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中介與調節模式：SPSS+外掛模組PROCESS之應用
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商品簡介
作者簡介
序
目次
書摘/試閱
商品簡介
⊙介紹中介及調節模式在SPSS軟體的操作分析程序與結果解釋，並加入SPSS外掛模組PROCESS的操作與實務應用。
⊙理論與實作兼具，深入淺出說明統計分析輸出結果，操作步驟清楚易懂。
⊙適合社會科學領域之研究、論文撰寫使用。
【用SPSS + 外掛模組PROCESS達到資料分析目的】
中介模式（mediation model）與調節模式（moderation model）都是線性迴歸統計方法的應用，在社會科學研究範疇中，也是研究者研究架構的常見模式。
本書介紹中介、調節模式在SPSS軟體的操作分析程序與結果，並增列SPSS外掛模組PROCESS的操作與實務應用，讓資料統計分析更容易達成。內容精選研究論文常用的架構模式，用實際案例加以說明，包括操作程序與結果解析，並搭配SPSS軟體的操作與輸出表格結果提供前後對照，讓讀者能以最有效率方法「看得懂、學得會、直接運用」。
⊙理論與實作兼具，深入淺出說明統計分析輸出結果，操作步驟清楚易懂。
⊙適合社會科學領域之研究、論文撰寫使用。
【用SPSS + 外掛模組PROCESS達到資料分析目的】
中介模式（mediation model）與調節模式（moderation model）都是線性迴歸統計方法的應用，在社會科學研究範疇中，也是研究者研究架構的常見模式。
本書介紹中介、調節模式在SPSS軟體的操作分析程序與結果，並增列SPSS外掛模組PROCESS的操作與實務應用，讓資料統計分析更容易達成。內容精選研究論文常用的架構模式，用實際案例加以說明，包括操作程序與結果解析，並搭配SPSS軟體的操作與輸出表格結果提供前後對照，讓讀者能以最有效率方法「看得懂、學得會、直接運用」。
作者簡介
吳明隆
現職：
高雄師範大學師資培育中心教授
學歷：
高雄師範大學教育學博士
著作：
SPSS(PASW)與統計應用分析I
SPSS(PASW)與統計應用分析II
結構方程模式－AMOS的操作與應用
結構方程模式－SIMPLIS的應用
結構方程模式─實務應用秘笈
論文寫作與量化研究
SPSS操作與應用―多變量分析實務
SPSS操作與應用―變異數分析實務
SPSS操作與應用：問卷統計分析實務
SPSS與統計應用分析
SPSS問卷統計分析快速上手祕笈
電子郵件地址：
t2673@nknucc.nknu.edu.tw
現職：
高雄師範大學師資培育中心教授
學歷：
高雄師範大學教育學博士
著作：
SPSS(PASW)與統計應用分析I
SPSS(PASW)與統計應用分析II
結構方程模式－AMOS的操作與應用
結構方程模式－SIMPLIS的應用
結構方程模式─實務應用秘笈
論文寫作與量化研究
SPSS操作與應用―多變量分析實務
SPSS操作與應用―變異數分析實務
SPSS操作與應用：問卷統計分析實務
SPSS與統計應用分析
SPSS問卷統計分析快速上手祕笈
電子郵件地址：
t2673@nknucc.nknu.edu.tw
序
中介模式（mediation model）與調節模式（moderation model）都是線性迴歸統計分法的應用，二種模式在社會科學研究範疇中常是研究者研究架構的研究模式之一。進階統合的模式為中介模式結合調節模式，此種模式又稱為中間的調節模式（mediated moderation）、調節的中介模式（moderated mediation）、條件化間接效果模式（conditional indirect effects）等，由於中介或調節模式都是以線性迴歸方程為導向，因而採用SPSS統計軟體都可以達到資料分析的目的。
《中介與調節模式―SPSS + 外掛模組PROCESS之應用》一書除介紹中介模式或調節模式之SPSS軟體的操作分析程序與結果解釋外，增列SPSS軟體外掛模組PROCESS的操作與實務應用。PROCESS模組為免費軟體，作者為Andrew F. Hayes博士，Hayes博士（2022）在其專書中對於PROCESS軟體如何應用於中介、調節及條件化程序有完整論述。PROCESS模組的特色是可以直接進行中介、調節等模式的統計分析，就中介模式而言可以直接進行完全間接效果值檢定；就調節模式而言，自變項與調節變項不用進行平減轉換程序，可以直接使用原始變項測量值進行調節模式的統計分析，之後根據語法碼繪製調節變項水準群組的迴歸線。
PROCESS模組的模式序號共有92個，即有92種研究架構模式，本書範例只介紹幾種研究論文常用的中介模式及調節模式，各種模式配合實例加以說明，包括操作程序與結果解析，並搭配SPSS軟體的操作與輸出表格結果供讀者前後對照，讓讀者能以最有效率方法「看得懂、學得會」。本書以深入淺出的方式，視讀者為中心的觀點書寫，以讀者能理解的字語書寫統計分析輸出結果。
本書得以出版，要感謝五南及其編輯群的協助，尤其是侯主編的聯繫與幫忙。由於作者所知有限，書中內容若有欠妥或繆誤之處，希望教育先進能加以指導，作為日後修正之參考。
吳明隆 于高雄師範大學
112年4月7日
《中介與調節模式―SPSS + 外掛模組PROCESS之應用》一書除介紹中介模式或調節模式之SPSS軟體的操作分析程序與結果解釋外，增列SPSS軟體外掛模組PROCESS的操作與實務應用。PROCESS模組為免費軟體，作者為Andrew F. Hayes博士，Hayes博士（2022）在其專書中對於PROCESS軟體如何應用於中介、調節及條件化程序有完整論述。PROCESS模組的特色是可以直接進行中介、調節等模式的統計分析，就中介模式而言可以直接進行完全間接效果值檢定；就調節模式而言，自變項與調節變項不用進行平減轉換程序，可以直接使用原始變項測量值進行調節模式的統計分析，之後根據語法碼繪製調節變項水準群組的迴歸線。
PROCESS模組的模式序號共有92個，即有92種研究架構模式，本書範例只介紹幾種研究論文常用的中介模式及調節模式，各種模式配合實例加以說明，包括操作程序與結果解析，並搭配SPSS軟體的操作與輸出表格結果供讀者前後對照，讓讀者能以最有效率方法「看得懂、學得會」。本書以深入淺出的方式，視讀者為中心的觀點書寫，以讀者能理解的字語書寫統計分析輸出結果。
本書得以出版，要感謝五南及其編輯群的協助，尤其是侯主編的聯繫與幫忙。由於作者所知有限，書中內容若有欠妥或繆誤之處，希望教育先進能加以指導，作為日後修正之參考。
吳明隆 于高雄師範大學
112年4月7日
目次
Chapter 1 中介變項
壹、中介變項意涵
貳、中介模式的圖示
參、SPSS操作程序
肆、輸出結果
伍、Sobel test檢定法
Chapter 2 SPSS外掛模組PROCESS安裝與操作
壹、SPSS軟體安裝PROCESS程序
貳、PROCESS視窗界面簡要說明
參、一個中介效果檢定―模式4
肆、模式4輸出結果
Chapter 3 序列中介模式檢定
壹、SPSS操作程序
貳、SPSS輸出結果
參、PROCESS操作程序
肆、PROCESS輸出結果
Chapter 4 平行中介模式―模式4應用
壹、PROCESS操作程序
貳、PROCESS輸出結果
參、配對間接效果間差異檢定
Chapter 5 調節變項模式
壹、調節變項的簡要意涵
貳、調節變項為間斷變項範例
參、增列標準化Z分數
肆、增列交互作用項
伍、階層迴歸分析一使用ZINTER交互作用項
陸、SPSS 輸出結果
柒、SPSS 交互作用圖的繪製
捌、求出二個水準群組的迴歸線
Chapter 6 PROCESS應用―間斷調節變項
壹、操作程序
貳、模式1範例輸出結果
參、繪製視覺化交互作用圖
Chapter 7 計量調節變項―模式1
壹、SPSS操作程序
貳、PROCESS操作程序
參、平減變項執行PROCESS程序
肆、採用內定百分位數分組結果
Chapter 8 調節的中介因子模式
壹、調節的中介因子範例
貳、PROCESS操作程序
參、輸出結果
肆、繪製視覺化交互作用圖
Chapter 9 PROCESS模式14範例
壹、概念圖與操作程序
貳、輸出結果
Chapter 10 直接效果的調節―模式5應用
壹、PROCESS操作程序
貳、PROCESS輸出結果
參、調節變項影響程序的圖示繪製
Chapter 11 概念型模式8應用
壹、PROCESS操作程序
貳、PROCESS輸出結果
參、SPSS複迴歸程序
Chapter 12 多個中介變項模式
壹、三個中介變項範例一
貳、三個中介變項範例二
參、雙序列中介模式範例
Chapter 13 雙調節變項
壹、雙調節變項模式圖
貳、PROCESS操作程序
參、PROCESS輸出結果
Chapter 14 調節變項絕對分數分組
壹、SPSS絕對分數分組
貳、PROCESS模組執行結果
參考書目
彩圖
壹、中介變項意涵
貳、中介模式的圖示
參、SPSS操作程序
肆、輸出結果
伍、Sobel test檢定法
Chapter 2 SPSS外掛模組PROCESS安裝與操作
壹、SPSS軟體安裝PROCESS程序
貳、PROCESS視窗界面簡要說明
參、一個中介效果檢定―模式4
肆、模式4輸出結果
Chapter 3 序列中介模式檢定
壹、SPSS操作程序
貳、SPSS輸出結果
參、PROCESS操作程序
肆、PROCESS輸出結果
Chapter 4 平行中介模式―模式4應用
壹、PROCESS操作程序
貳、PROCESS輸出結果
參、配對間接效果間差異檢定
Chapter 5 調節變項模式
壹、調節變項的簡要意涵
貳、調節變項為間斷變項範例
參、增列標準化Z分數
肆、增列交互作用項
伍、階層迴歸分析一使用ZINTER交互作用項
陸、SPSS 輸出結果
柒、SPSS 交互作用圖的繪製
捌、求出二個水準群組的迴歸線
Chapter 6 PROCESS應用―間斷調節變項
壹、操作程序
貳、模式1範例輸出結果
參、繪製視覺化交互作用圖
Chapter 7 計量調節變項―模式1
壹、SPSS操作程序
貳、PROCESS操作程序
參、平減變項執行PROCESS程序
肆、採用內定百分位數分組結果
Chapter 8 調節的中介因子模式
壹、調節的中介因子範例
貳、PROCESS操作程序
參、輸出結果
肆、繪製視覺化交互作用圖
Chapter 9 PROCESS模式14範例
壹、概念圖與操作程序
貳、輸出結果
Chapter 10 直接效果的調節―模式5應用
壹、PROCESS操作程序
貳、PROCESS輸出結果
參、調節變項影響程序的圖示繪製
Chapter 11 概念型模式8應用
壹、PROCESS操作程序
貳、PROCESS輸出結果
參、SPSS複迴歸程序
Chapter 12 多個中介變項模式
壹、三個中介變項範例一
貳、三個中介變項範例二
參、雙序列中介模式範例
Chapter 13 雙調節變項
壹、雙調節變項模式圖
貳、PROCESS操作程序
參、PROCESS輸出結果
Chapter 14 調節變項絕對分數分組
壹、SPSS絕對分數分組
貳、PROCESS模組執行結果
參考書目
彩圖
書摘/試閱
Chapter 1 中介變項
在實驗研究法中，實驗者操弄控制的變項稱為「自變項」（independent variable; [IV]），或稱為獨變項，受實驗操弄控制所影響的變項稱為「依變項」（dependent variable; [DV]），在迴歸分析中，依變項又稱「結果變項」（outcome variable）或「效標變項」（criterion variable），自變項又稱為解釋變項或預測變項。如投入動機對學習表現的影響中，投入動機為自變項（X變項）、學習表現為依變項（Y變項）。
壹、中介變項意涵
二個變項間的相關稱為積差相關，其量數值稱為積差相關係數，有相關才有迴歸預測功能，也才有可能有因果關係，二個變數間之迴歸方程式稱為簡單迴歸，預測力為積差相關係數的平方值―決定係數。
簡單線性迴歸方程式為：Yj= b0+ b1X+ errorj，b0為截距項或迴歸常數項（regression constant），b1為迴歸係數或稱迴歸加權值（斜率）（regression coefficient/regression weight），表示自變項X變化一個單位時，依變項會改變b1個單位。
自變項與依變項有顯著中高度相關時，在自變項與依變項間可能存有第三個變項，此變項會受到自變項的影響，變項本身又顯著影響依變項，此種變項稱為「中介變項」（mediating variable/medators）。自變項與依變項間的相關不高，或是自變項對依變項的預測力未達統計顯著水準（p>.05），表示二者積差相關係數顯著等於r=0，r平方決定係數―解釋變異量也是0，此時進行自變項與依變項間的中介變項檢定便沒有實質意義。自變項與依變項間有顯著中高度相關時，為進一步探究其中是否受第三個變項影響，會增列第三個變項（M），此變項受到自變項X影響又可能影響依變項，稱為中介變項。中介模型的作用是確定並解釋在自變項與依變項之間的第三個假設變項，此第三個變項即為中介變項。Baron與Kenny（1986）提出以下的中介變項判斷準則：
1. 自變項X與依變項Y有顯著相關。
2. 自變項X與中介變項M有顯著相關。
3. 同時考量到自變項X與中介變項M時，中介變項M對依變項可能有影響。
4. 當考量到中介變項M時，自變項X對依變項Y的影響程度會低於未同時考量到中介變項投入情況。
5. 自變項X對依變項Y預測力未達統計顯著水準（積差相關係數值不顯著），就不用進行中介變項的檢定。
中介變項M在自變項X與依變項Y間的影響情況有二種型態：
1. 模式中同時投入中介變項M與自變項X作為解釋變項時，徑路係數c'=0，此時中介變項在模式中扮演的角色稱為「完全中介」（completely mediation）效果。
2. 模式中同時投入中介變項M與自變項X作為解釋變項時，徑路係數c'≠0且c'
在實驗研究法中，實驗者操弄控制的變項稱為「自變項」（independent variable; [IV]），或稱為獨變項，受實驗操弄控制所影響的變項稱為「依變項」（dependent variable; [DV]），在迴歸分析中，依變項又稱「結果變項」（outcome variable）或「效標變項」（criterion variable），自變項又稱為解釋變項或預測變項。如投入動機對學習表現的影響中，投入動機為自變項（X變項）、學習表現為依變項（Y變項）。
壹、中介變項意涵
二個變項間的相關稱為積差相關，其量數值稱為積差相關係數，有相關才有迴歸預測功能，也才有可能有因果關係，二個變數間之迴歸方程式稱為簡單迴歸，預測力為積差相關係數的平方值―決定係數。
簡單線性迴歸方程式為：Yj= b0+ b1X+ errorj，b0為截距項或迴歸常數項（regression constant），b1為迴歸係數或稱迴歸加權值（斜率）（regression coefficient/regression weight），表示自變項X變化一個單位時，依變項會改變b1個單位。
自變項與依變項有顯著中高度相關時，在自變項與依變項間可能存有第三個變項，此變項會受到自變項的影響，變項本身又顯著影響依變項，此種變項稱為「中介變項」（mediating variable/medators）。自變項與依變項間的相關不高，或是自變項對依變項的預測力未達統計顯著水準（p>.05），表示二者積差相關係數顯著等於r=0，r平方決定係數―解釋變異量也是0，此時進行自變項與依變項間的中介變項檢定便沒有實質意義。自變項與依變項間有顯著中高度相關時，為進一步探究其中是否受第三個變項影響，會增列第三個變項（M），此變項受到自變項X影響又可能影響依變項，稱為中介變項。中介模型的作用是確定並解釋在自變項與依變項之間的第三個假設變項，此第三個變項即為中介變項。Baron與Kenny（1986）提出以下的中介變項判斷準則：
1. 自變項X與依變項Y有顯著相關。
2. 自變項X與中介變項M有顯著相關。
3. 同時考量到自變項X與中介變項M時，中介變項M對依變項可能有影響。
4. 當考量到中介變項M時，自變項X對依變項Y的影響程度會低於未同時考量到中介變項投入情況。
5. 自變項X對依變項Y預測力未達統計顯著水準（積差相關係數值不顯著），就不用進行中介變項的檢定。
中介變項M在自變項X與依變項Y間的影響情況有二種型態：
1. 模式中同時投入中介變項M與自變項X作為解釋變項時，徑路係數c'=0，此時中介變項在模式中扮演的角色稱為「完全中介」（completely mediation）效果。
2. 模式中同時投入中介變項M與自變項X作為解釋變項時，徑路係數c'≠0且c'
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