控制变量调节变量中介变量崔国越1、控制变量不仅仅只有自变量才是和因变量有关的，于自变量之外往往存在额外相关变量，此类变量简称额外变量，因其必须被想办法控制，在实验中保持恒定不变，又称其为控制变量。所谓的“控制变量”，就是看一下，排除了这些变量的影响之后，其他变量对因变量的预测作用是怎么样的。
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方法：可以用分层回归分析。比如，在分析时，将人口统计学变量（性别，年龄等）作为控制变量，在分层回归时放入BLOCK1，之后在BLOCK2中放入其他变量。通过观察导出的结果，可以看出，在剔除了人口统计学变量之后，其他变量的方差贡献增加率。文献分析控制变量：性别、年龄、一般自我效能感、绩效自信心和风险厌恶水平。一般自我效能采用Schwarzer等人构建的10个题项的量
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，在本样本中的内部一致性洗漱为0.86；构造两个题项测量个体对工作绩效的自信心，两个测量题的内部一致性系数α=0.70；风险厌恶水平参照Cadsby等在探讨绩效工资体系激励和人才筛选效应的实验研究中所使用博彩决策测量工具。方法：采用层级Logistic分析，第一层纳入控制变量2、调节变量2.1 调节变量的定义如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数,称M为调节变量。就是说,Y与X的关系受到第三个变量M的影响,这种有调节变量的模型一般地可以用图示意。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。XYMeY=f（X,M）+e例如,学生的学习效果和指导
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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。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。本次主要考虑最简单常用的调节模型,即假设Y与X有如下关系Y=aX+bM+cXM+e(1)可以把上式重新写成Y=bM+(a+cM)X+e对于固定的M,这是Y对X的直线回归。Y与X的关系由回归系数a+cM来刻画,它是M的线性函数,c衡量了调节效应(moderatingeffect)的大小。2.2调节效应与交互效应对模型(1)中调节效应的分析主要是估计和检验c。如果c显著(即H0∶c=0的假设被拒绝),
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M的调节效应显著。熟悉交互效应的读者可以从模型(1)看出,c其实代表了X与M的交互效应,所以这里的调节效应就是交互效应。这样,调节效应与交互效应从统计分析的角度看可以说是一样的。然而,调节效应和交互效应这两个概念不完全一样。在交互效应分析中,两个自变量的地位可以是对称的,其中任何一个都可以解释为调节变量;也可以是不对称的,只要其中有一个起到了调节变量的作用,交互效应就存在。但在调节效应中,哪个是自变量,哪个是调节变量,是很明确的,在一个确定的模型中两者不能互换。2.3调节效应分析方法调节效应分析和交互效应分析大同小异。这里分两大类进行讨论。一类是所涉及的变量(因变量、自变量和调节变量)都是可以直接观测的显变量(observablevariable),另一类是所涉及的变量中至少有一个是潜变量(latentvariable)。1.3.1显变量的调节效应分析方法 调节效应分析方法根据自变量和调节变量的测量级别而定。变量可分为两类,一类是类别变量(categoricalvariable),包括定类和定序变量,另一类是连续变(continuousvariable),包括定距和定比变量。定序变量的取值比较多且间隔比较均匀时,也可以近似作为连续变量处理。 调节变量（M） 自变量(X) 类别 连续 类别 两因素有交互效应的方差分析（ANOVA）交互效应即调节效应 分组回归：按M的取值分组做Y对X的回归。若回归系数的差异显著。则调节效应显著。 连续 自变量使用伪变量，将自变量和调节变量中心化处理，做Y=aX+bM+Cxm+e的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归分析，测得R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者，做XM的回归系数检验，若显著，则调节效应显著。 将自变量和调节变量中心化，做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析（同左）。除了考虑交互效应项XM外，还可以考虑高阶效应项（如XM2，表示非线性调节效应；MX2，表示曲线回归得调节）。2.3.2潜变量的调节效应分析方法有关潜变量的分析需要用到结构方程模型，潜变量的测量会带来测量误差，所以考虑潜变量时都认为是连续变量。有潜变量的调节效应模型通常只考虑如下两种情形：一是调节变量是类别变量，自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。 自变量 调节变量 分析方法 潜变量 类别变量 分组结构方程分析 潜变量 潜变量 很多分析方法3中介变量和中介效应3.1中介变量的定义考虑自变量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。假设变量已经中心化或者标准化，可用图2所示的路径和相应的方程来说明变量之间的关系。其中，c是X对于Y的总效应，ab是经过中介变量M的中介效应，是直接效应。当只有一个中介变量时，效应之间有如下关系（2）中介效应的大小用来衡量。图2中介变量示意图3.2中介效应分析方法中介效应是间接效应，无论变量是否涉及潜变量，都可以用结构方程模型分析中介效应。如果所有变量都是县变量，可以依次做图2的三个回归分析。4调节变量和中介变量的比较谢谢
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