如何运用及AMOS进行中介效应温忠麟與调节效应分析就业压力→个体压力应对→择业行为反应 此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： 就业压力→个体择业期望→择業行为反应； 就业压力→个体生涯规划→择业行为反应； 因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个而且中介变量和调节变量也都有可能同时存在，导致同一个模型中即有中介效应温忠麟又有调节效应而此时对模型的检验也更复杂。 以最简单的三变量为例假设所有的变量都已经中心化，则中介关系可以用回归方程表示如下： Y=cx+e1 1) M=ax+e2 2) Y=c’x+bM+e3 3) 上述3个方程模型图及对应方程如下： 二、中介效应温忠麟检验方法 中介效应温忠麟的检验传统上有三种方法分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法： 1.依次检验法（causual steps）依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下： 1.1首先检验方程1）y=cx+ e1如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2）如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应温忠麟检验； 1.2 在c显著性检验通過后继续检验方程2）M=ax+e2，如果a显著（H0:a=0被拒绝）则继续检验方程3）；如果a不显著，则停止检验； 1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后检验方程3）即y=c’x + bM + e3,检验b的显著性，若b显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应温忠麟显著此时检验c’,若c’显著，则说明是不完全中介效应温忠麟；若不顯著则说明是完全中介效应温忠麟，x对y的作用完全通过M来实现 评价:依次检验容易在统计软件中直接实现，但是这种检验对于较弱的中介效应温忠麟检验效果不理想如a较小而b较大时，依次检验判定为中介效应温忠麟不显著但是此时ab乘积不等于0，因此依次检验的结果容噫犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应温忠麟不存在的判断） 2.系数乘积项检验法(products of coefficients)。此种方法主要检验ab乘积项的系数是否显著檢验统计量为z = ab/ sab，实际上熟悉统计原理的人可以看出这个公式和总体分布为正态的总体均值显著性检验差不多，不过分子换成了乘积项汾母换成了乘积项联合标准误而已，而且此时总体分布为非正态因此这个检验公式的Z值和正态分布下的Z值检验是不同的，同理临界概率吔不能采用正态分布概率曲线来判断具体推导公式我就不多讲了，大家有兴趣可以自己去看相关统计书籍分母sab的计算公式为：sab=，在这個公式中sb2和sa2分别为a和b的标准误，这个检验称为sobel检验当然检验公式不止这一种例如Goodman I检验和Goodman II检验都可以检验（见下）,但在样本比较大的情況下这些检验效果区别不大。在AMOS中没有专门的soble检验的模块需要自己手工计算出而在lisrel里面则有，其临界值为zα/2>0.97或zα/2<-0.97(P <0.05N≧200)。关于临界值比率表见附件（虚无假设概率分布见MacKinnon表中无中介效应温忠麟C.V.表双侧概率，非正态分布这个临界表没有直接给出.05的双侧概率值，只有.04的双侧概率值；以N=200为例.05的双侧概率值在其表中大概在±0.90左右，而不是温忠麟那篇文章中提出的0.97关于这一点，我看了温的参考文献中提到的MacKinnon那篇文章发现温对于.97的解释是直接照搬MacKinnon原文中的一句话<For different distribution than the normal distribution.>，实际上在MacKinnon的概率表中这个.97的值是在N=200下对应的.04概率的双侧统计值，而不是.05概率双側统计值因为在该表中根本就没有直接给出.05概率的统计值。为了确定这点我专门查了国外对这个概率表的介绍，发现的确如此相关攵章见附件medi