SPSS与AMOS实战：解析调节效应检验与操作指南

本资源是一份关于在SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）和AMOS（Analysis of Moment Structures）软件中进行调节效应分析的实战指南。调节效应是一种重要的理论概念，它涉及到因果关系中的交互作用，其中调节变量虽然不受自变量和因变量直接影响，但可以通过影响它们之间的关系来发挥关键作用。在统计回归分析中，检测调节效应主要关注的是调节变量与自变量的交互效应是否具有统计学上的显著性。 分析调节效应通常通过以下几种方法： 1. 层次回归分析：比较两个回归模型（一个是基本模型，另一个包含调节变量的交互项）的复相关系数R12和R22，如果两者显著不同，表明调节效应显著。此外，还可以观察调节变量的偏相关系数（标准化ß值）在SPSS输出中是否显著。 2. 多元方差分析：通过检查交互作用水平是否达到显著性阈值（如0.05水平），判断调节效应的存在。 3. 分组回归：在特定组别的回归模型中，比较各组的R2，可以观察到调节效应在不同组别下的表现。 针对不同类型的自变量和调节变量组合，分析方法有所不同： - 当自变量和调节变量都是分类变量时，可以应用多元方差分析中的交互作用显著性分析，例如2×3交互作用方差分析，SPSS中有现成的功能支持，具体操作参考SPSS操作手册。 - 当自变量为分类，调节变量为连续变量时，需要对分类变量进行伪变量转换，并对两者进行中心化处理（计算离均差），然后进行相应的回归分析。 这份文档提供了实际操作步骤和注意事项，对于想要在SPSS和AMOS中进行调节效应分析的用户来说，是一份实用的参考资料。掌握这些方法和技巧有助于深入理解并有效地进行复杂的因果关系研究。