本文档包含用于检验中介、调节和有调节的中介模型的 Mplus 代码，包括与 Andrew Hayes 在其 SPSS PROCESS 插件中列出的模型，但是我们不会在教程中写全部的process模型， 因为当你理解的原理， 你将有能力自己写出任意process模型。建议您在进行此类分析之前阅读他的开创性著作（Hayes, A. F. (2013, 2017)。《中介、调节和条件过程分析简介：基于回归的方法》， 纽约：吉尔福德出版社。

Mplus学习曲线比较陡，入门困难， 但是为什么要使用mplus， 我觉得有如下理由：

Process 中最简单的调节效应模型就是 model 1， 如图所示：

概念图：统计图：

上面那个图叫做概念图， 下面的图叫做统计模型图， 两图虽然都可以表示变量之间的关系，但是统计模型图更直观的给出了模型的公式， 根据上面的统计图， 我们可以列出模型的方程：

将上述方程提取公因式，得到下面的方程：

从方程中， 我们之所以说W是调节变量， 就是因为 X 的回归系数b1 + b3W中包含了W， 即W可以改变了X对Y的影响力。假如W越大， b1 + b3W的绝对值越大， 那么说明W是增强了X对Y的效应， 这时候W具有增强作用；反之， W具有削弱X和Y之间效应的作用。

这个案例目的就是介绍， 在 Process中 ，调节效应的本质就是 自变量 和调节变量乘积项的回归系数。在mplus中， 我们延用process的概念， 但是mplus没有使用最小二乘法的回归分析， 所以我们叫路径系数， 而不是回归系数。

在Mplus中如何分析这个模型：

（未完待续）