中介变量和调节变量最本质区别

中介变量和调节变量最本质区别_3个自变量和一个中介变量调节变量：Y与X的关系受第三个变量的影响中介变量：研究传导机制的中间变量

参考：中介变量、调节变量与协变量-CSDN博客

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，也就是说，自变量通过中介变量对因变量产生作用。

例如：

现有三个变量：学习方法、学习效率和学习成绩； 其中自变量：学习方法和学习效率，因变量：学习成绩； 很容易看出，学习方法和学习效率两个自变量可能并不是完全相互独立的，学习方法会影响学习效率进而影响学习成绩，因此学习效率可以作为学习方法和学习成绩之间的中介变量。

其中，c 是 X 对 Y 的总效应，ab 是经过中介变量 M 的中介效应（mediating effect），c′是直接效应。当只有一个中介变量时‚效应之间的关系可以表示为：c＝c′＋ab。

（1）首先假定自变量与因变量之间有较高的相关，当在它们之间加入中介变量时，如果自变量与因变量的相关或回归系数明显降低（降低到0就是完全中介作用）就可以认为中介效应明显，即中介变量能有效解释自变量与因变量的关系。然而，这只是一种粗略的检验手段，其严格程度有待商榷。 （2）依次检验回归系数 a、b（完全中介效应还要检验 c′）的显著性。 （3）检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积 ab 是否显著。 （4）检验 c’与 c 的差异是否显著。

调节变量（moderator）所要解释的是自变量在何种条件下会影响因变量，也就是说，当自变量与因变量的相关大小或正负方向受到其它因素的影响时，这个“其它因素”就是该自变量与因变量之间的调节变量。

例如：

努力程度影响学习成绩，然而影响程度会因智力水平而改变，在智力水平很低的情况下，努力程度对学习成绩的影响可能会降低，此时智力水平为调节变量

（1）当调节变量和自变量都是类别变量时做方差分析。当两者的交互效应显著时‚则说明调节变量产生了调节效应。两者的主效应显著与否与调节效应的假设没有必然联系。之后‚可以通过简单效应分析进一步了解调节变量的具体作用。 （2）当调节变量是连续变量时‚无论自变量是何种变量‚均可采用层次回归技术来进行检验。即先分别考察自变量和调节变量对因变量的主效应大小，然后将“自变量×调节变量”乘积项纳入回归方程‚若该项系数显著，则表明调节效应显著。 （3）当调节变量是类别变量‚自变量是连续变量时要做分组回归分析。应考虑先进行回归系数差异检验，再进行两个斜率的单独检验。若回归系数的差异显著，则调节效应显著。  

（1）调节变量是类别变量‚自变量是潜变量，可用结构方程模型中的多样本比较模块来做分析。多样本比较可以在结构方程模型的基础上，对不同组别的测量误差、载荷、路径系数、以及潜变量的均值等做差异显著性检验。 （2）调节变量和自变量都是潜变量，可用无约束模型来考察潜变量的交互效应。

协变量（covariate）指与因变量有线性相关关系，并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等协变量应该属于控制变量的一种。有些控制变量可以通过实验操作加以控制（如照明、室温等）‚也称为无关变量；而另一些控制变量由于受实验设计等因素的限制，只能借助统计技术来加以控制，即成了统计分析中的协变量，因而属于统计概念。  

协方差分析（analysis of covariance）是关于如何调节协变量对因变量的影响作用，从而更有效地分析实验处理效应的一种统计分析技术。它是对实验进行统计控制的一种方法。 协方差分析的基本思路是根据因变量对协变量的回归系数，从因变量中扣除受协变量影响的部分，从而正确分析自变量对因变量的影响。  

调节变量：Y与X的关系受第三个变量的影响

中介变量：研究传导机制的中间变量

控制变量是指通过对所研究的因素进行控制，来消除可能影响研究变量之间关系的其他因素。

例如，假设我们想研究吸烟与肺癌之间的关系。为了消除其他因素对这种关系的影响，我们需要控制一些变量，如年龄、遗传因素、长期吸入有害气体等等。通过对这些变量进行控制，我们可以更加准确地估计出吸烟和肺癌之间的关系。为什么要控制：如果不控制模型会生病，结论不可靠，估计参数有偏，产生内生性。怎么确定控制变量：看前人的研究，找相关文献。  

内生变量（endogenous variable）：是由模型决定的变量。即被解释变量和解释变量。

外生变量(exogenous variable)：由模型以外的因素决定的已知变量。即模型中的参数。

例如：

                             Y=a+bX+ϵ

内生变量：Y、X，模型决定的，也就是因变量、自变量。外生变量：a,b，模型外的因素决定的，已知的，参数。

通常：由内生性决定外生性

内生变量：与其他变量的因果关系存在研究偏误和混淆的可能性，是需要解释和控制的变量。

外生变量：是指对被研究现象或行为结果有影响，但不受研究对象影响的变量。这些变量是在研究要素之外并且在研究对象之前就存在的，通常是定量测量的，其值不依赖于被研究的行为或结果。

例如：

1、假设我们研究驾驶员的车祸率与使用手机的频率之间的关系。在这个模型中，车祸率是被解释变量，而使用手机的频率是解释变量。然而，这个模型的研究结果可能存在研究偏误，因为许多其他因素可能会影响车祸率，比如驾驶员的年龄、性别、驾驶经验等等。因此，这些影响车祸率的因素就是内生变量。

2、对于一个销售额的研究，外生变量可能包括经济总体，竞争对手行业的价格和促销活动，天气，人口统计学数据等因素。这些变量不受销售团队的控制，但会对销售额产生影响。

内生性问题：模型中一个变量或多个变量与随机扰动项相关

原因与处理办法：

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