SPSS中介效应分析：Process模型4的应用与案例演示

在社会科学研究中，中介效应分析是一种常用的统计方法，用于探究自变量、因变量和中介变量之间的关系。SPSS作为一款广泛使用的统计分析软件，其Process插件为中介效应分析提供了强大的支持。本文将以Process模型4为例，详细介绍如何进行中介效应分析，并通过简单案例加以演示。

一、中介效应分析概述

中介效应分析旨在探究一个或多个变量（中介变量）如何在自变量和因变量之间起到传递影响的作用。通过中介效应分析，我们可以更深入地理解变量之间的关系，揭示潜在的作用机制。在Process插件中，模型4是一种常用的中介效应分析模型，适用于简单中介效应的检验。

二、Process模型4的应用步骤

1. 数据准备：首先，需要准备好包含自变量、因变量和中介变量的数据集。

2. 打开Process插件：在SPSS中，依次点击“分析”-“回归”-“PROCESS v3.x by Andrew F. Hayes”，打开Process插件。

3. 选择模型：在Process插件中，选择“Model 4”，即简单中介效应模型。

4. 指定变量：将自变量、因变量和中介变量分别添加到对应的文本框中。

5. 设置选项：根据需要勾选相关选项，如“Bootstrap inference for model coefficients”以使用Bootstrap法检验中介效应并计算置信区间。

6. 执行分析：点击“确定”执行中介效应分析。

三、案例演示

为了更好地理解Process模型4的应用，以下是一个简单案例演示。

【案例背景】：假设我们想要探究性格特征（自变量X）对政治社会现状评价（因变量Y）的影响，并认为时政类信息兴趣程度（中介变量M）在这一过程中起到了中介作用。

【数据分析步骤】：

1. 按照上述步骤打开Process插件并选择模型4。

2. 将性格特征添加为自变量X，政治社会现状评价添加为因变量Y，时政类信息兴趣程度添加为中介变量M。

3. 勾选“Bootstrap inference for model coefficients”选项，并设置置信区间为95%。

4. 点击“确定”执行分析。

【结果解读】：分析完成后，Process插件将输出详细的结果报告，包括模型概览、路径系数、置信区间等信息。我们需要关注以下几点：

（1）路径系数的显著性：检查自变量到中介变量（X->M）、自变量到因变量（X->Y）以及中介变量到因变量（M->Y）的路径系数是否显著。在本案中，若三条路径的系数均显著，则说明中介效应可能存在。

（2）置信区间的判断：查看中介效应的置信区间是否包含0。若置信区间不包含0，则说明中介效应显著存在；反之，则说明中介效应不显著。

（3）效应量的比较：通过比较总效应、直接效应和间接效应的量级，我们可以进一步了解中介变量在自变量和因变量关系中的作用程度。

四、结语

SPSS的Process插件为中介效应分析提供了便捷的工具，模型4作为其中的一种简单中介效应模型，适用于许多社会科学研究领域。通过本文的介绍和案例演示，希望读者能够更好地掌握Process模型4在中介效应分析中的应用方法，并为实际研究工作提供有益的参考。