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推荐于2016-01-02
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Statistics菜单的Correlate选项->Partial Correlations过程
看看控制var1(自变量)之后,var2(中介变量)与var3(因变量)之间的相关系数(Correlation Coefficient)、检验值(Significance)及决定系数r2的数值变化。如果线性相关大幅下降甚至消失,即证明var2(中介变量)对var3(因变量)的影响,是协同var1(自变量)而产生的。
接著,再看看控制var2(中介变量)之后,var1(自变量)与var3(因变量)之间相关程度的变化。如果线性相关仍然存在,则可见var1(自变量)有著独立於var2(中介变量)的影响力。
如是者,便能确定var2(中介变量)在var1(自变量)和var3(因变量)之间存在中介效果。
看看控制var1(自变量)之后,var2(中介变量)与var3(因变量)之间的相关系数(Correlation Coefficient)、检验值(Significance)及决定系数r2的数值变化。如果线性相关大幅下降甚至消失,即证明var2(中介变量)对var3(因变量)的影响,是协同var1(自变量)而产生的。
接著,再看看控制var2(中介变量)之后,var1(自变量)与var3(因变量)之间相关程度的变化。如果线性相关仍然存在,则可见var1(自变量)有著独立於var2(中介变量)的影响力。
如是者,便能确定var2(中介变量)在var1(自变量)和var3(因变量)之间存在中介效果。
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