在结构方程模型里验证调节变量一直是一个辣手的问题。调节变量是一个会影响两个变量的关系的变量。当X与Y的关系会随着M的变动而改变的话，M就叫做X-Y这个关系的调节变量。在图标上，调节变量是这样表达的：

在验证的时候，我们会用一个「相乘项」来验证调节变量。用数学公式表现，就是：

     y = b₀ + b₁ X + b₂ M + b₃ (X*M) + e

Robert Ping (1995) 的结构方程建模中调节测验

Ping （1995）建议我们首先把所有X和M的测量项目做一个验证性的因子分析。从这个因子分析中我们就知道每一个X和M的测量项目的权数和随机误差方差。然后，我们把X和M的测量项目，再加上一个（X*M）的潜变量做结构方程建模。这个（X*M）的测量项目是「所有X的测量项目的和」与「所有X的测量项目的和」的成积。（X*M）这个潜变量只有一个测量项目（即是“单一指标”）。这个单一指标的权数是「把X所有的测量项目的权数加起来，与M所有的测量项目的权数相加的成积」。这个单一指标的误差方差是（i）X和M的项目权数，（ii）X和M的潜变量方差，和（iii）X和M的项目的随机误差方差，这三者的一个函数。如果：

如果我们用以下这个简单的模型来示范的话：

那么、这个「单一指标」（X*M）的：权数λ_XM 和他的误差方差Var(δ)就是：

七楼的解答相当周全与严谨，看来在这方面有相当深的造诣！

7楼果然相当厉害！领教了！

分析的很好，鼓掌！！

那是罗胜强讲的，其实我们都是在模仿着做的额。 8# 崔洪弟

真实厉害，佩服啊

七楼是高手。

在SPSS中是否也可以做呢？

用spss做應更簡單

谢谢楼主共享！！！

分析得真好

学习中。。。。研究中。。。。

谢谢分享.........

那些图片怎么都看不到啊？ 7# lsh410

请教楼主，领导风格做调节变量，最后做成功了吗？具体的领导风格包括哪几种类型的？你是用什么量表呢？

M（调节变量）的权数如何设置？

回答的不错，真好

如果自变量X、因变量Y、调节变量M都是连续变量，那么按照以下步骤进行：
（1）对自变量和调节变量进行中心化，即减去均值,本处标记为X',M'。
（2）构建交互项即X*M；
（3）第一步：将控制变量放入模型
第二步：放入X',M'
第三步：放入X*M；
如果有多个调节变量，则要同时放入模型，不能分开检验调节效应的。
注意：目前在检验调节效应中将控制变量放入模型时一个惯例，但是一些研究者认为控制变量不是研究的重点，所以认为不用放，而将控制变量放入模型和不放入模型，可能会改变调节效应的显著水平。（到底是放还是不放，其实我也搞不清）
另外，在说法上不是A和C对B的回归，而是B对A和C的回归
在一般情况下，如所有变量均是单维度的，则可以比较R2变化的显著性。但是大都是看spss回归结果中的Coefficients表格中相对应的显著水平

谢谢分享，突然明白了