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Moderator and Mediator

(2011-01-29 05:54:06)
标签:

文化

分类: 女人学术

Moderator and Mediator

 

调节变量(moderator)和中介变量(mediator)是两个重要的统计概念,它们都与回归分析有关。相对于人们关注的自变量和因变量而言,调节变量和中介变量都是第三者,经常被人混淆。这些内容在社会心理科学的研究中应用比较多。 通过这篇文章我还是对调节变量和中间变量有了一定的了解。如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,M 为调节变量。就是说, YX 的关系受到第三个变量M 的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱. 例如,学生的学习效果和指导方案的关系,往往受到学生个性的影响:一种指导方案对某类学生很有效,对另一类学生却没有效,从而学生个性是调节变量。又如,学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系,受到学生对该项自我概念重视程度的影响:很重视外貌的人,长相不好会大大降低其一般自我概念;不重视外貌的人,长相不好对其一般自我概念影响不大,从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。 这大体上可以通过y = b0 + b1 X + b2 M + b3 (X*M) + e这个函数式来表示,如果b3是显著的话,我们就说M调节了XY的关系。


   
而中介变量则是在考虑自变量X 对因变量Y的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量。例如,上司的归因研究:下属的表现——上司对下属表现的归因——上司对下属表现的反应,其中的上司对下属表现的归因为中介变量。 

 

 


    如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的,从理 论上都可以做出合理的解释。

在做实际研究的时候通常会遇到区分调节变量和中介变量的情况,例如在描述同一个过程时,既使用调节过程的术语又使用中介过程的术语,或者研究的是调节过程,却使用中介的术语或者使用了中介变量的术语,却没有做相应的统计分析,出现前面的任何一个问题都会使统计结果解释含糊不清,往往导致错误结论。因此二者的区分是十分重要的。

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