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调节效应图的绘制方法:四点定位-使用excel就可以画出来《问卷调查研究设计与数据建模——从SPSS到AMOS的应用》中介效应分析问卷量表设计

2026-04-01 14:22:43

为了更直观地判断调节效应的具体形态，研究者往往会通过绘制调节效应图的方式形象地呈现影响模式。虽然SPSS软件在运行回归模型后，并不会输出调节效应图，但是我们可以借助Excel软件人工绘制简易的调节效应图。

这里的“简易”主要指的是无需追求绝对数值的精确无误，只要能表达出自变量X与因变量Y之间的关系随着调节变量Z变化而变化的趋势即可。最常用的简易绘制方法是四点定位法。当调节变量属于连续变量时，首先需要界定调节变量的高、低水平。

在实际的操作中，高低取值的分组操作可以根据Preacher等(2006)的建议，分别以高(低)于均值一个标准差为基准，将调节变量分为高(低)两个级别。有的时候，研究者也会考虑将某个调节变量分为高、中、低三个级别，进而逐步考察影响关系在这三个条件下的差异。

需要注意的是，高低分组的标准差加减操作必须根据量表的测量方向而定：当变量是正向测量时，高(低)两组分别是加(减)一个标准差；当变量是负向测量时，高(低)两组分别是减(加)一个标准差。

为减少计算量，建议对自变量X、因变量Y和调节变量Z均作标准化处理，标准化后的变量的均值(平均数)为0，标准差为1。此时，绘制”高低分组”情况下X和Y之间的关系直线，只需要两点就可以确定，即分别取X的”高”点(M+1SD)和”低”点(M-1SD)带入含有交互项的回归方程式：

Y=b0+b1X+b2Z+b3X*Z，

这样的话，用于确定两条直线的四点分别为：【请见书稿内容】

连接点1和点2，得到Z在低水平状态下的X与Y之间的关系直线，连接点3和点4，得到Z在高水平状态下的X与Y之间的关系直线。

例如，在谢礼珊等(2015)探究旅游服务员工创新行为影响因素的研究中，创新行为(EIB)是因变量，自我效能感(SE)和组织学习氛围(OLC)是自变量，市场导向(MO)是调节变量。在层级回归分析中，将收入、工作年限和职位作为控制变量引入回归方程，并对自变量和调节变量进行标准化处理，以检验市场导向是否起到调节作用，绘制了相应的调节效应图。出于简洁便利，绘图时所采用的回归模型未纳入控制变量，分别取(1,1) 、 (-1,1) 、 (1,-1) 、 (-1,-1)四个点画图。