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附錄 B Hayes process 的中介和調節

已有 5106 次阅读 2022-10-25 10:00 |个人分类:结构方程模型|系统分类:教学心得

附錄 B  Hayes process 的中介和調節

 

社會科學的研究經常使用到 交互作用、中介和調節(干擾)的影響,研究者常常面對不同的中介和調節的情境而深感困擾, Hayes (2013) process軟體免費提供74 種模式的中介和調節給研究者使用方便研究者簡單及快速地算出研究模式所需要的報表包含有 Bootstrap,多個自變項控制變項,簡單中介遠程中介, sobel tet, 簡單調節多個調節等功能模組()

 

使用時機:

HayesProcess 軟體提供功能強大的中介和調節計算能力在使用上需要特別注意使用時機, 由於與一般迴歸計算方式一樣, 迴歸估計所受到的限制,Process也會受到限制, 我們列舉如下:

 

1.     常態分配:與迴歸估計相同, 非常態分配情形下, Process估計結果會有偏誤。

2.     變數型態:Process 與一般線性迴歸分析一樣,只能處理觀察變數, 無法處理潛在變數。構面的計算是由題項加總平均得來。潛在變數則需要使用結構方程模式(SEM)來處理。

3.     模式指定:現代量測的問項和模式分為反映性(reflective)和形成性(formative),傳統的量測只有反映性的指標, Process無法處理形成性的問項和模式, 遇到形成性的指標和模式建議使用PLS進行處理。

 

由於Hayes(2013)的書中提供74種中介和調節模式計算我們簡介其中常用的6種模式如下:

 

Model 1調節效果和畫 交互作用圖

Model 4 中介效果

Model 5 常用調節效果

Model 7常用調節效果

Model 14常用調節效果

Model 59整體調節效果(Model 5Model 7 Model 14

 

 

研究者若是有需要請自行參考Hayes(2013)的書籍我們也整理了重要的資料在參考文獻中。

 

References

http://www.afhayes.com

 

Hayes, A. F. (2015). An index and test of linear moderated mediation. Multivariate Behavioral Research, 50, 1-22. 

 

Hayes, A. F. (2013).  Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis : A regression-based approach. New York: The Guilford Press. 

 

Hayes, A. F. (2012). PROCESS: A versatile computational tool for observed variable mediation, moderation, and conditional process modeling [White paper]. Retrieved from http://www.afhayes.com/ SPSS PROCESS documentation, 2 June 2012 Page 15

public/process2012.pdf

 

Hayes, A. F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new millennium. Communication Monographs, 76, 408-420.

 

Preacher, K. J., Rucker, D. D., & Hayes, A. F. (2007). Assessing moderated mediation hypotheses: Theory, methods, and prescriptions. Multivariate Behavioral Research, 42, 185-227.

 

Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2004). SPSS and SAS procedures for estimating indirect effects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers, 36, 717-731. 

 

B-1. SPSS Process安裝 

SPSS Process安裝步驟如下:

1.        使用搜尋引擎,輸入和找到SPSS Process,點選「Download-The PROCESS macro for SPSS and SAS」或是點選附註裡的網址。

附註:http://www.processmacro.org/download.html

 

 

 

 2.        點選「Click to download PROCESS v2.13」。

 

 

 

 

 

3.        打開下載的資料夾「PROCESS213」,點選PROCESS

 

 

 

 

 

 

4.        點開PROCESS後,會跑出SPSS系統並且詢問你是否安裝PROCESS,點選安裝。

 

 

 

5.        安裝後就可以在Regression裡看到,便安裝完成。

 

 

 

B-2. Model 1調節效果和畫 交互作用圖

 

l   範例:

探討員工滿意度對組織績效的影響:領導型態之調節(干擾)效果研究調節變數M是領導型態(例如:魅力型、交易型),自變數X是探討員工滿意度(例如:高和低),依變數Y是組織績效,整體關係如下:


操作步驟如下:

1.        開啟範例檔 moderator case 1.sav,如下圖:

2.        點選Analyze  Regression  PROCESS,如下圖:



 

 

3.        Performance變數選入Outcome Variable (控制變數),如下圖:

 


l   Model Number:研究模型選擇,共76組模型

l   Bootstrap CI method:信賴區間

l   Covariable(s) in model of…:控制變數設定,只影響MY或同時影響MY

l   Outcome Variable(Y):控制變數

l   Independent Variable(X):預測變數

l   M Variable(s):中介變數,可以同時放入許多個變數

l   Conariate(s):控制變數

l   Proposed Moderator WZVQ:不同情境的調節變數

l   Options:報表輸出選項

l   Conditioning:調節圖形輸出選擇

 


4.        Satisfaction變數選入Independent Variable (預測變數),如下圖:


 

 

5.        LS變數先放入M Variable(s) (中介變數),如下圖:

 




l   模組可以在檔案Templates 看到。

6.        點選Options,如下圖:



7.        勾選OLS/ML confidence intervalsGenerate data for plotting,並在Decimal places in output輸入3,完成之後點選continue,如下圖:





l   Mean center for products:交互作用項先進行中心化在相乘

l   Heteroscedasticity-consistent SEs:異質性標準誤修正

l   OLS/ML confidence intervals:計算信賴區間(必須)

l   Generate data for plotting(model 12 and 3 only):產生繪製調節圖形的資料(通常只有一個干擾變數時使用)

l   Effect size (modesl 4 and 6 ):計算影響效果

l   Sobel test (model 4only):間接效果Sobel test

l   Total effect model (models 4 and 6 only):計算總效果,間接效果及直接效果

l   Compare indirect effects (models 4 and 6 only):特定間接效果差異顯著性比較檢定

l   Print model coefficient covariance matrix:輸出變數之間的共變異數矩陣

l   Decimal places in output:輸出表格小數點位數


 

8.        點選Conditioning,如下圖:




 

9.        點選Mean and +\- 1 SD from Mean ,點選Continue,如下圖:




 

10.     Model Number選入1,如下圖:






 

11.     點選OK,如下圖: 


輸出報表結果

Run MATRIX procedure:

********** PROCESS Procedure for SPSS Release 2.13.2 ***********

          Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com

    Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3

**************************************************************

Model = 1

    Y = Per

    X = Sat

    M = LS

Sample size

        350

**************************************************************

Outcome: Per

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .281      .079      .536     9.857     3.000   346.000      .000

 

Model

             coeff        se         t         p      LLCI      ULCI

constant     5.247      .757     6.927      .000     3.757     6.736

LS          -1.268      .434    -2.923      .004    -2.121     -.415

Sat          -.820      .421    -1.947      .052    -1.648      .008

int_1         .782      .275     2.844      .005      .241     1.323

 

Interactions:

 

 int_1    Sat         X     LS

 

R-square increase due to interaction(s):

        R2-chng         F       df1       df2         p

int_1      .022     8.091     1.000   346.000      .005

交互作用項Satisfaction員工滿意度*LS領導型態的F=8.091P=0.005達顯著,顯示有交互作用影響。

**************************************************************

Conditional effect of X on Y at values of the moderator(s):

        LS    Effect        se         t         p      LLCI      ULCI

     1.000     -.038      .184     -.205      .838     -.400      .324

     2.000      .744      .204     3.645      .000      .343     1.146

 

**************************************************************

 

Data for visualizing conditional effect of X on Y

Paste text below into a SPSS syntax window and execute to produce plot.

 

DATA LIST FREE/Sat LS Per.

BEGIN DATA.

 

     1.000     1.000     3.941

     2.000     1.000     3.904

     1.000     2.000     3.456

     2.000     2.000     4.200

 

END DATA.

GRAPH/SCATTERPLOT=Sat WITH Per BY LS.

 

************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS ********************

 

Level of confidence for all confidence intervals in output:

    95.00

 

------ END MATRIX -----

 

圖中有交叉線,代表有調節效果。

圖中無交叉線,代表無調節效果。

從圖中的交叉線,可以看出員工滿意度對組織績效的影響中,領導特質有調節(干擾)效果。

 

我們已經完成Model 1調節效果和畫 交互作用圖的實作了。

 

 

 

 

 

 


 

 

B-3.  Model 4  中介效果

 

我們想要了解團隊合作的簡單中介效果 ,如下圖,需要使用 Model 4



 

截屏2022-10-25 09.34.53.png

註:SQC3SQ1+SQ2+SQ3加總平均值

 

1.        開啟範例檔 moderator case 3.sav,如下圖:

 

 

2.        點選Analyze  Regression  PROCESS,如下圖:

 

 

 


 


 

 

3.        將使用者滿意度(USC3)變數選入Outcome Variable (控制變數),如下圖:

 




l   Model Number:研究模型選擇,共76組模型

l   Bootstrap CI method:信賴區間

l   Covariable(s) in model of…:控制變數設定,只影響MY或同時影響MY

l   Outcome Variable(Y):控制變數

l   Independent Variable(X):預測變數

l   M Variable(s):中介變數,可以同時放入許多個變數

l   Conariate(s):控制變數

l   Proposed Moderator WZVQ:不同情境的調節變數

l   Options:報表輸出選項

l   Conditioning:調節圖形輸出選擇

 

 

 

 

4.        將系統品質(SQC3)變數選入Independent Variable (預測變數),如下圖:

 


 

5.        將團隊合作(COC3)變數放入M Variable(s) (中介變數),如下圖:



6.        Model Number選入,如下圖:



l   模組可以在檔案Templates 看到。

 

7.        點選Options,如下圖:



8.        勾選OLS/ML confidence intervalsSobel testTotal effect model,並在Decimal places in output輸入3,完成之後點選continue,如下圖:



l   Mean center for products:交互作用項先進行中心化在相乘

l   Heteroscedasticity-consistent SEs:異質性標準誤修正

l   OLS/ML confidence intervals:計算信賴區間(必須)

l   Generate data for plotting(model 12 and 3 only):產生繪製調節圖形的資料(通常只有一個干擾變數時使用)

l   Effect size (modesl 4 and 6 ):計算影響效果

l   Sobel test (model 4only):間接效果Sobel test

l   Total effect model (models 4 and 6 only):計算總效果,間接效果及直接效果

l   Compare indirect effects (models 4 and 6 only):特定間接效果差異顯著性比較檢定

l   Print model coefficient covariance matrix:輸出變數之間的共變異數矩陣

l   Decimal places in output:輸出表格小數點位數

 

 

 

 

 

9.        點選OK,如下圖: 



輸出報表結果

 

Run MATRIX procedure:

 

************* PROCESS Procedure for SPSS Release 2.13.2 ************

 

          Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com

    Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3

 

*****************************************************************

Model = 4

    Y = USC3

    X = SQC3

    M = COC3

 

Sample size

        350

 

*****************************************************************

Outcome: COC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .396      .157      .598    64.631     1.000   348.000      .000

 

Model

             coeff        se         t         p      LLCI      ULCI

constant     2.012      .206     9.749      .000     1.606     2.418

SQC3          .428      .053     8.039      .000    .324   .533

 

*****************************************************************

Outcome: USC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .517      .267      .401    63.312     2.000   347.000      .000

 

Model

             coeff        se         t         p      LLCI   ULCI

constant     1.620      .191     8.494     .000  1.245   1.995

COC3          .192      .044     4.369      .000    .105   .278

SQC3          .370      .048     7.794      .000    .277   .464

 

********************** TOTAL EFFECT MODEL *************************

Outcome: USC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .476      .227      .422   102.223     1.000   348.000      .000

 

Model

             coeff        se         t         p      LLCI      ULCI

constant     2.006      .173    11.571      .000     1.665     2.347

SQC3          .453      .045    10.111      .000      .365      .541

 

************* TOTAL, DIRECT, AND INDIRECT EFFECTS *****************

 

Total effect of X on Y

    Effect        SE         t         p      LLCI      ULCI

      .453      .045    10.111      .000      .365      .541

 

Direct effect of X on Y

    Effect        SE         t         p      LLCI      ULCI

      .370      .048     7.794      .000      .277      .464

 

Indirect effect of X on Y

        Effect   Boot SE   BootLLCI   BootULCI

COC3      .082      .024      .041      .132

 

Normal theory tests for indirect effect

    Effect        se         Z         p

      .082      .022     3.816      .000

 

方法一:

0.2770.464未包含0,代表直接效果存在

0.0410.132並沒有包含0,所以間接效果存在

方法二:

Sobel test: Z>1.96 or P<0.05表示中介效果存在

 

 

**************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS **********************

 

Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals:

     1000

 

Level of confidence for all confidence intervals in output:

    95.00

 

------ END MATRIX -----

我們根據報表整理結果如下圖:

 

  

截屏2022-10-25 09.47.57.png 


我們已經完成Model 4 中介效果的實作了。

 

 

 

 

 


 

 

B-4 Model 5 常用調節效果

我們想要了解主管參與的調節效果 ,如下圖,需要使用 Model 5

 

截屏2022-10-25 09.48.38.png


 

註:SQC3SQ1+SQ2+SQ3加總平均值

    MIC3MI1+MI2+MI3加總平均值

 

 

1.        開啟範例檔,如下圖:

2.        點選Analyze  Regression  PROCESS,如下圖:

 

 

 


3.        將使用者滿意度(USC3)變數選入Outcome Variable (控制變數),如下圖:



l   Model Number:研究模型選擇,共76組模型

l   Bootstrap CI method:信賴區間

l   Covariable(s) in model of…:控制變數設定,只影響MY或同時影響MY

l   Outcome Variable(Y):控制變數

l   Independent Variable(X):預測變數

l   M Variable(s):中介變數,可以同時放入許多個變數

l   Conariate(s):控制變數

l   Proposed Moderator WZVQ:不同情境的調節變數

l   Options:報表輸出選項

l   Conditioning:調節圖形輸出選擇

 

 

 

 

4.        將系統品質(SQC3)變數選入Independent Variable (預測變數),如下圖:



 

  

5.        將團隊合作(COC3)變數放入M Variable(s) (中介變數),如下圖:

 



6.        將主管參與(MIC3)變數放入Proposed Moderator W (調節變數),如下圖:


 


7.        Model Number選入,如下圖:



l   模組可以在檔案Templates 看到。

 

8.        點選Options,如下圖:




9.        勾選OLS/ML confidence intervals,並在Decimal places in output輸入3,完成之後點選continue,如下圖:

 



 

 


l   Mean center for products:交互作用項先進行中心化在相乘

l   Heteroscedasticity-consistent SEs:異質性標準誤修正

l   OLS/ML confidence intervals:計算信賴區間(必須)

l   Generate data for plotting(model 12 and 3 only):產生繪製調節圖形的資料(通常只有一個干擾變數時使用)

l   Effect size (modesl 4 and 6 ):計算影響效果

l   Sobel test (model 4only):間接效果Sobel test

l   Total effect model (models 4 and 6 only):計算總效果,間接效果及直接效果

l   Compare indirect effects (models 4 and 6 only):特定間接效果差異顯著性比較檢定

l   Print model coefficient covariance matrix:輸出變數之間的共變異數矩陣

l   Decimal places in output:輸出表格小數點位數

 

 

 

 

 

10.     點選OK,如下圖: 

 


輸出報表結果

 

Run MATRIX procedure:

 

************ PROCESS Procedure for SPSS Release 2.13.2 **************

          Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com

    Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3

*****************************************************************

Model = 5

    Y = USC3

    X = SQC3

    M = COC3

    W = MIC3

 

Sample size

        350

*****************************************************************

Outcome: COC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .396      .157      .598    64.631     1.000   348.000    .000

 

Model

            coeff      se     t         p        LLCI      ULCI

constant   2.012    .206    9.749   .000    1.606      2.418

SQC3        .428     .053     8.039  .000      .324      .533

 

*****************************************************************

Outcome: USC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .532      .283      .395    34.027     4.000   345.000      .000

 

Model

            coeff       se        t         p      LLCI      ULCI

constant     2.776    .589     4.713   .000    1.617    3.935

COC3         .182      .044     4.093   .000    .095      .270

SQC3         .023     .156     .147     .883    -.283      .329

MIC3      -.338    .178    -1.897     .059     -.688      .012

int_1         .104      .045     2.280   .023   .014      .193

 

Interactions:

 int_1    SQC3        X     MIC3

信賴區間 .014      .193 未包含0表示干擾效果存在,為正相關。

 

***************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS **********************

 

Conditional direct effect(s) of X on Y at values of the moderator(s):

      MIC3    Effect        SE         t         p      LLCI      ULCI

     2.378      .269      .062     4.325      .000      .147      .392

     3.290      .364      .048     7.634      .000      .270      .457

     4.202      .458      .064     7.152      .000      .332      .584

 

Indirect effect of X on Y

        Effect   Boot SE  BootLLCI  BootULCI

COC3      .078      .024      .035      .131

 

***************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS **********************

 

Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals:

     1000

 

Level of confidence for all confidence intervals in output:

    95.00

 

------ END MATRIX -----

 

 

我們根據報表整理結果如下圖:

 

 截屏2022-10-25 09.52.08.png

 


我們已經完成Model 5 常用調節效果的實作了。

 

 

B-5 Model 7 常用調節效果

 

我們想要了解主管參與的調節效果 ,如下圖,需要使用 Model 7

 截屏2022-10-25 09.52.53.png

 



註:SQC3SQ1+SQ2+SQ3加總平均值

    MIC3MI1+MI2+MI3加總平均值

 

 

1.        開啟範例檔,如下圖:

2.        點選Analyze  Regression  PROCESS,如下圖:

 

 

 


3.        將使用者滿意度(USC3)變數選入Outcome Variable (控制變數),如下圖:



l   Model Number:研究模型選擇,共76組模型

l   Bootstrap CI method:信賴區間

l   Covariable(s) in model of…:控制變數設定,只影響MY或同時影響MY

l   Outcome Variable(Y):控制變數

l   Independent Variable(X):預測變數

l   M Variable(s):中介變數,可以同時放入許多個變數

l   Conariate(s):控制變數

l   Proposed Moderator WZVQ:不同情境的調節變數

l   Options:報表輸出選項

l   Conditioning:調節圖形輸出選擇

 

 

 

 

4.        將系統品質(SQC3)變數選入Independent Variable (預測變數),如下圖:



 

 

 

5.        將團隊合作(COC3)變數放入M Variable(s) (中介變數),如下圖:




6.        將主管參與(MIC3)變數放入Proposed Moderator W (調節變數),如下圖:

 


7.        Model Number選入,如下圖:



l   模組可以在檔案Templates 看到。

 

8.        點選Options,如下圖:



 

9.        勾選OLS/ML confidence intervals,並在Decimal places in output輸入3,完成之後點選continue,如下圖:




 


l   Mean center for products:交互作用項先進行中心化在相乘

l   Heteroscedasticity-consistent SEs:異質性標準誤修正

l   OLS/ML confidence intervals:計算信賴區間(必須)

l   Generate data for plotting(model 12 and 3 only):產生繪製調節圖形的資料(通常只有一個干擾變數時使用)

l   Effect size (modesl 4 and 6 ):計算影響效果

l   Sobel test (model 4only):間接效果Sobel test

l   Total effect model (models 4 and 6 only):計算總效果,間接效果及直接效果

l   Compare indirect effects (models 4 and 6 only):特定間接效果差異顯著性比較檢定

l   Print model coefficient covariance matrix:輸出變數之間的共變異數矩陣

l   Decimal places in output:輸出表格小數點位數

 

 

 

 

 

10.     點選OK,如下圖: 

 

 


輸出報表結果

 

Run MATRIX procedure:

 

************** PROCESS Procedure for SPSS Release 2.13.2 ***********

          Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com

    Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3

*****************************************************************

Model = 7

    Y = USC3

    X = SQC3

    M = COC3

    W = MIC3

 

Sample size

        350

*****************************************************************

Outcome: COC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .438      .192      .577    27.352     3.000   346.000    .000

 

 

 

Model

           coeff       se       t       p        LLCI      ULCI

constant  .150      .709     1.621      .106   -.245    2.544

SQC3        .505      .186     2.716    .007    .139     .871

MIC3        .320      .215    1.492     .137    -.102     .742

int_1     -.038      .055     -.695    .488    -.146      .070

 

Interactions:

 

 int_1    SQC3        X     MIC3

信賴區間 -.146      .070 包含0表示干擾效果不存在。

 

*****************************************************************

Outcome: USC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .517      .267      .401    63.312     2.000   347.000      .000

 

Model

            coeff       se        t         p      LLCI      ULCI

constant   1.620      .191     8.494     .000   1.245    1.995

COC3         .192      .044    4.369     .000    .105      .278

SQC3         .370      .048     7.794    .000     .277     .464

 

***************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS **********************

 

Direct effect of X on Y

    Effect        SE         t         p      LLCI      ULCI

      .370      .048     7.794      .000      .277      .464

 

Conditional indirect effect(s) of X on Y at values of the moderator(s):

 

Mediator

          MIC3    Effect   Boot SE  BootLLCI  BootULCI

COC3     2.378      .080      .025      .039      .140

COC3     3.290      .073      .021      .036      .120

COC3     4.202      .066      .023      .027      .117

 

Values for quantitative moderators are the mean and plus/minus one SD from mean.

Values for dichotomous moderators are the two values of the moderator.

 

***************** INDEX OF MODERATED MEDIATION *********************

 

Mediator

         Index  SE(Boot)  BootLLCI  BootULCI

COC3     -.007      .011     -.037      .012

 

***************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS **********************

 

Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals:

     1000

 

Level of confidence for all confidence intervals in output:

    95.00

 

------ END MATRIX -----

 


 

 

我們根據報表整理結果如下圖:

 截屏2022-10-25 09.54.57.png

 


我們已經完成Model 7常用調節效果的實作了。

 

 

 

 


 

 

 

B-6 Model 14 常用調節效果

 

我們想要了解主管參與的調節效果 ,如下圖,需要使用 Model 14

 

截屏2022-10-25 09.55.19.png 


註:SQC3SQ1+SQ2+SQ3加總平均值

    MIC3MI1+MI2+MI3加總平均值

 

 

1.        開啟範例檔,如下圖:

2.        點選Analyze  Regression  PROCESS,如下圖:


 

 

 


3.        將使用者滿意度(USC3)變數選入Outcome Variable (控制變數),如下圖:

 




l   Model Number:研究模型選擇,共76組模型

l   Bootstrap CI method:信賴區間

l   Covariable(s) in model of…:控制變數設定,只影響MY或同時影響MY

l   Outcome Variable(Y):控制變數

l   Independent Variable(X):預測變數

l   M Variable(s):中介變數,可以同時放入許多個變數

l   Conariate(s):控制變數

l   Proposed Moderator WZVQ:不同情境的調節變數

l   Options:報表輸出選項

l   Conditioning:調節圖形輸出選擇

 

 

 

 

4.        將系統品質(SQC3)變數選入Independent Variable (預測變數),如下圖:

 




 

 

 

5.        將團隊合作(COC3)變數放入M Variable(s) (中介變數),如下圖:




6.        將主管參與(MIC3)變數放入Proposed Moderator V (調節變數),如下圖:




7.        Model Number選入14 ,如下圖:




l   模組可以在檔案Templates 看到。

 

8.        點選Options,如下圖:




9.        勾選OLS/ML confidence intervals,並在Decimal places in output輸入3,完成之後點選continue,如下圖:

 




 


l   Mean center for products:交互作用項先進行中心化在相乘

l   Heteroscedasticity-consistent SEs:異質性標準誤修正

l   OLS/ML confidence intervals:計算信賴區間(必須)

l   Generate data for plotting(model 12 and 3 only):產生繪製調節圖形的資料(通常只有一個干擾變數時使用)

l   Effect size (modesl 4 and 6 ):計算影響效果

l   Sobel test (model 4only):間接效果Sobel test

l   Total effect model (models 4 and 6 only):計算總效果,間接效果及直接效果

l   Compare indirect effects (models 4 and 6 only):特定間接效果差異顯著性比較檢定

l   Print model coefficient covariance matrix:輸出變數之間的共變異數矩陣

l   Decimal places in output:輸出表格小數點位數

 

 

 

 

 

10.     點選OK,如下圖: 



輸出報表結果

 

Run MATRIX procedure:

 

************ PROCESS Procedure for SPSS Release 2.13.2 **************

          Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com

    Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3

*****************************************************************

Model = 14

    Y = USC3

    X = SQC3

    M = COC3

    V = MIC3

 

Sample size

        350

*****************************************************************

Outcome: COC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .396      .157      .598    64.631     1.000   348.000      .000

 

 

 

Model

           coeff      se         t         p      LLCI      ULCI

constant   2.012     .206     9.749    .000   1.606     2.418

SQC3         .428     .053     8.039    .000     .324     .533

 

*****************************************************************

Outcome: USC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .522      .273      .401    32.360     4.000   345.000      .000

 

Model

           coeff       se         t         p      LLCI      ULCI

constant   1.776     .490     3.624     .000    .812     2.739

COC3         .107     .130      .826     .409     -.148    .362

SQC3         .360     .048     7.514     .000     .266     .455

MIC3        -.027     .150     -.177     .860   -.322      .269

int_1        .023     .039     .586     .558     -.054     .100

 

Interactions:

 

 int_1    COC3        X     MIC3

信賴區間 -.054     .100 包含0表示干擾效果不存在。

 

**************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS *********************

 

Direct effect of X on Y

    Effect        SE         t         p      LLCI      ULCI

      .360      .048     7.514      .000      .266      .455

 

Conditional indirect effect(s) of X on Y at values of the moderator(s):

 

Mediator

          MIC3    Effect   Boot SE  BootLLCI  BootULCI

COC3     2.378      .069      .028      .017      .132

COC3     3.290      .078      .025      .033      .136

COC3     4.202      .087      .036      .022      .167

 

Values for quantitative moderators are the mean and plus/minus one SD from mean.

Values for dichotomous moderators are the two values of the moderator.

 

******************** INDEX OF MODERATED MEDIATION ************************

 

Mediator

         Index  SE(Boot)  BootLLCI  BootULCI

COC3      .010      .022     -.028      .060

 

**************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS ***********************

 

Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals:

     1000

 

Level of confidence for all confidence intervals in output:

    95.00

 

------ END MATRIX -----


 

 



 

 

 

B-7 Model 59 整體調節效果(Model 5Model 7 Model 14

 

我們想要了解主管參與的整體調節效果(Model 5Model 7 Model 14 ,如下圖,需要使用 Model 59

 

截屏2022-10-25 09.57.14.png

 

註:SQC3SQ1+SQ2+SQ3加總平均值

    MIC3MI1+MI2+MI3加總平均值

 

10.     開啟範例檔 moderator case 3.sav,如下圖:

 

11.     點選Analyze  Regression  PROCESS,如下圖:

 

 

 


 

 

12.     將使用者滿意度(USC3)變數選入Outcome Variable (控制變數),如下圖:

 


l   Model Number:研究模型選擇,共76組模型

l   Bootstrap CI method:信賴區間

l   Covariable(s) in model of…:控制變數設定,只影響MY或同時影響MY

l   Outcome Variable(Y):控制變數

l   Independent Variable(X):預測變數

l   M Variable(s):中介變數,可以同時放入許多個變數

l   Conariate(s):控制變數

l   Proposed Moderator WZVQ:不同情境的調節變數

l   Options:報表輸出選項

l   Conditioning:調節圖形輸出選擇

 

 

13.     將系統品質(SQC3)變數選入Independent Variable (預測變數),如下圖:


 


 

14.     將團隊合作(COC3)變數放入M Variable(s) (中介變數),如下圖:




15.     將主管參與(MIC3)變數放入Proposed Moderator W (調節變數),如下圖:



16.     Model Number選入59 ,如下圖:




l   模組可以在檔案Templates 看到。

 

17.     點選Options,如下圖:




 

 

18.     勾選OLS/ML confidence intervals,並在Decimal places in output輸入3,完成之後點選continue,如下圖:

 




 

 


l   Mean center for products:交互作用項先進行中心化在相乘

l   Heteroscedasticity-consistent SEs:異質性標準誤修正

l   OLS/ML confidence intervals:計算信賴區間(必須)

l   Generate data for plotting(model 12 and 3 only):產生繪製調節圖形的資料(通常只有一個干擾變數時使用)

l   Effect size (modesl 4 and 6 ):計算影響效果

l   Sobel test (model 4only):間接效果Sobel test

l   Total effect model (models 4 and 6 only):計算總效果,間接效果及直接效果

l   Compare indirect effects (models 4 and 6 only):特定間接效果差異顯著性比較檢定

l   Print model coefficient covariance matrix:輸出變數之間的共變異數矩陣

l   Decimal places in output:輸出表格小數點位數

 

 

 

 

 

19.     點選OK,如下圖: 



輸出報表結果

 

Run MATRIX procedure:

************ PROCESS Procedure for SPSS Release 2.13.2 **************

 

          Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com

    Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3

*****************************************************************

Model = 59

    Y = USC3

    X = SQC3

    M = COC3

    W = MIC3

 

Sample size

        350

 

*****************************************************************

Outcome: COC3

 

Model Summary

       R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

    .438      .192      .577    27.352     3.000   346.000    .000

 

Model

             coeff        se         t         p    LLCI    ULCI

constant     1.150      .709     1.621      .106 -.245 2.544

SQC3          .505      .186       2.716   .007     .139   .871

MIC3          .320      .215     1.492      .137     -.102      .742

int_1        -.038      .055     -.695      .488     -.146      .070

 

Interactions:

 

 int_1    SQC3        X     MIC3

信賴區間包含0表示干擾效果不存在。

 

*****************************************************************

Outcome: USC3

 

Model Summary

         R      R-sq       MSE         F       df1       df2         p

      .532      .283      .396    27.209     5.000   344.000      .000

 

Model

             coeff        se         t         p      LLCI      ULCI

constant     2.670      .628     4.249      .000     1.434     3.906

COC3          .249      .143     1.735      .084     -.033      .531

SQC3         -.014      .173     -.079      .937     -.353      .326

int_2        -.021      .043     -.489      .625     -.107      .064

MIC3         -.302      .193    -1.564      .119     -.682      .078

int_3         .115      .051   .253      .025     

.015      .215

 

Interactions:

 

 int_2    COC3        X     MIC3

信賴區間-.107      .064 包含0表示干擾效果不存在。

 

 int_3    SQC3        X     MIC3

信賴區間未包含.015      .215 表示干擾效果存在,為正相關。

 

***************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS **********************

 

Conditional direct effect(s) of X on Y at values of the moderator(s):

      MIC3    Effect        SE         t         p      LLCI      ULCI

     2.378      .259      .065      3.967      .000  .131  .388

     3.290      .364      .048   .635      .000      .270   .458

     4.202      .469      .068 .916    .000      .336      .602

Conditional indirect effect(s) of X on Y at values of the moderator(s):

 

Mediator

          MIC3    Effect   Boot SE  BootLLCI  BootULCI

COC3     2.378      .082      .033      .026      .156

COC3     3.290      .068      .022      .029      .121

COC3     4.202      .055      .031      .008      .132

 

Values for quantitative moderators are the mean and plus/minus one SD from mean.

Values for dichotomous moderators are the two values of the moderator.

 

**************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS *********************

 

Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals:

     1000

 

Level of confidence for all confidence intervals in output:

    95.00

 

------ END MATRIX -----

 


 

我們根據報表整理結果如下圖:

 

 

截屏2022-10-25 09.59.45.png

我們整理Model59 三條交互作用的結果如下:

 int_1    SQC3        X     MIC3    不顯著

 int_2    COC3        X     MIC3    不顯著

 int_3    SQC3        X     MIC3    顯著(正向干擾)

 

說明

Outcome: COC3

int_1    SQC3        X     MIC3    不顯著

主管參與對於系統品質影響團隊合作沒有調節效果。

 

Outcome: USC3

int_2    COC3        X     MIC3    不顯著

主管參與對於團隊合作影響使用者滿意度沒有調節效果。

 

Outcome: USC3

 int_3    SQC3        X     MIC3    顯著(正向干擾)

主管參與對於系統品質影響使用者滿意度有調節效果。

 

我們已經完成Model 59整體調節效果(Model 5Model 7 Model 14的實作了。

 

 

整體調節效果和個別調節效果

我們執行了整體調節效果(Model 5Model 7 Model 14)和個別調節效果Model 5Model 7 Model 14 的調節效果,經過比較後,發現 整體調節效果個別調節效果的顯著與否,是一樣的,但是 數值可能也些不同,如下,使用時需要注意。

 

 Model59 三條交互作用所對應的model:

 int_1    SQC3        X     MIC3 model 7   不顯著

 int_2    COC3        X     MIC3 model 14  不顯著

 int_3    SQC3        X     MIC3 model 5   顯著(正向干擾)

 

Model59 對應model 7的數值

Outcome: COC3

Model59:int_1    -.038    .055   -.695   .488    -.146     .070

Model 7:int_1    -.038    .055   -.695   .488    -.146     .070

 

Model59對應model 14的數值

Outcome: USC3

Model59:int_2    -.021    .043   -.489    .625    -.107    .064

Model14:int_1     .023    .039     .586    .558    -.054    .100

 

Model59對應model 5的數值

Outcome: USC3

model59:int_3     .115    .051     2.253     .025    .015    .215

Model 5:int_1     .104    .045     2.280     .023    .014    .193

 

我們已經完成 整體調節效果和個別調節效果的實作了。




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