由于研究要分析离散型原因变量通过中介变量和调节变量影响连续性结果变量，因此本书采用Hayes（2013）所推荐的方法对中介和调节关系进行检验。Hayes（2013）回归方法对中介关系检验方法的步骤如下：
第一，假设中介过程分析的所需变量如图2.7所示。
图2.7 中介关系概念模型[1]
第二，根据图2.7，可以得到如下三个回归方程：
第三，对直接效果评估，公式为
c′表示在M不变情况下，变量X增加一个单位所引起变量Y的增量。
第四，间接效果评估，计算公式为
分别表示在变量X增加一个单位所引起变量Y的增量，以及在X不变情况下，变量M增加一个单位所引起变量Y的增量。
第五，总效果估计，其估计公式如下：
总效果计算公式为
第六，简介效果估计，统计量及其分布计算公式
(www.xing528.com)
其中
和
分别为系数a和系数b的方差。
Z服从标准正态分析。
Hayes（2013）回归方法对调节关系检验方法的步骤如下：
首先，根据图2.6所示的调节因果关系变量结构，为了分析在不同M情况下X对Y的影响，可以构建如下调节关系概念模型，如图2.8所示。
图2.8 中介关系概念模型[2]
其次，根据图2.8，可以得到如下三个回归方程：
其中，在不同M下，变量X对Y的影响为：
最后，对回归系数进行拟合，各个系数拟合计算如下面三个公式所示。
Hayes（2013）给出了process的SPSS插件进行计算分析。由于普通最小二乘回归分析要求样本数据正态分布，为了放宽此约束条件，软件采用拔靴法（bootstrapping）通过对有限的样本资料多次重复抽样（resampling），建立起足以代表原来样本分布的新样本。
【注释】
[1]Hayes，A.F.（2013）.Introduction to Mediation，Moderation，and Conditional Process Analysis：A Regression-based Approach.New York，NY：Guilford Press，p.91.
[2]Hayes，A.F.（2013）.Introduction to mediation，Moderation，and Conditional Process Analysis：A Regression-based Approach.New York，NY：Guilford Press，p.215.
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
