请教各位大神怎么看process做出来的有中介的调节效应结果！

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我的模型是一个前因X-OCM,中介M1-CG,中介M2-PIS,结果变量Y-JI,调节变量-AP,调节变量是放在前因和中介之间，同时调两条线，我是用process做的调节效应，但我只会看前半部分的调节结果，是成立的，不会看条件间接效应（有中介的调节效应），请会看的大神教教我该怎么看整条线的调节效应（有中介的调节效应）是否显著，毕业论文告急！!万分感谢！！！结果如下所示：

Model = 7

    Y = JI

    X = OCM

   M1 = CG

   M2 = PIS

    W = AP

Sample size

        309

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

Outcome: CG

Model Summary

    R        R-sq       MSE         F       df1       df2         p

   .607      .369        .493      59.441     3.000      305.000      .000

Model

             coeff      se       t        p       LLCI      ULCI

constant        3.366     .041     81.851     .000     3.285     3.446

OCM           .492      .059     8.350      .000      .376      .608

AP            .320      .040     8.025      .000      .241      .398

int_1          .168      .054     3.123      .002      .062      .274

Product terms key:

int_1    OCM         X     AP

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

Outcome: PIS

Model Summary

      R     R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .674   .455      .359        84.780     3.000     305.000      .000

Model

          coeff       se         t        p      LLCI      ULCI

constant     3.567     .035      101.555      .000     3.498     3.636

OCM        .572      .050       11.381      .000      .473      .671

AP         .270      .034       7.922      .000      .203      .337

int_1       .143      .046       3.122      .002      .053      .234

Product terms key:

int_1    OCM         X     AP

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

Outcome: JI

Model Summary

      R      R-sq       MSE       F       df1       df2       p

      .527    .278      .223      39.094     3.000     305.000     .000

Model

             coeff        se     t         p      LLCI      ULCI

constant        4.091      .171    23.925      .000     3.754     4.427

CG           -.147      .035     -4.187     .000     -.217     -.078

PIS          -.216      .041     -5.225      .000     -.297     -.135

OCM          -.069      .045     -1.518      .130     -.157      .020

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

Direct effect of X on Y

    Effect        SE         t         p      LLCI      ULCI

     -.069      .045        -1.518      .130     -.157      .020

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

Mediator

       AP      Effect    Boot SE    BootLLCI    BootULCI

CG    -1.036     -.047      .014     -.078     -.023

CG      .000     -.072      .019     -.115     -.040

CG     1.036     -.098      .029     -.163     -.052

Mediator

       AP       Effect   Boot SE    BootLLCI    BootULCI

PIS    -1.036     -.091      .020     -.138     -.056

PIS      .000     -.124      .022     -.172     -.085

PIS     1.036     -.156      .030     -.220     -.101

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

CG      -.025      .012     -.052     -.007

PIS     -.031      .013     -.058     -.008

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

NOTE: The following variables were mean centered prior to analysis:

OCM      AP

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

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关键词：Process 有中介的调节 调节效应 ROCE ESS 数据分析 spss process