本帖最后由 zhouluyang 于 2012-1-7 14:36 编辑
& L4 M1 X; h* g2 Z5 K. A! R' N& h' D. Y
/ f- c7 u) L7 T v+ T- e$ ?! ]一、中介变量同时为控制变量的情形
$ ]( C$ L5 f2 ?0 i* e- j假如，Y为应变量，X为自变量，研究目的在于考察X对Y的影响。已有的研究表明，M是对Y有显著影响的重要变量，因此在考察X对Y的影响的时候，须将M纳入以控制变量一起考察；另一方面，按已有的研究推断，X除了可能对Y有直接影响外，还可能通过K对Y有间接影响。
1 v1 x- D4 g3 ?5 e% l由于这里，X与M均为自变量，但我们的研究目标仅仅在于考察X与Y之间的关系，故称X为“目标自变量”。 ! f5 X+ {# R% r# V) R. a! v% o& |
如此，概念模型如何画为好？ 我个人观点，图1已经充分表达了这种情形。因为图1的代数式为： 0 ]6 x. ?& {1 O* L6 n" A& E
其中，方程（1）表达了：M作为研究X与Y关系时的控制变量加以考察（当然，如果没有相关的研究背景，方程（1）可以作多种解读，如同时将X与M作为目标自变量考察它们对Y的影响，又如将X作为控制变量而考察M对Y的影响等。）。而方程（2）表达了：M为X的中介变量。
, D$ I# g- `& S7 u d在平常，我们考察X的直接效应与间接效应时，画的就是图1的概念模型。由此，我们可知，在这个时候，我们在考察X的直接效应与间接效应的同时，实际上同时也将M作为控制变量加以考察了。 ' ^. t5 Z1 ?" h; m
或者说，以X为目标自变量、M为中介变量的图1，其实表达了以下几层含义：（1）X可能对Y存在直接效应，即c可能显著不为0；（2）M可能是X与Y之间的中介变量，即X可能对Y存在间接效应，即可能a显著不为0以及其它一些可能的条件；（3）M可能对Y存在直接效应，即M可能是考察X与Y之间关系时的一个控制变量，即b可能显著不为0。
. A* _) q9 q4 {' y$ J二、“被调节变量”同时为控制变量的情形 T, {$ X4 h6 a& |
假如，Y为应变量，X为自变量，研究目的在于考察X对Y的影响。
6 R6 ^) F1 G" B/ f已有的研究表明，K是对Y有显著影响的重要变量，因此在考察X对Y的影响的时候，须将K纳入作为控制变量一起考察。另一方面，按已有的研究推断，X与K可能对Y存在“合力”作用，即X与K同时在一起会对Y产生影响。
0 d7 z- r$ ^% o) G) ~0 F. z- X5 K如此，概念模型如何画为好？
! c/ c+ p6 c, r' \% ^4 m4 @我个人观点，图2已经充分表达了这种情形。理由如下。 9 \, d7 t5 X/ \* E* |, M) ^2 i; Y
由于X与K可能对Y存在“合力”作用（尽管“合力”作用的情形可能是调节效应也可能是中介效应，这里我们只考察调节效应的情形），这种情况下，理论上，可能有两种调节效应的情况存在。第一种是X对K与Y的关系存在调节作用，即（X发生变化时）在X的不同水平上，K对Y的影响不同。第二种是K对X与Y的关系存在调节作用，即（K发生变化时）在K的不同水平上，X对Y的影响不同。尽管在统计处理的时候，这两种情形没有区别，即两种情况均按交互效应加以处理，即以乘积项加以处理（即如图3所示，Y=F（X, X*K, K）），但在理论上，我个人认为，说明到底哪一个是调节变量是有必要的。 # G: c4 B3 I2 A2 G# F! y! ^
这里，由于研究的目的在于考察X对Y的影响，而K作为控制变量。因此，K在这里的地位相当于“外生变量”；或者说相当于数学上，假定K不变，对X求偏导：Y=F（X, K）我们的目标是考察X对Y的影响，即求。因此这时，取X为调节变量在理论上更有意义、管理实践上更有操作性；或者说，我们要考察的是，一方面，X如何直接影响Y；另一方面，考察X对K与Y的关系的调节效应，或者说，当X在不同的水平上变化时，是否会对K与Y的关系产生影响。
S( v& b' g3 u! F6 h! w相反，如果以K调节X与Y之间的关系，如图4所示，按这里所假设的研究背景下就不太合适了。因为图4中，考察K如何调节X与Y之间的关系，这就意味着将K作为研究的对象了，即将K作为目标自变量；而在这里，K仅仅作为控制变量出现，目标自变量只有X一个。
0 r/ U4 i0 @* S' r8 ^ 问题：
R* w+ N4 n2 L: p# ^以上理解是否合适？向Kenny及各位求证，恳请答复。 | 
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发表于 2012-1-6 14:00:32
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