spss筛选危险因素（SPSS进行中介效应检验的实战操作与分析）
spss筛选危险因素（SPSS进行中介效应检验的实战操作与分析）图3图2图1SPSS中的操作步骤：①首先考察自变量X→中介变量M的回归分析，且要求P<0.05，通过显著性水平检验。点击“分析”--“回归”--“线性”（图2），将X选入自变量，将M选入因变量（图3），点击确定。
中介变量( Mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。
研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。
今天我们来讲解如何在SPSS软件中进行中介效应分析。在SPSS中进行中介效应分析，通常是通过3个回归分析来完成。下面我们就通过实际案例来演示。
我们搜集了200个样本的数据，其中X为自变量，Y为因变量，M为中介变量。要分析M的中介效应是否显著，是完全中介还是部分中介效应。（图1）
图1
SPSS中的操作步骤：
①首先考察自变量X→中介变量M的回归分析，且要求P<0.05，通过显著性水平检验。点击“分析”--“回归”--“线性”（图2），将X选入自变量，将M选入因变量（图3），点击确定。
图2
图3
②得到X→M的回归结果，（图4）
由上图可以看出：X→M的回归结果P=0.032<0.05，通过显著性水平检验。
③分步做X→Y和X、M→Y的回归，点击“分析”--“回归”--“线性”，将Y选入因变量，将X选入自变量后点击“下一步”（图5），再将X、M一并选入自变量后（图6），点击确定。
图5
图6
④分析结果
图7
由上图（图7）可看出：
1.模型1中X→Y的回归，P<0.05，X→Y通过显著性水平检验
2.模型2中M→Y的P<0.05，此时则需要比较，模型2中的X的回归系数B2与模型1的X的回归系数B1，这里B2的绝对值小于B1，说明M的中介效应显著，且为部分中介效应。
小结：在SPSS中分析中介效应通常为以下步骤：
第1步：X（自变量）对M（中介变量）做回归。
第2步：分两个模型做X对Y的回归和X、M对Y的回归。
第3步：A. 若sig(X对Y的)大于0.05，则未通过显著检验；M对Y依然显著，则是M对Y完全中介效应；B. 若sig(X对Y的)小于0.05，通过了显著检验，并且M对于Y的（sig小于0.05）；再看B（若第二步当中的模型2的X对于Y的系数的绝对值小于模型1方程当中X对于Y的系数B），则是部分中介效应。
以上就是今天的课程：SPSS中如何进行中介效应检验的方法与操作步骤，我们今后还将持续更新更多有关SPSS统计分析的实用文章，敬请关注！
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