中介效應模式：a對c的作用通過b發生，即a-b-c。其中a-c如果作用為零，則b為完全中介；若a-c作用不為零，則b為部分中介。
形象比喻：中介效應為「媒婆」，a-c的認識是通過媒婆牽線搭橋。
指變數間的影響關係（x→y）不是直接的因果鏈關係，而是通過乙個或乙個以上的變數m間接影響產生，此時稱m為中介變數，x通過m對y的間接影響稱為中介效應。
以上基本模型和回歸方程描述了變數之間的關係：
方程（1）的係數c為x對y的總效應；
方程（2）的係數a是x對m的直接效應；
方程（3）的係數b是在控制了x的影響後，m對y的直接效應；
係數c』是控制了m的影響後， x對y的直接效應；係數ab是經過中介變數m產生的中介效應，並存在ab=c-c』的關係。
步驟一：x對y的回歸，檢驗回歸係數c的顯著性
步驟二：x對m的回歸，檢驗回歸係數a的顯著性
步驟三：x和m對y的回歸，檢驗回歸係數b和c』的顯著性
在spss操作軟體中，分別對方程(1)(2)(3)進行線性回歸分析，逐步檢驗係數的顯著性。開啟選單欄，分析→回歸→線型，分別加入自變數和因變數，輸出結果，得到係數的顯著性。
1.31 資料展示
研究工作認同感與工作績效之間心理因素（焦慮）的意義，案例資料報括「不被認同」、「焦慮」、「工作績效」 3個變數。
從自變數、因變數、中介變數的概念來理解，「不被認同」即自變數x，「焦慮」即中介變數m，「工作績效」即因變數y。
1.32 操作流程
step1：檢驗方程y=c*x+e1 中係數c是否顯著
顯然，模型 y=c*x+e1 顯著，標準化係數c=0.678，p=0.000，顯著。可以繼續檢驗其他兩個方程是否顯著了。
step2：檢驗方程m=a*x+e2 中係數a是否顯著
重複進行線性回歸過程，焦慮變數作為因變數，工作不被認同變數作為自變數進行線性擬合即可。
顯然，模型m=a*x+e2 顯著，標準化係數a=0.533，p=0.000，係數顯著。可繼續檢驗另外乙個方程。
step3：檢驗方程y=c』x+bm+e3 中係數b和c』是否顯著
重複進行線性回歸過程，工作績效作為因變數，工作不被認同和焦慮同時作為自變數，進行線性擬合即可。
顯然，模型y=c』x+bm+e3 顯著，標準化係數b=0.213，p=0.000，係數顯著。係數c』=0.564，p=0.000，顯著。
此時方程(2)方程(3)中有關「焦慮」變數的係數a和係數b均顯著，方程(3)中c』顯著，所以本研究屬於部分中介效應。
自變數「工作不被認同」對因變數「工作績效」的中介效應不完全通過中介變數「焦慮」的中介來達到影響，「工作不被認同」對「工作績效」有部分直接效應。
中介效應對總效應的貢獻率：m=ab/c=0.5330.213/0.678=0.167，及16.7%。
調節效應：a-c有作用，但b會影響a-c 的作用大小。
形象比喻：調節效應為「小三」，會影響a-c正常的夫妻關係。
上圖為i型互動作用模式：a-c有關係，b-c有關係；並且b會影響a-c關係，a會影響b-c關係。
此圖就像a和b是同宿舍的室友，都同時喜歡了c，意思ab互為小三，但沒有先後關係。
調節效應和互動效應在統計模型上無本質區別；但調節效應能夠指定誰是自變數，誰是調節變數；而互動作用地位是等價的。
研究中介和調節效應，但研究因素為顯變數時採用process最佳；
當為潛變數時採用amos為好，當然還有lisrel，mplus等。
lisrel為最早的結構方程模型軟體，通過程式設計操作，已逐漸被取代之勢，感興趣的可以好好學習process和amos吧！
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