毕业论文双重中介模型

模型中包含4个变量，均为显变量，分别为q1-q4。其中q2, q3是中介变量，q1经过q2再经过q3进而影响q4。因此，q2与q3在q1与q4的关系中扮演链式中介的作用。建立好模型后，进入view菜单设置分析属性。在output选项中将Indirect, direct & total effects打钩。在Bootstrap中设置2000次抽样、将矫正偏差的置信区间法(Bias-corrected confidence intervals)的置信水平(confidence level)设置为95%，即α=.05。设置后关闭对话框即可，Amos中没有保存键，直接关闭对话框即意味着保存。运行计算后，得到如下结果：打开详细结果output，点击Estimates→Matrices→Standardized Indirect Effects，然后点击左下角Bootstrap结果中的Estimates即可看到中介效应。在右侧的表格中，出现了一个3*3的表格，其中除了0之外，有3个数。分别为.066, .112, .049。本文只是拿链式中介举例展示如何使用自定义功能计算我们想要得到的中介效应，其他更为复杂的模型都可以通过先命名参数，后在User-defined estimands中写入命令的方式计算自定义的中介效应。

是可以的 因为分2次来进行验证的。每次的回归模型考虑的是自变量中间变量 因变量三种相互作用时的关系，因此在只有这三个同时作用的时候，中间变量起到完全中介作用。你考虑的并非2个中间变量同时作用的情况。不过这样当然是有其局限性的。最好可以用结构方程模型来验证。拓展资料1925～1930年间，英果尔德(C. K. Ingold)提出了中介论，用以说明用经典结构式不能圆满地描述的某些分子的化学行为。他认为在常态下具有不饱和体系的分子中存在着电子转移，由这种电子转移所产生的效应称为中介效应。概述有机分子结构理论发展过程中的一种学说。中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。例如，上司的归因研究：下属的表现——上司对下属表现的归因——上司对下属表现的反应，其中“上司对下属表现的归因”为中介变量。假设变量已经中心化或标准化其中，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，效应之间有如下关系：c=c’+ab，中介效应的大小用c-c'=ab来衡量。中介变量中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。调节变量如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。

中介效应模型适合本科论文。因为毕业论文的选题中有三个变量，这三个变量之间是负相关，论文有意义，不难写，这个中介效应也是可以写的，所以中介效应模型适合本科论文。论文是一个汉语词语，拼音是lùnwén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。