一、概念
中介效應或者調節效應並非分析方法，而是一種關系的描述，研究人員需要結合不同的數據分析方法對兩種關系進行分析。
中介效應
中介作用是研究X對Y的影響時，是否會先通過中介變量M，再去影響Y；即是否有X->M->Y這樣的關系，如果存在此種關系，則說明具有中介效應。比如工作滿意度（X）會影響到創新氛圍（M）,再影響最終工作績效（Y），此時創新氛圍就成為了這一因果鏈當中的中介變量。
調節作用
調節作用是研究X對Y的影響時，是否會受到調節變量Z的干擾；比如開車速度（X）會對車禍可能性（Y）產生影響，這種影響關系受到是否喝酒（Z）的干擾，即喝酒時的影響幅度，與不喝酒時的影響幅度 是否有着明顯的不一樣。
二、研究步驟
（1）中介效應
中介作用的分析較為復雜，共分為以下三個步驟：
第1步：確認數據，確保正確分析。
中介作用在進行具體研究時需要對應使用研究方法（分層回歸）去實現；中介作用分析時，Y一定是定量數據。X也是定量數據，中介變量M也是定量數據。
第2步：中介作用檢驗
檢驗中介效應是否存在，其實就是檢驗X到M，M到Y的路徑是否同時具有有顯著性意義。
中介作用共分為3個模型。針對上圖，需要說明如下：
- 模型1：自變量X和因變量（Y）的回歸分析
- 模型2：自變量X，中介變量(M)和因變量（Y）的回歸分析
- 模型3：自變量X和中介變量（M）的回歸分析
- 模型1和模型2的區別在於，模型2在模型1的基礎上加入了中介變量(M)，因而模型1到模型2這兩個模型應該使用分層回歸分析（第一層放入X，第二層放入M）。
在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步驟進行，如下圖：
第1步是數據標准化處理（對X,M,Y需要分別進行標准化處理，有時也使用中心化處理）（SPSSAU用戶使用“生成變量”功能）
第2步和第3步是進行分層回歸完成（分層1放入X，分層2放入M）
第4步單獨進行模型3，即X對M的影響（使用回歸分析或分層回歸均可，分層回歸只有分層1時事實上就是回歸分析）
最后第5步進行中介作用檢驗。
檢驗圖如下：
SPSSAU幫助手冊-中介作用
- a代表X對M的回歸系數；
- b代表M對Y的回歸系數；
- c代表X對Y的回歸系數（模型1中）；
- c’代表X對Y的回歸系數（模型3中）。
第3步：SPSAU進行分析
用戶可以直接按照上圖流程在SPSSAU中進行分析，生成結果。具體分析步驟可參考鏈接頁面：SPSS在線_SPSSAU_中介作用
（2）調節效應
第1步：識別X和M的數據類別，選擇合適的研究方法。
調節作用在進行具體研究時需要對應使用研究方法去實現；調節作用分析時，Y一定是定量數據。通常情況下X均為定量數據（比如開車速度），調節變量Z可以為分類數據（比如是否喝酒），也可以是定量數據（比如喝酒多少）。
第2步：調節作用檢驗
SPSSAU幫助手冊-調節作用
- 調節作用通常是使用分層回歸進行研究，如果X和Z均為分類數據，則使用多因素方差分析（通常是雙因素方差分析）進行研究。針對上圖，需要說明如下：
- 如果X或者Z也或者Y由多項表示，通常需要先計算對應項的平均值生成得到新列（SPSSAU生成變量功能）
- 如果X或者Z是分類數據，並且使用分層回歸，則需要對X進行虛擬變量處理（啞變量處理）
- 對X或者Z進行標准化處理，也可以進行中心化處理均可
- Y並不需要進行標准化或者中心化處理（處理也可以）
- 交互項是指兩項相乘的意思，記住交互項不能再次進行標准化或中心化
- R平方變化顯著的判斷，是看△F 值是否呈現出顯著性，如果顯著則說明R平方變化顯著
- R平方變化顯著，正常情況下交互項也會出現顯著。如果說R平方變化顯著，但交互項並不顯著，建議以沒有調節作用作為最終結論；如果交互項顯著，R平方變化顯著，建議以有調節作用作為最終結論。
第3步：SPSAU進行分析
用戶判斷好數據類型后，直接按照上圖流程，在SPSSAU中進行數據處理及分析即可。具體分析流程可參考鏈接頁面：SPSS在線_SPSSAU_調節作用
