ************************

Mediator
       Index   SE(Boot)   BootLLCI   BootULCI
M      .0048      .0043    -.0011      .0174

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

NOTE: Some cases were deleted due to missing data.  The number of such cases was:
  69

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

图片没显示出来，二楼补充model14的图

还有一点忘记说了，几个变量都是连续变量，单独分析时，M在X和Y之间做中介变量，GP1在M和Y之间做调节变量，放在一起model14就出现了这个结果，不知道是不是模型不成立

救星105033 发表于 2019-5-6 18:12
边缘显著，可以认为是成立，也可以认为是不成立。

例如int项p值在显著边缘，可以后续采用J-N分析显著点。 ...

请问什么是效应比较？

救星105033 发表于 2019-5-6 18:12
边缘显著，可以认为是成立，也可以认为是不成立。

例如int项p值在显著边缘，可以后续采用J-N分析显著点。 ...

请问什么是效应比较？

救星105033 发表于 2019-5-6 18:12
边缘显著，可以认为是成立，也可以认为是不成立。

例如int项p值在显著边缘，可以后续采用J-N分析显著点。 ...

这就有点高深了，请问这种结果如果认为是成立的有文献支持么