一、明確概念
中介效應或者調節效應並非分析方法，而是一種關係的描述，研究人員需要結合不同的資料分析方法對兩種關係進行分析。
中介效應
中介效應是研究x對y的影響時，是否會先通過中介變數m，再去影響y；即是否有x->m->y這樣的關係，如果存在此種關係，則說明具有中介效應。比如工作滿意度（x）會影響到創新氛圍（m）,再影響最終工作績效（y），此時創新氛圍就成為了這一因果鏈當中的中介變數。
調節效應
調節作用是研究x對y的影響時，是否會受到調節變數z的干擾；比如開車速度（x）會對車禍可能性（y）產生影響，這種影響關係受到是否喝酒（z）的干擾，即喝酒時的影響幅度，與不喝酒時的影響幅度 是否有著明顯的不一樣。
二、研究步驟
中介作用的分析較為複雜，共分為以下三個步驟：
第1步：確認資料，確保正確分析。
中介作用在進行具體研究時需要對應使用研究方法（分層回歸）去實現；中介作用分析時，y一定是定量資料。x也是定量資料，中介變數m也是定量資料。
第2步：中介作用檢驗
檢驗中介效應是否存在，其實就是檢驗x到m，m到y的路徑是否同時具有有顯著性意義。
中介作用共分為3個模型。針對上圖，需要說明如下：
在理解了中介分析的原理之後，接著按照中介作用分析的步驟進行，如下圖：
第1步是資料標準化處理（對x,m,y需要分別進行標準化處理，有時也使用中心化處理）（spssau使用者使用「生成變數」功能）
第2步和第3步是進行分層回歸完成（分層1放入x，分層2放入m）
第4步單獨進行模型3，即x對m的影響（使用回歸分析或分層回歸均可，分層回歸只有分層1時事實上就是回歸分析）
最後第5步進行中介作用檢驗。
檢驗圖如下：
第3步：spsau進行分析
使用者可以直接按照上圖流程在spssau中進行分析，生成結果。具體分析步驟可參考鏈結頁面：
調節效應的分析步驟
第1步：識別x和m的資料類別，選擇合適的研究方法。
調節作用在進行具體研究時需要對應使用研究方法去實現；調節作用分析時，y一定是定量資料。通常情況下x均為定量資料（比如開車速度），調節變數z可以為分類資料（比如是否喝酒），也可以是定量資料（比如喝酒多少）。
第2步：調節作用檢驗
第3步：spsau進行分析
使用者判斷好資料型別後，直接按照上圖流程，在spssau中進行資料處理及分析即可。具體分析流程可參考鏈結頁面：
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