• 一般步骤

• 调节作用分析

一般步骤

举个例子，简单说明，假设本例子中自变量X和调节变量Z均为定量数据，并且对数据进行中心化处理，还有2个控制变量。

1.构造因变量 如果因变量是由多个量表题组成可以合成一个维度，具体做法可以参考：

2.构建自变量与调节变量交互项 SPSSAU系统默认提供自变量与调节变量的交互项。

3.选择分析方法 根据自变量和调节变量的数据类型进行选择分析方法。因为例子中自变量与因变量均为定量变量，所以进行调节作用就可以了。

4.处理调节变量和自变量 对调节变量和自变量进行数据处理，常见做法是将二者进行中心化处理（SPSSAU默认进行中心化处理）。

5.调节作用分析

分析如下。

调节作用分析

模型1研究自变量X与两个控制变量对因变量的影响。模型2研究自变量X与两个控制变量和调节变量对因变量的影响。模型3研究自变量X与两个控制变量、调节变量以及自变量和调节变量的交互项的影响。在不受调节变量的影响时，可以发现自变量p值小于0.05，对因变量产生影响关系。接着查看交互项的p值发现小于0.05意味着X对于Y影响时，调节变量(Z)在不同水平时，影响幅度具有显著性差异，交互项的回归系数值为0.24，即说明X对于Y的影响时，调节变量起着正向调节作用，具体可通过接下来的简单斜率图进行查看。

简单斜率图展示调节变量在不同水平（高水平、低水平）时，X对于Y的影响幅度差异情况。首先调节变量在不同水平是指， Z取平均水平，高水平和低水平共3种情况时。

X对于Y的影响情况，即为直线的斜率大小进行对比。比如上图中高水平时斜率明显较大，而低水平时斜率明显较小。也即说明Z在高水平时，X对于Y的影响幅度明显更大；Z在低水平时，X对于Y的影响幅度相对较小。