基于 SPSS 的中介效應(yīng)分析結(jié)果解讀：揭示變量間的隱性關(guān)聯(lián)

在社會科學(xué)與自然科學(xué)研究中，變量之間的關(guān)系往往并非簡單的直接作用，而是存在復(fù)雜的傳導(dǎo)機制。中介效應(yīng)分析正是探究這種 “自變量→中介變量→因變量” 鏈?zhǔn)疥P(guān)系的核心方法，而 SPSS 作為常用的統(tǒng)計分析工具，為中介效應(yīng)的檢驗提供了便捷且可靠的實現(xiàn)路徑。本文將結(jié)合 SPSS 分析結(jié)果，系統(tǒng)解讀中介效應(yīng)的檢驗邏輯、關(guān)鍵指標(biāo)及實際意義。

中介效應(yīng)分析的核心邏輯與 SPSS 實現(xiàn)路徑

中介效應(yīng)的本質(zhì)是揭示 “自變量（X）如何通過中介變量（M）影響因變量（Y）” 的過程。當(dāng) X 對 Y 的影響一部分通過 M 傳導(dǎo)，一部分直接作用于 Y 時，稱為部分中介；若 X 對 Y 的影響完全通過 M 實現(xiàn)，則稱為完全中介。SPSS 中常用的檢驗方法為逐步回歸法，其核心步驟包括：

1. 檢驗 X 對 Y 的總效應(yīng)（模型 1：Y = cX + e?）；

2. 檢驗 X 對 M 的效應(yīng)（模型 2：M = aX + e?）；

3. 檢驗 X 和 M 對 Y 的共同效應(yīng)（模型 3：Y = c'X + bM + e?）。

   若上述三步中系數(shù) c、a、b 均顯著，且加入 M 后 c' 的顯著性下降（或絕對值減?。瑒t可初步判斷存在中介效應(yīng)，再通過 Sobel 檢驗進一步驗證間接效應(yīng)（a×b）的顯著性。

SPSS 結(jié)果的關(guān)鍵指標(biāo)解讀

以某 “教育投入（X）對學(xué)生成績（Y）的影響，且學(xué)習(xí)動機（M）為中介變量” 的研究為例，SPSS 輸出結(jié)果的解讀需聚焦以下核心指標(biāo)：

1. 總效應(yīng)檢驗（模型 1）

回歸方程為：Y = 0.52X + 0.31（R2=0.38，F(xiàn)=28.67，p<0.001）。

• 系數(shù) c=0.52（p<0.001）表明，教育投入對學(xué)生成績存在顯著正向總效應(yīng)，即教育投入每增加 1 個單位，學(xué)生成績平均提高 0.52 個單位。

• R2=0.38 說明該模型可解釋學(xué)生成績 38% 的變異，具備一定解釋力。

2. 中介變量的前置檢驗（模型 2）

回歸方程為：M = 0.63X + 0.25（R2=0.41，F(xiàn)=32.15，p<0.001）。

• 系數(shù) a=0.63（p<0.001）顯著，說明教育投入對學(xué)習(xí)動機存在正向影響，即教育投入增加會顯著提升學(xué)生的學(xué)習(xí)動機，這是中介效應(yīng)存在的前提條件。

3. 中介效應(yīng)的核心檢驗（模型 3）

回歸方程為：Y = 0.21X + 0.49M + 0.22（R2=0.57，F(xiàn)=45.32，p<0.001）。

• 系數(shù) b=0.49（p<0.001）顯著，表明學(xué)習(xí)動機對學(xué)生成績存在正向影響；

• 系數(shù) c'=0.21（p<0.05）仍顯著，但較模型 1 中的 c=0.52 明顯減小，說明教育投入對學(xué)生成績的直接效應(yīng)減弱，部分效應(yīng)通過學(xué)習(xí)動機傳導(dǎo)；

• R2 從 0.38 提升至 0.57，表明加入中介變量后模型解釋力顯著增強，進一步支持中介效應(yīng)的合理性。

4. Sobel 檢驗結(jié)果

Sobel 檢驗 Z 值 = 3.26（p=0.001），小于 0.05 的顯著性水平，表明間接效應(yīng)（a×b=0.63×0.49=0.3087）顯著。結(jié)合模型 3 中 c' 仍顯著的結(jié)果，可判定存在部分中介效應(yīng)，即教育投入對學(xué)生成績的總效應(yīng)中，約 59.37%（0.3087/0.52）通過學(xué)習(xí)動機實現(xiàn)。

結(jié)果的實際意義與研究啟示

從上述分析可知，教育投入對學(xué)生成績的影響并非單一路徑：一方面，教育投入可直接提升成績（如優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源的直接作用）；另一方面，更重要的是通過增強學(xué)習(xí)動機間接促進成績提升。這一結(jié)論為教育實踐提供了明確指導(dǎo) —— 在增加教育投入時，需同步關(guān)注學(xué)生動機的激發(fā)（如設(shè)置個性化學(xué)習(xí)目標(biāo)、優(yōu)化激勵機制），才能最大化投入的實際效果。

需注意的是，SPSS 逐步回歸法雖操作簡便，但受樣本量和數(shù)據(jù)分布影響較大，若條件允許，可結(jié)合 Bootstrap 法（通過重復(fù)抽樣驗證間接效應(yīng)）進一步提升結(jié)果的穩(wěn)健性。此外，中介效應(yīng)分析僅能揭示變量間的關(guān)聯(lián)，無法直接證明因果關(guān)系，需結(jié)合研究設(shè)計（如實驗法）和理論基礎(chǔ)綜合判斷。

總之，通過 SPSS 進行中介效應(yīng)分析，能夠突破簡單的相關(guān)性描述，深入挖掘變量間的隱性傳導(dǎo)機制，為理論深化與實踐優(yōu)化提供扎實的量化依據(jù)。在解讀結(jié)果時，需緊扣 “總效應(yīng) — 前置效應(yīng) — 直接 / 間接效應(yīng)” 的邏輯鏈條，結(jié)合專業(yè)語境闡釋其實際價值，方能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的決策支持作用。

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