SPSS教程

SPSS套装分析软体提供许多常见的统计分析功能，包含描述性统计、差异性检定、相关分析、回归分析、探索性因素分析、内部一致性分析、无母数分析等。

然而，随着学术研究的发展，研究者欲探究的架构愈趋复杂，以回归分析为例，其只能计算多个自变数预测单一个依变数，若要使用SPSS软体分析中介模型，则需要经历多个步骤加以验证。此外，若研究架构模型中同时存有中介和调节效果的模型，SPSS软体也只能协助研究者分段检验结果，但此分段检验的结果与整体检验的结果会是一样的吗?这个答案值得我们进一步思考。

为了解决上述之问题，Hayes学者发展出免费的PROCESS分析模组，可直接套用在原先SPSS软体中，协助研究者直接分析复杂的研究架构，不需要逐一检验每条预测的研究假说，因此本篇主要目的为介绍如何使用PROCESS，协助你更快上手操作PROCESS。

在安装PROCESS之前，请先确认你电脑中SPSS软体的版本是否为17.0以上的版本，方才能够安装PROCESS。再者，请至Hayes学者的官方教学网站下载PROCESS (PROCESS安装档连结网址：http://processmacro.org/index.html )，请根据内文说明安装。

PROCESS 操作Example

【例题】探讨学生的数学成绩在语言能力对智商具有中介效果，且性别在语言能力对数学成绩关系中具有调节效果。

PROCESS分析：分析→回归→PROCESS v34(成功安装后即会出现此部分，若没有出现，表示安装失败)

3.输入变量

因变量：智商(Y)

自变量：语言能力(X)

中介变量：数学成绩(Me)

调节变量：性别(Mo)

4.选择model number：请依据研究架构选择合适的model number，本范例的模型为Model 7。

关于model number如何选择，本篇挑选出常见的8个模型提供给大家参考。

Model 1：调节变量M在自变量X与因变量Y之调节效果

Model 2：调节变数M和W在自变量X与因变量Y之调节效果

Model 3：调节变量W与M的乘积在自变量X与因变量Y之调节效果

Model 4：中介变量M在自变量X与因变量Y之调节效果

Model 5：中介变量M在自变量X与因变量Y之调节效果，以及调节变量W在自变量X与因变量Y之调节效果

Model 6：2个及以上中介变量M在自变量X与因变量Y之中介效果

Model 7：中介变量M在自变量X与因变量Y之调节效果，以及调节变量W在自变量X与中介变量M之调节效果

5、分析结果

本范例之自变数：语言能力(X)，依变数：智商(Y)，中介变数：数学成绩(Me)，调节变数：性别(Mo)，其分析结果如下。

(1)、性别调节效果分析

由下表的Int_1(表示语言x性别这个调节效果变数)可知，性别在语言能力与数学成绩关系中的具有显著的正向调节效果(p =.0483 < .05)。

(2)、性别调节型中介效果分析

性别的直接调节效果其下界和上界分别为-.3827和0.9885，包含0，所以未达统计显著；

性别的调节中介效果其下界和上界分别为-.4663和0.1960，包含0，所以未达统计显著，

总合以上两点可之性别、数学成绩跟智商三者之间不存在调节型中介的关系。

【Plan B】SPSS直接检验中介效应也可以采取依次回归法

（1）检验X——Y的回归，分析总效应

（2）检验X——M（中介变量）的回归，检验a参数（即X的回归系数）

（3）检验X,M——Y的回归，检验b参数（M的回归系数）和c'参数（X的回归系数）

若a和b均显著，则中介效应存在

參考資料

．Hayes, A. F. (2017). Introduction to mediation, moderation, and conditional 　process analysis: A regression-based approach. Guilford Publications.

．Hayes, A. F. (2018). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach (2nd edition). New York: The Guilford Press.

．中介和調節模型之簡介Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis連結網址 http://www.personal.psu.edu/jxb14/M554/specreg/templates.pdf