用spss做中介分析，怎么看结果呢，是要看哪部分的数值




Run MATRIX procedure:

************* PROCESS Procedure for SPSS Release 2.16.1 ******************

          Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com
    Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3

**************************************************************************
Model = 5
    Y = perc
    X = sequence
   M1 = FAC1_1
   M2 = FAC2_1
   M3 = FAC3_1
    W = reputati

Sample size
        210

**************************************************************************
Outcome: FAC1_1

Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .1082      .0117      .9930     2.4651     1.0000   208.0000      .1179

Model
              coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     -.1122      .0992    -1.1312      .2593     -.3076      .0833
sequence      .2161      .1376     1.5701      .1179     -.0552      .4874

**************************************************************************
Outcome: FAC2_1

Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .0262      .0007     1.0041      .1425     1.0000   208.0000      .7062

Model
              coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     -.0271      .0997     -.2720      .7859     -.2237      .1695
sequence      .0522      .1384      .3775      .7062     -.2206      .3251

**************************************************************************
Outcome: FAC3_1

Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .1405      .0197      .9850     4.1903     1.0000   208.0000      .0419

Model
              coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant      .1456      .0988     1.4748      .1418     -.0490      .3403
sequence     -.2806      .1371    -2.0470      .0419     -.5508     -.0104

**************************************************************************
Outcome: perc

Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .3803      .1446      .5528     5.7189     6.0000   203.0000      .0000

Model
              coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     3.7597      .1119    33.6137      .0000     3.5392     3.9803
FAC1_1        .1724      .0528     3.2615      .0013      .0682      .2766
FAC2_1       -.0003      .0515     -.0065      .9948     -.1019      .1013
FAC3_1        .1575      .0521     3.0234      .0028      .0548      .2603
sequence     -.1822      .1464    -1.2446      .2147     -.4708      .1064
reputati     -.4482      .1519    -2.9504      .0035     -.7477     -.1487
int_1         .4427      .2083     2.1255      .0348      .0320      .8534

Product terms key:

int_1    sequence    X     reputati

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

Conditional direct effect(s) of X on Y at values of the moderator(s):
   reputati     Effect         SE          t          p       LLCI       ULCI
      .0000     -.1822      .1464    -1.2446      .2147     -.4708      .1064
     1.0000      .2606      .1495     1.7427      .0829     -.0342      .5554

Indirect effect of X on Y
           Effect    Boot SE   BootLLCI   BootULCI
TOTAL      -.0070      .0412     -.0983      .0683
FAC1_1      .0372      .0281     -.0027      .1091
FAC2_1      .0000      .0083     -.0184      .0168
FAC3_1     -.0442      .0301     -.1291     -.0034

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

Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals:
     5000

Level of confidence for all confidence intervals in output:
    95.00

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