Run MATRIX procedure:
**************** PROCESS Procedure for SPSS Release 2.13.2 **************
          Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com
    Documentation available in Hayes (2013). www.guilford.com/p/hayes3
**************************************************************************
Model = 16
    Y = AVGPI
    X = AVGQV
    M = AVGAT
    V = AVGIN
    Q = AVGEX
Sample size
        306
**************************************************************************
Outcome: AVGAT
Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .6745      .4550      .3564   253.8009     1.0000   304.0000      .0000
Model
              coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     1.0998      .1493     7.3676      .0000      .8061     1.3936
AVGQV         .7684      .0482    15.9311      .0000      .6735      .8633
**************************************************************************
Outcome: AVGPI
Model Summary
          R       R-sq        MSE          F        df1        df2          p
      .9156      .8383      .1968   258.3070     6.0000   299.0000      .0000
Model
              coeff         se          t          p       LLCI       ULCI
constant     -.1495      .3843     -.3890      .6976     -.9057      .6068
AVGAT         .0250      .1251      .1999      .8417     -.2213      .2713
AVGQV         .1056      .0527     2.0025      .0461      .0018      .2093
AVGIN         .1459      .1207     1.2091      .2276     -.0916      .3834
AVGEX         .2390      .1261     1.8955      .0590     -.0091      .4871
int_1         .0108      .0350      .3081      .7582     -.0581      .0797
int_2         .1262      .0373     3.3801      .0008      .0527      .1997
Interactions:
int_1    AVGAT       X     AVGIN
int_2    AVGAT       X     AVGEX
******************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS *************************
Direct effect of X on Y
     Effect         SE          t          p       LLCI       ULCI
      .1056      .0527     2.0025      .0461      .0018      .2093
Conditional indirect effect(s) of X on Y at values of the moderator(s):
Mediator
           AVGIN      AVGEX     Effect    Boot SE   BootLLCI   BootULCI
AVGAT     2.4113     2.5095      .2826      .0506      .1899      .3877
AVGAT     2.4113     3.4303      .3719      .0636      .2509      .4994
AVGAT     2.4113     4.3510      .4612      .0915      .2907      .6444
AVGAT     3.2598     2.5095      .2896      .0556      .1871      .4121
AVGAT     3.2598     3.4303      .3789      .0584      .2709      .5039
AVGAT     3.2598     4.3510      .4682      .0810      .3183      .6376
AVGAT     4.1083     2.5095      .2966      .0717      .1604      .4516
AVGAT     4.1083     3.4303      .3859      .0655      .2702      .5262
AVGAT     4.1083     4.3510      .4752      .0792      .3298      .6450
Values for quantitative moderators are the mean and plus/minus one SD from mean.
Values for dichotomous moderators are the two values of the moderator.
******************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS *************************
Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals:
     1000
Level of confidence for all confidence intervals in output:
    95.00
NOTE: Some cases were deleted due to missing data.  The number of such cases was:
  1
------ END MATRIX -----
上面AVGIN和AVGEX是两个调节变量
模型是16