一、定义1、中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因 。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。2、调节变量是指考虑自变量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。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。二、区别1、研究目的不同调节变量研究的目的是X何时影响Y或何时影响比较大。中介变量研究的目的是X如何影响Y。2、M的功能不同调节变量M的功能影响Y和X之间关系的方向（正和负）和强弱。中介变量M代表一种机制，X通过它影响Y。3、检验策略不同调节变量做层次回归分析，检验偏回归系数C的显著性，或者检验测定系数的变化。中介变量做依次检验，必要时做Sobel检验。三、例子1、中介变量例如：学生的学习效果和指导方案的关系，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。2、调节变量例如：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 。如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等，由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量，但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量，有的变量做调节变量和中介变量都是合适的，从理论上都可以做出合理的解释。扩展资料调节变量的特征一般来说，调节变量是定性（如，性别，种族，阶层）或定量（如，回报大小）变量，影响自变量（IV）或预测变量（PV）与因变量（DV）或效标变量（CV）之间关系的方向和/或强度。在相关分析中，调节变量是影响其它两个变量之间的零次相关（the zero-order correlation）的第三方变量。在更熟悉的方差分析中，自变量与通过操控设定为某种条件的因子之间的交互作用代表一个基本的调节效应。调节变量总是作为自变量，而中介从结果到原因的角色变化取决于分析的重点。参考资料来源：百度百科—调节变量参考资料来源：百度百科—中介变量
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节变量(moderator)和中介变量(mediator)是两个重要的统计概念,它们都与回归分析有关。相对于人们关注的自变量和因变量而言,调节变量和中介变量都是第三者,经常被人混淆。从文献上看,存在的问题主要有如下几种: (1)术语混用或换用,两个概念不加区分。例如,在描述同一个过程时,既使用调节过程的术语又使用中介过程的术语(2)术语和概念不一致。如研究的是调节过程,却使用中介的术语。(3)术语和统计分析不一致。如使用了中介变量的术语,却没有做相应的统计分析。出现前面的任何一个问题都会使统计结果解释含糊不清,往往导致错误结论。仅在儿童临床心理和少儿心理方面的研究文献中, Holmbeck就指出了不少误用的例子[。国内涉及中介变量的文章不多,涉及调节变量的就更少。从国外的情况看,一旦这方面的定量分析多起来,误用和混用的情况也就可能多起来,所以让应用工作者正确理解和区分中介变量和调节变量,会用适当的方法进行统计分析,对提高心理科学的研究水平具有积极意义。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。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. 例如,学生的学习效果和指导方案的关系,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。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 。如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的,从理论上都可以做出合理的解释。
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区分中介变量和调节变量，我不知道我理解的对不对，很多uu不理解是很难区分它们在x与y的关系里的作用吧？我是这么理解的，中介变量就是解释x与y产生关系中间的机制，也就是x怎么影响y，通过什么影响y的。调节变量的话更多的是从大环境来解释x与y的关系强弱的变化，就是调节变量强的时候，x对y的影响程度很大，但调节变量弱的时候可能x对y的影响程度小了很多这样。中介变量举个例子的话，比如我探究学历（x）对于相亲市场上自己的竞争力（y），我先将三观正确程度（m）当做中介变量m，因为自变量对中介变量要有影响、中介变量对因变量也要有影响，按我们的常规认识，学历肯定对三观正确程度有影响（x→m），三观正确程度一般也会对自己的竞争力有影响（m→y）。这个时候可以当他为中介变量了，他表达的就是学历会影响一个人的三观正确程度，三观的正确程度又会影响自己的竞争力。中介作用图示△区分完全中介作用/部分中介作用：完全中介作用：正常情况下x对y的关系不显著（基本没有影响），但是引进了m，展示了通过x→m，m→y的影响，让人们知道x和y可以通过m为桥梁有一定的联系可以理解成AB两地隔悬崖相望，互不相同，而人们建了唯一的一道桥，要通行只能靠这一条桥，这时候桥就类似于完全中介作用。部分中介作用：X影响Y时，一部分是直接影响，一部分是通过中介变量M去影响的从另一个角度说，x对y的关系本来就显著了（本来就有影响），引进了m之后，整体而言，比一开始x与y的联系更强。举个栗子，工资为x，离职率为y，满意度为m，工资x本身对离职率y肯定有影响的，工资可以用来反映了个人职位与实际所做奉献是否匹配，当人们觉得公司给的不够做的的时候，即使在市场上工资水平算高可能也会离职。引入中介变量，有的人可能是因为工资高相对满意度就高了（可能生活有保障很满足，对公司的满意度高了）从而影响离职率。整体来看工资对于离职率的联系更强，我们可以理解为因为工资高可能各个方面都顺眼了，哪怕其他方面有些瑕疵都被忽略，导致离职率与工资联系更强。调节变量然后，一样的探究学历（x）对于相亲市场上自己的竞争力（y），这次我用长相（w）作为调节变量w，一般来说w要和x、y关系不显著是最好的（显著也没关系），比如说学历和长相确实没有什么联系或者影响关系，但是长相会和自己的竞争力有影响（虽然不是太好，但整体的设定和变量选择还是可以接受的）。调节作用图示怎么理解它作为调节变量的作用呢？我们先设定长相好看，那么即使你学历不高，可能你的竞争力也可以接受，但如果你学历高，竞争力就更好了；但是如果长相不好看，学历还低的话可能竞争力超低，哪怕你的学历高，竞争力也不一定好（具体可以看图片显示，可以帮助理解）。从这个对比里，应该可以帮助理解什么叫x与y关系强弱的变化啦~调节变量发挥的作用理解图欢迎各位探讨和提问~vx同名个人公众号：Canny的笔记本}

01中介效应的介绍、反思及操作建议（一）中介效应的介绍中介效应是指原因通过一个或几个中间变量影响结果。其基本模型如下图所示（Y是结果变量，D是处理变量，M是中介变量）。（1）式表示D对Y有因果影响；（2）式表示M对Y有因果影响，同时还反映了在M之外，D对Y的独立影响。因此，α1为D对Y的总效应，β1为D对Y的直接效应，β2γ1为D经由M中介后对Y的间接效应。在论文的写作过程中，中介效应一般有四个要求：（1）α1不为0（意味着存在可以“被中介”的效应）；（2）γ1不为0（意味着处理影响了中介）；（3）β2不为0（意味着中介影响了结果）；（4）β1为0（意味着M是D与Y关系的“完全中介”）或β1绝对值小于α1（意味着M是D与Y关系的“部分中介”）。在这里，作者介绍了可以采用堆叠数据的方法检验间接效应β2γ1，感兴趣的读者可以阅读文章中的这一部分。（二）中介效应的反思中介效应的问题主要来自于统计检验的功效较低以及效应的估计可能存在偏误。具体而言，低统计功效来自于处理变量和中介变量高度相关，这就容易导致高度共线性，增加系数估计的标准误，降低统计显著性。此外，中介变量和结果变量均可能存在测量误差，这同样会降低统计功效。估计偏误则是由于中介变量难以干预从而保证外生性，这就导致可能存在同时影响中介变量和结果变量的混淆因素被遗漏，最终产生偏误。此外，中介变量的测量误差以及中介变量与结果变量的互为因果也同样会导致该问题的发生。在经济学的因果推断研究中，我们对考察处理变量对结果变量的因果影响过于关注，始终都在选择合适研究情境，运用经济学理论论证关键假设，提高研究手段的因果识别力，这就导致对中介变量的内生性问题不自觉地忽略了。为了验证理论推导的正确性，作者进行了数据模拟实验分析，考察了部分中介、完全中介和无中介三种情况，具体如下图所示。上图中左图没有出现偏误，而右图中处理对结果的直接效应β1、中介对结果的效应β2以及处理对结果的间接效应β2γ1均出现了偏离其真实值1的偏误。上图中两图均出现了处理对结果的直接效应β1以及处理对结果的间接效应β2γ1的偏误。不过，并非所有研究中出现类似中介效应检验逐步法的思路都是有问题的。下面两种情况值得大家反思和学习：第一，考察Y对D的回归中加入中介变量M后D的系数估计绝对值是否减少，以此论证M是否为D作用于Y的渠道。此时，无需过于强调论证力度，将此视作某种试探性的证据即可。第二，在竞争性排除假设中采取类似的做法（“赛马”式分析比较）。关于D如何影响Y，先有一个基准理论，然后提出一个竞争性理论，再构造能够刻画这种竞争性理论的控制变量X放入基准回归，如果发现竞争性理论不能完全解释D和Y的相关性（存在“直接效应”），则说明基准理论很可能是对的。此时的这种做法实际上是用来强化因果关系论证的。（三）中介效应的操作建议因果关系的作用渠道研究中，常见做法是提出一个或几个中介变量M，这些变量和Y的因果关系在理论上比较直观，在逻辑和时空关系上都比较接近，以至于不必采用正式的因果推断手段来研究从M到Y的因果关系；然后仅看D对M的影响，即只考察（1）式和（3）式，从而避免正式区分出在间接效应之外是否还有无法解释的直接效应。尤为注意的是，如果要考察D对Y的效应在多大程度上可以被M这一作用渠道所捕捉，可以尝试在Y对D的回归中控制M，但必须先弄清楚这种考察对理解D对Y的因果关系有何帮助，并审慎解释回归结果。如有可能，尽量论证这一结果受到M的潜在内生性的影响是有限的（当存在多个M时，尤其要谨慎采用这种做法）。02 调节效应的介绍、反思及操作建议（一）调节效应的介绍调节效应分析和异质性分析这两者是一回事。它是指原因对结果的影响强度会因个体特征或环境条件而异。下面将介绍四种情形（两个处理变量、一个处理变量、调节变量为虚拟变量、处理变量和调节变量均为虚拟变量）。1、两个处理变量的情形在该情形下，两个解释变量都是核心解释变量。此时，需要注意对系数β3的解释：如果β3>0，则说明D1和D2之间具有互补性；如果β3<0，则说明D1和D2之间具有替代性。2、一个处理变量的情形在该情形下，D为处理变量，M为调节变量。此时，D对Y的影响受到M的调节。如果β3>0，则说明D对Y的正面（负面）影响随着M的增大而增强（减弱）；如果β3<0，则说明D对Y的正面（负面）影响随着M的增大而减弱（增强）。此时也可以理解为，D对Y的因果效应在高M组和低M组之间存在异质性。一般而言，论文写作中都会报告β3的系数大小以及统计显著性，具体如下图所示。截距项反映了当M=0时的因果效应，斜率反映了M对Y的调节效应变化情况。区间[0，m1] 表示D对Y的因果效应为负向且显著，区间[m1，m2]表示D对Y的因果效应为负向但不显著，区间[m2，m3]表示D对Y的因果效应为正向但不显著，区间[m1，m2]表示D对Y的因果效应为正向且显著。有时，也会对调节变量进行中心化（去均值）处理。此时，δ1反映了平均观测个体的D对Y的因果效应。3、调节变量为虚拟变量的情形在该情形下，有三种结果的呈现方式。第一种为（8）式，二、三种如（12）式和（13）式所示。（8）式的好处在于直接显示了D对Y的因果效应的组间异质性，缺陷是M=1组的因果效应没有直接显示（因为模型未允许不同组别的截距项不同）。（12）式是分组回归，好处在于直接显示了两个组的因果效应，缺陷是因果效应的组间异质性额外需要（8）式进行检验。（13）式的好处也是直接显示了两个组的因果效应，缺陷是因果效应的组间差异未检验，但可以方便地通过检验H0：γ2=γ3来实现。4、处理变量和调节变量均为虚拟变量的情形在该情形下，交互项系数β3的解释为处理组（D=0）与控制组（D=1）的结果均值的组间差异之差异，即双重差分。特别地，当D为处理实施后的虚拟变量，M为是否最终接受处理的虚拟变量，这种特殊的调节效应模型就是双重差分模型。接下来，我们通过双重差分的意义下理解上述几种情形：当D和M均为虚拟变量时，β3表示处理的实施对结果的影响；当M为连续变量时，表述为当M增加一个标准差σM时，处理的实施对结果的影响会提高β3σM。当D和M均为连续变量时，表述尤其需要小心，作者以研究金融市场的发展是否影响产业增长进行举例，感兴趣的读者可以阅读文章中这一部分。（二）调节效应的反思在一些文献中，研究者往往只是出于扩充文章篇幅的需要，在基准回归之外，出于某种“八股本能”，按地区、规模、所有制等进行一些异质性分析。反正这样做很安全，不管系数是否有差异，不管差异的方向是正是反，都有话可说。这种缺乏事前理论分析与预期，完全根据事后估计结果强行附会理论解释的做法，无异于数据挖掘。在论文写作中，如果我们想要主张D是Y的原因，那么可以通过检验D影响Y的某个具体机制来对从D到Y的因果关系进行论证。这种论证分为强论证和弱论证，具体如下图所示（理论T源于D影响Y；理论R为导致D与Y出现相关性的竞争性解释，即反向因果；理论C为同时影响D和Y的混淆因素，即遗漏变量）。本质上，强论证与弱论证的区别在于D与Y相关性的数据检验是否在M=1和M=0中可以被区分。这是因为当两组中D与Y的相关性都存在的情况下，我们并不能证明不存在反向因果以及遗漏变量，但幸运的是，我们至少证实了作用机制理论T的存在，也在因果论证上迈出了一大步。类似地，处理内生性问题也不一定要完全依赖于寻找合适的控制变量和控制策略。可以参考调节效应的做法，尝试挖掘因果模型的新的可验证含义——处理变量和结果变量之间更丰富的相关性。如果这种相关性是其他因果“故事”所不能解释的，那么即便内生性仍然存在，但至少证明论文所研究的因果关系也存在。最后，一定要选择好的调节变量。好的调节变量本身应该比较稳定，或者其变动是外生的，不受处理变量或结果变量的影响。如果调节变量具有自选择性（内生性），那么就会使得估计出来的系数具有偏误（如下图中，圆圈3出现了自选择性，导致真实效应被高估）。（三）调节效应的操作建议因果推断经验研究文章的重点永远是正确识别处理变量对结果变量的因果影响，文章中的每一字每一句都应该为这一目标服务。异质性分析更重要的作用正是通过分析因果关系的作用机制来强化因果关系论证。因此，在论文写作中尽量正式地讨论调节效应如何有助于强化对文章主题（从D到Y的因果关系）的论证。因果推断，理论先行。在使用调节效应时，首先应该要有一个说得通的理论，然后再构建相应的交互项模型去验证理论：数据不会“躺”着等待被发现，而是应该先根据理论去构造。在论文写作中，尽量在研究设计部分就详细阐述调节变量与调节效应的理论依据，而不是等到报告实证结果时再附会解释。最后，要规范地运用调节效应。一方面，要注意调节效应比较的是组间的差异是否在统计上显著；另一方面，要讨论其数值大小在经济上的重要性，说明这种异质性的经济意义。03总结中介效应分析和调节效应分析是我们积极探索和深入理解因果关系的重要研究手段，但是目前在运用的规范性上分别还存在着问题：中介效应分析方法使用过度，调节效应分析方法发挥不足。值得注意的是，作用机制和作用渠道具有不同的写作目的，因此，不宜安排在同一章节下。一些论文中，调节变量也是中介变量，这是不对的（调节效应要求把变量控制在回归中，但是这种控制在中介效应中又会造成估计偏误）。04案例辨析中介变量是指“在考虑自变量对因变量的影响时，如果自变量X通过第三者变量M来影响因变量Y，则这里的第三者变量M就称为中介变量”，这种有中介变量的模型一般如图1所示。调节变量是指“如果变量Y与变量X的关系时第三者变量W的函数，即Y=f（X,M）+e，这里的第三者变量W就称为调节变量”，含有调节变量的模型一般如图2所示。二 中介变量和调节变量的比较由概念可知，中介变量和调节变量都是模型中的第三者变量，都会对自变量产生影响，因此，很多小伙伴在刚接触时很容易把这俩变量搞混。所以，作者在介绍完中介变量和调节变量的概念之后，对两个变量进行了深入的对比分析，具体如表2所示。通过表2，我们可以清晰的看到，作者通过论文模型的研究目的、典型模型、第三者变量的功能、第三者变量与自变量X和因变量Y的关系以及效应检验等方面的比较，对中介变量和调节变量进行了非常详细且深入的比较。同时，作者指出，一个变量既有可能是中介变量也有可能是调节变量，第三者变量的位置和作用不是固定不变的。只要有理论依据，第三者变量在模型中到底是中介变量还是调节变量，可视模型目的而定。 通过前面的分析内容可知，在论文模型中，一个第三方变量的作用和位置不是固定不变的，第三方变量到底是中介变量还是调节变量，需要作者根据论文目的和相关理论，结合数据分析结果来确定，而不是根据自己的想象直接敲定。从理论上来说，没有规定说第三方变量一定是中介变量还是调节变量，可能某些变量由于其使用频率和一些性质，作为中介变量的时候较多或者作为调节变量的时候较多，但是并不是说经好像作为中介变量的第三方变量就不可以作为调节变量。所以，小伙伴们在写论文的时候要提前做好论文框架和逻辑思路，结合数据分析结果再最终确定相关内容。温忠麟的统计方面文章是大部分社科小伙伴都会接触到的文章，其论文分量自是不必赘述。这篇文章详细的介绍了模型中的第三者变量——中介变量和调节变量的区别。作家介绍了两个变量的概念，分析了两个变量在模型中的效应和分析方法，所以说这篇文章对于正在写论文的毕业与非毕业季学生应该都有很大的帮助。05中介效应案例下图说明了中介变量的基本逻辑。其中，中介变量 (MV) 在理论上至少部分是自变量 (IV) 对因变量 (DV) 产生影响的原因/机制。所以当存在中介效应时，自变量对因变量的影响 () 应当小于模型中没有中介变量时的影响 ()。首先，将因变量对自变量和所有控制变量进行回归。此时自变量的系数为 ，它代表了自变量对因变量的总效应 (即不包含中介变量进行解释的总效应)；其次，将中介变量对自变量和所有控制变量进行回归，此时自变量的系数为 ；最后，将因变量对自变量、中介变量和所有控制变量进行回归。此时中介变量的系数为 ，自变量的系数为 。一般来说，我们习惯将未加入中介变量时，自变量的对因变量产生的效应
称为总效应；将考虑中介效应之后自变量因变量产生的影响
称为直接效应；总效应和直接效应之间的差值称为间接效应，即中介变量代替自变量对因变量进行解释的部分效应量。2.2 间接效应为了确定自变量的效应有多少是由中介变量解释的 (即确定间接效应)，我们可以计算
(系数的乘积) 或者
(系数的差)，并且只要上述三个模型使用的是相同的样本，则
和
的大小就应该相同。sgmediation2 命令计算的三个检验都使用了系数乘积的方法，不过这些检验在计算
的标准误方面有所不同：Aroian 和 Goodman 版本的检验与 Sobel 版本不同，它们虽然都包括系数
和
方差估计值的乘积，但方式不同。由于方差的乘积往往较小，所以三者的结果都趋于相似。有一些证据表明，Aroian 检验比其他两种检验要好 (MacKinnon 等 2002)。但也有观点认为这三种方法都是存在缺陷的，因此有人提出了使用自举法来作为计算标准误差的替代方法，因为该方法即使在小样本中使用也可以得到很好的效果(Preacher 和 Hayes 2004)。对于每个测试的详尽讨论和比较，可以参考 MacKinnon 等 (2002)。2.3 效应大小 (相当于 ) 有时可以直接理解为由中介变量代替自变量所解释的部分效应量，或解释为中介变量在自变量与因变量之间的 “间接效应”。此外， (或 ) 还可以理解为加入中介变量之后，自变量对因变量效果的减少比例。其中，因为加入中介变量导致的自变量效果减少的比例为：06联系学长最近陆陆续续的有不少小伙伴过来咨询学长论文降重的相关事宜，在这里学长统一说一下。1、学长降重不提前收任何押金，查重过了再付款2、收费一定是良心价，但是不与用机器降重的人比价格，相同收费下敢保证降重质量最高，学弟学妹们可任意去对比，学长不靠花里胡哨的推广，只靠口口相传的降重质量保障。3、预定可优惠，团报可优惠，具体咨询学长哈~4、学长不只做降重一项业务哦，格式排版、开题报告、答辩PPT等，学长这里一站搞定5、论文定稿知网查重可以找学长，和学校查重结果一致！价格美丽！}