方 杰 温忠麟

    基于两水平回归模型的调节效应分析及其效应量*

    方 杰1温忠麟2

    (1广东财经大学广东经济与社会发展研究院/应用心理学系, 广州 510320) (2华南师范大学心理学院/心理应用研究中心, 广州 510631)

    使用多元回归法进行调节效应分析在社科领域已常有应用。简述了目前多元回归法的调节效应分析存在的不足, 包括人为变换检验模型、自变量和调节变量区分不足、误差方差齐性的假设难以满足、调节效应量指标Δ2没有直接测量调节变量对自变量与因变量关系的调节程度。比较好的方法是用两水平回归模型进行调节效应分析并使用相应的效应量指标。在介绍新方法和新效应量后, 总结出一套调节效应的分析流程, 通过一个例子来演示如何用软件进行两水平回归模型的调节效应及其效应量分析。最后讨论了两水平回归模型的调节效应分析的发展, 包括稳健的调节效应分析、潜变量的调节效应分析、有调节的中介效应分析和有中介的调节效应分析等。

    调节效应, 两水平回归模型, 多元回归法, 效应量

    1 引言

    调节变量(moderator)在心理、教育、社会和管理等研究中扮演着重要的角色。如果自变量与因变量的关系受到第三个变量的影响, 则变量就是调节变量。此时,与的关系是调节变量的函数, 三者的关系可以用图1(a)的调节效应模型来表示。目前调节效应分析常用多元回归法(温忠麟等, 2005; 方杰等, 2015), 但多元回归法的调节效应分析及其效应量指标Δ2仍存在不足之处。Yuan等(2014)提出两水平回归模型(two-level regression model)进行调节效应分析并引入新的调节效应量指标。本文将深入讨论两水平回归模型的调节效应分析及其效应量。在简介多元回归法的调节效应分析及其效应量指标Δ2后, 讨论了多元回归法和效应量Δ2的不足, 接着详述了如何利用两水平回归模型进行调节效应分析并引入了与此模型相应的新效应量指标, 然后总结出一套调节效应的分析流程。随后用示例演示如何用软件进行两水平回归模型的调节效应及其效应量分析, 最后讨论了两水平回归模型的调节效应分析的发展。

    图1 调节效应模型图(改编自：方杰等, 2015)

    2 多元回归法的调节效应分析及其传统效应量 ......