調(diào)節(jié)變量和中介變量

調(diào)節(jié)變量和中介變量羅勝?gòu)?qiáng)姜嬿香港中文大學(xué)1/11/20231羅勝?gòu)?qiáng)（KennethLaw）博士畢業(yè)于Iowa大學(xué)，師從全球計(jì)量研究方法大師FrankL.Schmidt教授，現(xiàn)為香港中文大學(xué)管理系講座教授主要研究興趣涉及：研究方法、領(lǐng)導(dǎo)行為、企業(yè)公民行為和情緒智能等領(lǐng)域1/11/2023Crowdsourcing2羅勝?gòu)?qiáng)教授是管理科學(xué)研究方法領(lǐng)域最有影響力的華人學(xué)者之一。他一直致力于推動(dòng)中國(guó)管理科學(xué)研究的發(fā)展

羅勝?gòu)?qiáng)教授的博客：/space/?uid=35543

中國(guó)管理研究國(guó)際學(xué)會(huì)

1/11/2023Crowdsourcing3Agenda1.調(diào)節(jié)變量和中介變量在研究中的作用1.1調(diào)節(jié)變量(moderator)的理論意義1.2中介變量(mediator)的理論意義2.調(diào)節(jié)變量的原理和檢驗(yàn)方法2.1調(diào)節(jié)作用的原理2.2檢驗(yàn)調(diào)節(jié)作用的方法2.3多元調(diào)節(jié)回歸中的統(tǒng)計(jì)功效問(wèn)題3.中介變量的原理和檢驗(yàn)方法3.1中介作用的原理3.2中介作用的檢驗(yàn)和分析1/11/2023Crowdsourcing41.調(diào)節(jié)變量和中介變量在研究中的作用科學(xué)研究的目的之一是發(fā)展理論來(lái)描述和解釋事物之間的關(guān)系我們的很多知識(shí)都是建立在變量間的相關(guān)關(guān)系或因果關(guān)系的基礎(chǔ)上的隨著研究的深入，一些簡(jiǎn)單的關(guān)系已經(jīng)不能提供足夠的信息，也難以概括各種復(fù)雜的情況1/11/2023Crowdsourcing5通過(guò)調(diào)節(jié)變量和中介變量的研究挖掘更多信息利用中介變量解釋一個(gè)關(guān)系背后的原理和內(nèi)部機(jī)制利用調(diào)節(jié)變量解釋一個(gè)關(guān)系在不同條件下是否會(huì)有所變化1/11/2023Crowdsourcing61.1調(diào)節(jié)變量(moderator)的理論意義調(diào)節(jié)變量的一個(gè)主要作用是為現(xiàn)有的理論劃出限制條件和適用范圍通過(guò)研究一組關(guān)系在不同條件下的變化及其背后的原因，來(lái)豐富我們?cè)械睦碚?，使理論?duì)變量間關(guān)系的解釋更加精細(xì)1/11/2023Crowdsourcing71.2中介變量(mediator)的理論意義當(dāng)一個(gè)變量能夠解釋自變量和因變量之間的關(guān)系時(shí)，我們就認(rèn)為它起到了中介作用研究中介作用的目的是在我們已知某些關(guān)系的基礎(chǔ)上，探索產(chǎn)生這個(gè)關(guān)系的內(nèi)部作用機(jī)制1/11/2023Crowdsourcing8中介變量與調(diào)節(jié)變量都是在原有的兩個(gè)變量關(guān)系基礎(chǔ)上的進(jìn)一步研究只有這兩個(gè)變量間的關(guān)系已經(jīng)存在時(shí)，我們才需要：用中介變量討論這個(gè)關(guān)系中間的機(jī)制或者用調(diào)節(jié)變量界定該關(guān)系變化的條件1/11/2023Crowdsourcing92.調(diào)節(jié)變量的原理和檢驗(yàn)方法2.1調(diào)節(jié)作用的原理如果變量X與變量Y有關(guān)系，但是X與Y的關(guān)系受第三個(gè)變量Z的影響，那么變量Z就是調(diào)節(jié)變量XYZ1/11/2023Crowdsourcing10調(diào)節(jié)變量所起的作用稱為調(diào)節(jié)作用調(diào)節(jié)變量影響自變量與因變量之間的關(guān)系，既可以是方向的影響，又可以是對(duì)關(guān)系強(qiáng)度的影響在組織研究中，調(diào)節(jié)變量可以是類別變量（如性別、種族、教育水平），也可以是連續(xù)變量（如工資水平、智力等）1/11/2023Crowdsourcing11調(diào)節(jié)變量的概念是建立在另外兩個(gè)變量的關(guān)系之上的，如果沒(méi)有兩個(gè)變量的關(guān)系作為前提，也就不必討論第三個(gè)變量的“調(diào)節(jié)作用”了當(dāng)研究中有調(diào)節(jié)變量的時(shí)候，在研究假設(shè)中一定要清楚說(shuō)明這個(gè)調(diào)節(jié)變量的作用是什么？具體如何影響變量的關(guān)系1/11/2023Crowdsourcing12研究假設(shè)的提出要盡量明確如“Z在X與Y的關(guān)系中起到了調(diào)節(jié)作用”應(yīng)具體說(shuō)明Z是如何調(diào)節(jié)X→Y的關(guān)系如“當(dāng)Z高的時(shí)候，X會(huì)對(duì)Y有正面的影響；當(dāng)Z低的時(shí)候，X會(huì)對(duì)Y有負(fù)面的影響”1/11/2023Crowdsourcing13案例性別對(duì)工作家庭沖突與職業(yè)滿意度之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用工作與家庭沖突職業(yè)滿意度性別1/11/2023Crowdsourcing14以前的研究認(rèn)為，工作與家庭沖突越大，職業(yè)滿意度越差Martinsetal.(2002)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于女性來(lái)說(shuō)，這個(gè)關(guān)系在任何年齡段都顯著；但對(duì)男性來(lái)說(shuō)，這個(gè)關(guān)系在職業(yè)生涯后期才成立，即男性年輕時(shí)，工作與家庭沖突對(duì)職業(yè)滿意度不會(huì)有影響1/11/2023Crowdsourcing152.2檢驗(yàn)調(diào)節(jié)作用的方法多元調(diào)節(jié)回歸分析（moderatedmultipleregression,MMR）用虛擬變量（dummyvar）代表類別變量對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行中心化或標(biāo)準(zhǔn)化構(gòu)造乘積項(xiàng)構(gòu)造方程調(diào)節(jié)作用的分析和解釋1/11/2023Crowdsourcing162.3多元調(diào)節(jié)回歸中的統(tǒng)計(jì)功效問(wèn)題影響因素樣本大小變量的選擇通過(guò)理論預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)作用大小，再結(jié)合其他作用估計(jì)所需最小樣本調(diào)節(jié)變量是類別變量時(shí)，盡量保證各類樣本大小相同或接近若因變量有幾種測(cè)量方法，盡量選擇測(cè)量信度高的方法和測(cè)量敏感度高的方法1/11/2023Crowdsourcing173.中介變量的原理和檢驗(yàn)方法3.1中介作用的原理凡是X影響Y，并且X是通過(guò)一個(gè)中間變量M對(duì)Y產(chǎn)生影響，M就是中介變量XYMabc1/11/2023Crowdsourcing18中介變量可以分為兩類完全中介（fullmediation）：X對(duì)Y的影響完全通過(guò)M，沒(méi)有M的作用X不會(huì)影響Y，即c=0部分中介(partialmediation)：X對(duì)Y的影響部分是直接的，部分是通過(guò)M的,即c>0XYMabc1/11/2023Crowdsourcing193.2中介作用的檢驗(yàn)和分析Baron&Kenny(1986)三部曲自變量影響因變量自變量影響中介變量控制中介變量后，自變量對(duì)因變量的作用消失了，或者明顯地減小了1/11/2023Crowdsourcing20規(guī)范的檢驗(yàn)步驟建立因果關(guān)系兩個(gè)變量X與Y之間存在因果關(guān)系這種關(guān)系不是虛假的相關(guān)檢驗(yàn)中介作用自變量變化能顯著地解釋因變量的變化b1≠0自變量變化能顯著地解釋中介變量的變化b2≠0當(dāng)控制中介變量后，自變量對(duì)因變量的影響b3應(yīng)等于零，或者顯著降低b3<<b1;同時(shí)b4≠01/11/2023Crowdsourcing21XYMb4b3XMb2XYb11/11/2023Crowdsourcing22中介作用的含義是“X對(duì)Y的影響是通過(guò)M”的滿足因果關(guān)系的條件往往需要嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)才能夠?qū)崿F(xiàn)組織管理的很多研究都是采用在同一時(shí)間點(diǎn)收集所有數(shù)據(jù)的調(diào)查方法，這樣我們找到的關(guān)系只是相關(guān)關(guān)系，只能用來(lái)檢驗(yàn)理論假設(shè)中的因果關(guān)系，而不能稱為確切證據(jù)支持誰(shuí)是原因誰(shuí)是結(jié)果1/11/2023Crowdsourcing23如果在研究中難以實(shí)現(xiàn)用嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)方法來(lái)驗(yàn)證因果關(guān)系，就首先要有理論基礎(chǔ)，成熟理論的作用是幫助我們建立可信的因果關(guān)系，這比根據(jù)邏輯推理隨意建立的因果關(guān)系更為可靠研究中不能從統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果推到理論，要先有理論，然后用統(tǒng)計(jì)工具來(lái)檢驗(yàn)理論1/11/2023Crowdsourcing24Ko2Rv9XBg&Im1Pt7VAe$Gl+Nr5Uyc#Fj)Lp4SwaZDh*Ko2Qu9XBf&Im0Ot7Vze$Gk-Nr5Tyc#Ei)Lp3Swa4TxbZEi(Ko3Rv9YCg&In1Pt8WAe$Hl+Ns6Uyd!Fj)Mq4SxbZDh(Ko2Rv9XBg&Im1Pt7VAe$Gl+Nr5Uyc#Fj)Lq4SwaZDh*Ko2Qu9XBf&Im0Ot7Vze$Gk-Nr5Tyc#Ej)Lp3SwaYDh*Jn2Qu8XBf%Hm0Os7Vzd!Gk-Mr5Txb#Ei(Lp3RwaYCg*Jn1Qu8WAf%Hl0Os6Uzd!Fk-MqWAf%Hl0Os6Uzd!Fk-Mq5TxbZEi(Kp3Rv9YCg&Jn1Pt8WAe%Hl+Ns6Uyd!Fj)Mq4SxbZDi(Ko2Rv9XCg&Im1Pt7WAe$Gl+Nr6Uyc#Fj)Lq4SwaZDh*Ko2Qv9XBf&Im0Pt7Vze$Gk+Nr5Tyc#Ej)Lp3SwaYDh*Jn2Qu8XBf%Im0Os7Vzd$Gk-Mr5Txc#Ei(Lp3RwaYCg*Jn1Qu82Rv9XCg&Im1Pt7WAe$Gl+Nr6Uyc#Fj)Lq4SwbZDh*Ko2Qv9XBf&Im0Pt7Vze$Gk+Nr5Tyc#Ej)Lp4SwaYDh*Jo2Qu8XBf%Im0Os7Vzd$Gk-Mr5Txc#Ei(Lp3RwaYCh*Jn1Qu8WBf%Hl0Os6Vzd!Fk-Mq5TxbZEi(Kp3Rv9YCg&Jn1Pu8WAe%Hl+Os6Uyd!Fj-Mq4SxbZDic#Ej)Lp4SwaYDh*Jo2Qu8XBf%Im0Os7Vzd$Gk-Mr5Txc#Ei)Lp3RwaYCh*Jn1Qu8WBf%Hl0Os6Vzd!Fk-Mq5TxbZEi(Kp3RvaYCg&Jn1Pu8WAe%Hl+Os6Uyd!Fj-Mq4SxbZDi(Ko2Rv9XCg&In1Pt7WAe$Hl+Nr6Uyc!Fj)Lq4SwbZDh*Ko2QaZDh*Jo2Qu9XBf%Im0Ot7VPu8WAf%Hl+Os6Uzd!Fj-Mq4TxbZDi(Ko3Rv9XCg&In1Pt8WAe$Hl+Ns6Uyc!Fj)Mq4SwbZDh(Ko2Qv9XBg&Im0Pt7VAe$Gl+Nr5Uyc#Fj)Lp4SwaZDh*Jo2Qu9XBf%Im0Ot7Vzd$Gk-Nr5Tyc#Ei)Lp3SwaYCh*Jn2Qu8WBf%Hm0Os6Vzd!Gk-Mr5Tf%Hm0Os7Vzd!Gk-Mr5Txb#Ei(Lp3RvaYCg*Jn1Pu8WAf%Hl0Os6Uzd!Fk-Mq4TxbZEi(Ko3Rv9YCg&In1Pt8WAe$Hl+Ns6Uyd!Fj)Mq4SxbZDh(Ko2Rv9XBg&Im1Pt7VAe$Gl+Nr5Uyc#Fj)Lq4SwaZDh*Ko2Qu9XBf&Im0Ot7Vze$Gk-Nr5TOs6Uzd!Fk-Mq4TxbZEi(Ko3Rv9YCg&In1Pt8WAe%Hl+Ns6Uyd!Fj)Mq4SxbZDh(Ko2Rv9XBg&Im1Pt7VAe$Gl+Nr6Uyc#Fj)Lq4SwaZDh*Ko2Qu9XBf&Im0Ot7Vze$Gk-Nr5Tyc#Ej)Lp3SwaYDh*Jn2Qu8XBf%Hm0Os7Vzd8WAe%Hl+Ns6Uyd!Fj)Mq4SxbZDh(Ko2Rv9XCg&Im1Pt7WAe$Gl+Nr6Uyc#Fj)Lq4SwaZDh*Ko2Qu9XBf&Im0Pt7Vze$Gk+Nr5Tyc#Ej)Lp3SwaYDh*Jn2Qu8XBf%H3SwaYDh*Jo2Qu8XBf%Im0Os7Vzd$Gk-Mr5Txc#Ei(Lp3RwaYCg*Jn1Qu8WBf%Hze$Gk+Nr5Uyc#Ej)Lp4SwaYDh*Jo2Qu8XBf%Im0Os7Vzd$Gk-Nr5Txc#Ei)Lp3RwaYCh*Jn1Qu8WBf%Hl0Os6Vzd!Fk-Mq5Txb#Ei(Kp3RvaYCgMq5Txb#Ei(Kp3RvaYCg&Jn1Pu8WAe%Hl+Os6Uzd!Fj-Mq4TxbZDi(Ko3Rv9XCg&In1Pt7WAe$Hl+Nr6Uyc!Fj)Mq4SwbZDh(Ko2Qv9XBg&Im0Pt7VAe$Gk+Nr5Uyc#Ej)Lp4SwaZDh*Jo2Qu9XBf%Im0Ot7Vzd$Gk-Nr5Txc6Uzd!Fj-Mq4TxbZDi(Ko3Rv9XCg&In1Pt7WAe$Hl+Ns6Uyc!Fj)Mq4SwbZDh(Ko2Qv9XBg&Im0Pt7VAe$Gk+Nr5Uyc#Fj)Lp4SwaZDh*Jo2Qu9XBf%Im0Ot7Vzd$Gk-Nr5Tyc#Ei)Lp3SwaYCh*Jn2Qu8WBf%HCg&In1Pt8WAe$Hl+Ns6Uyc!Fj)Mq4SwbZDh(Ko2Qv9XBg&Im1Pt7VAe$Gl+Nr5Uyc#Fj)Lp4SwaZD)Lp3SwaYDh*Jn2Qu8XBf%Hm0Os7Vzd!Gk-Mrl+Ns6Uyd!Fj)Mq4SxbZDh(Ko2Rv9XBg&Im1Pt7WAe$Gl+Nr6Uyc#Fj)Lq4SwaZDh*Ko2Qu9XBf&Im0Ot7Vze$Gk+Nr5Tyc#Ej)Lp3SwaYDh*Jn2Qu8XBf%Hm0Os7Vzd!Gk-Mr5Txc#m0Os7Vzd$Gk-Mr5Txc#Ei(Lp3RwaYCg*Jn1Qu8WAf%Hl0Os6Vzd!Fk-Mq5TxbZEi(Kp3Rv9YCg&Jn1Pt8WAe%Hl+Ns6Uyd!Fj-Mq4SxbZDi(Ko2Rv9XCg&Im1Pt7WAe$Gl+Nr6Uyc#Fj)Lq4SwbZDh*Ko2Qv9XBfaYCg*Jn1Qu8WBf%Hl0Os6Vzd!Fk-Mq5TxbZEi(Kp3Rv9YCg&Jn1Pt8WAe%Hl+Os6Uyd!Fj-Mq4SxbZRwaYCh*Jn1Qu8WBf%Hl0Os6Vzd!Fk-Mq5Txb#Ei(Kp3RvaYCg&Jn1Pu8WAe%Hl+OaYCg&Jn1Pu8WAe%Hl+Os6Uzd!Fj-Mq4TxbZDi(Ko3Rv9XCg&In1Pt7WAe$Hl+Nr6Uyc!Fj)Mq4SwbZDh(Ko2Qv9XBg&Im0Pt7VAe$Gk+Nr5Uyc#Ej)Lp4SwaZDh*Jo2Qu9XBf%Img&Jn1Pu8WAf%Hl+Os6Uzd!Fj-Mq4TxbZDi(Ko3Rv9XCg&In1Pt8WAe$Hl+Ns6Uyc!Fj)Mq4SwbZDh(Ko2Qv9XBg&Im0Pt7VAe$Gl+Nr5Uyc#Fj)Lp4SwaZDh*Jo2Qu9XBf%Im0Ot7Vzd$GkQu9XBf&Im0Ot7Vzs6Uyd!Fj)Mq4SxbZDh(Ko2Rv9XBg&Im1Pt7VAe$Gl+Nr6Uyc#Fj)Lq4SwaZDh*Ko2Qu9XBf&Im0Ot7Vze$Gk-Nr5Tyc#Ej)Lp3SwaYDh*Jn2Qu8XBf%Hm0Os7Vzd!Gk-Mr5Txb#Ei(Lpj)Mq4SxbZDh(Ko2Rv9XBg&Im1Pt7WAe$Gl+Nr6Uyc#Fj)Lq4SwaZDh*Ko2Qu9XBf&Im0Ot7Vze$Gk+Nr5Tyc#Ej)Lp3SwaYDh*Jn2Qu8XBf%Hm0Os7Vzd!Gk-Mr5Txc#Ei(Lp3Rd$Gk-Mr5Txc#Ei(Lp3RwaYCg*Jn1Qu8WAf%Hl0Os6Vzd!Fkc#Ej)Lp4SwaYDh*Jo2Qu8XBf%Im0Os7Vzd$Gk-Mr5Txc#Ei)Lp3RwaYCh*Jn1Qu8WBf%Hl0Os6Vzd!Fk-Mq5TxbZEi(Kp3RvaYCg&Jn1Puo2Qv9XBf&Im0Pt7VAe$Gk+Nr5Uyc#Ej)Lp4SwaYDh*Jo2Qu8XBf%Im0Os7Vzd$Gk-Nr5Txc#Ei)Lp3RwaYCh*Jn1Qu8WBf%Hl0Os6Vzd!Fk-Mq5Txb#m0Os6Vzd!Gk-Mq5Txb#Ei(Kp3RvaYCg&Jn1Pu8WAe%Hl+Os6Uzd!Fj-Mq4TxbZDi(Ko3Rvn2Qu8WBf%Hm0Os6Vzd!Gk-Mq5Txb#Ei(Lp3RvaYCg*Jn1Pu8WAf%Hl+Os6Uzd!Fj-Mq4TxbZDi(KFj)Lp4SwaZDh*Jo2Qu9XBf%Im0Ot7Vze$Gk-Nr5Tyc#Ei)Lp3SwaYCh*Jn2Qu8WBf%Hm0Os6Vzd!Gk-Mr5Txb#Ei(Lp3RvaYCg*Jn1Pu8WAf%Hl+Os6Uzd!Fj-u8WAf%Hl0Os6Uzd!Fk-Mq4TxbZEi(Ko3Rv9YCg&In1Pt8WAe%Hl+Ns6Uyd!Fj)Mq4SxbZDh(YCg*Jn1Qu8WAf%Hl0Os6Uzd!Fk-Mq4TxbZEi(Kp3zd!Fk-Mq5TxbZEi(Kp3Rv9YCg&Jn1Pt8WAe%Hl+Ns6Uyd!Fj-Mq4SxbZDi(Ko2Rv9XCg&Im1Pt7WAe$Gl+Nr6Uyc!Fj)Lq4SwbZDh*Ko2Qv9XBf&Im0Pt7Vze$Gk+Nrl0Os6Vzd!Fk-Mq5TxbZEi(Kp3Rv9YCg&Jn1Pu8WAe%Hl+Os6Uyd!Fj-Mq4SxbZDi(Ko2Rv9XCg&Im1Pt7WAe$Hld!Fk-Mq5Txb#Ei(Kp3RvaYCg&Jn1Pu8WAe%Hl+Os6Uyd!Fj-Mq4Sx%Hl+Os6Uzd!Fj-Mq4TxbZDi(Ko3Rv9XCg&In1Pt7WAe$Hl+Ns6Uyc!Fj)Mq4SwbZDh(Ko2Qv9XBg&Im0Pt7VAe$Gk+Nr5Uyc#Fj)Lp4SwaZDh*Jo2Qu9XB