SPSS_Process—类别自变量中介模型
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发布时间：2024-10-24 02:01
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时间：2024-11-08 03:36
自变量为二分类变量，为0、1编码时，在Process中的操作方法与自变量为连续变量时相同，具体内容可点击下方链接查看。虽然操作方法相同，但是结果解读却不同，下面一并介绍。
自变量为多分类变量操作方法
自变量为多分类变量时，在Process中的操作方法与连续变量大体相同，相同部分不再赘述，可点击下方链接查看。
不同之处在于要告诉Process我们使用的自变量是多分类变量，具体操作方法为：
在Process主界面的右侧，点击“Multicategorical”，在新出现的界面中Variable X部分勾选“Multicategorical”，点击“继续”返回原界面。
输出结果
Process进行多类别自变量中介模型分析时，会将多类别自变量转为虚拟变量，K个类别自变量会转变为K-1个虚拟变量，在本例中，X为4分类变量，在进行分析时，会以第一类为参照，转为3个虚拟变量X1、X2、X3，分别代表第二类、第三类、第四类。
结果报告
关于多类别自变量的中介分析结果解读，可见下面这篇文章：
方杰, 温忠麟, 张敏强. (2017). 类别变量的中介效应分析. 心理科学(02), 471-477
该文章中总结了一套多类别自变量的中介流程，如下图所示。
依据上述流程，结合本文示例，可见：
1. 整体总效应检验的F = 7.1624，P < 0.001，表明3个相对总效应不全为0；
2. 整体直接效应检验的F = 7.0354，P < 0.001，表明3个相对直接效应不全为0；
3. 关于整体中介效应检验，从上图软件输出结果可见，仅提供了相对中介分析结果，并未提供整体中介效应检验结果，上述分析使用的是Process 3.15版本，这一版本不提供整体中介效应检验结果，但通过Process 2.16可获得该结果，如下如所示。整体中介效应检验的95%的Bootstrap置信区间为[0.0000, 0.0063]，包含0，表明3个相对中介效应全为0，因此结束分析。
4. 假设整体中介效应检验的95%的Bootstrap置信区间不包含0，则表明3个相对中介效应不全为0，因此进行相对中介分析，以第一类为参照水平，第二类的相对中介的95%的Bootstrap置信区间为[0.0270, 0.1605]，不包含0，表明相对中介效应显著（a1 = 0.3724, b = 0.2474, a1b = 0.0921）。
5. 相对直接效应不显著（c’1 = 0.1300, P = 0.1137）。
6. 相对总效应显著（c1 = 0.2222, P < 0.05），相对中介效应a1b的效果量为41%（0.0921/0.2222）。
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