大家好，转眼都到秋天了，今年可真快啊。大闸蟹吃上了吗？年初的FLAG实现了几个啦？不扎心了，还是聊聊技术吧。
今天来唠唠中介效应。中介效应里，往往包含着三个及三个以上变量之间的关系。其中，自变量X对因变量Y有显著影响，自变量X对中介变量M有显著影响。中介变量M对因变量Y也有显著影响。
中介效应具体分两种，下面咱们一个个说
完全中介效应
在完全中介效应里，自变量X对因变量Y有显著影响，自变量X对中介变量M有显著影响。中介变量M对因变量Y也有显著影响。但是，当X与M一起作为自变量时，X对因变量Y的影响变得不显著了，只剩中介变量M对Y有显著影响。也就是说，自变量X通过中介变量M对因变量Y产生影响。
部分中介效应
从上图中，相信大家也能看出来，部分中介效应比完全中介效应多了一个从自变量X到因变量Y的长箭头。
在部分中介效应里，自变量X对因变量Y一直有着显著影响，只是随着“小三”中介变量M加入了回归过程中，自变量X对因变量Y的回归系数变小了。
SPSS操作详解
在SPSS里，中介效应的操作过程是建立线性回归模型。点击“分析”——“回归”——“线性”，打开线性回归的界面。
把自变量X放到第一个Block（块），点击“下一个”，中介变量M放到第二个Block（块）。
在“统计”中，勾选上“R方变化量”。方便我们后续查看中介变量对模型的影响。
点击“继续”，然后“确定”，就能得出中介效应的结果啦。
调整后的R方从0.055（。。好低）上升到0.166，好吧也没有多高，但是说明了中介变量M的加入，自变量X对因变量Y的影响增大了。
咱们来看看回归系数，模型1只有自变量X时，回归系数为0.346。模型2加入了中介变量M，自变量X的回归系数降低到0.21。
再看看最后一列的显著性，模型1自变量X的显著性为0.018，小于0.05，说明自变量X对因变量Y是有显著影响的。模型2中，自变量X的显著性为0.137，大于0.05，自变量X对于因变量Y的影响变得不显著了。中介变量M对因变量的影响是显著的。
这个结果满足了完全中介效应的条件。可以说，自变量X通过中介变量M对因变量Y产生显著影响。
最后，天气变冷了，大家注意加秋裤，下个周末咱们再约，嗷~
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