在量化研究中，變項之間的關係是研究者試圖探索的重要議題之一，特別是針對調節變項及中介變項的探討，本研習將以深入淺出的方式介紹「調節」、「中介」、「調節中介」與「中介調節」，並透過實例去瞭解概念與應用。透過講師舉例解說並實際以SPSS軟體、R語言軟體的操作，增加學生對於中介變項、調節變項的原理、變項間的作用及效果量等概念的理解。同時促進學生思考選擇變項時須具備理論依據或邏輯概念，且如何透過理論或邏輯作為研究主題的基礎。此外，講師亦說明目前國內外學術界對中介變項的主流看法，現在已不使用「部分或完全中介的概念，皆以中介效果為說明，並表示部分與完全之差異僅在效果量的大小不同」。

講師課前準備搜尋貴系教授們的研究資料，發現僅有卓秀足教授有做到中介效果，因此，事前給的SPSS數據資料是以卓秀足教授的研究數據做整理而成的，若待會跑資料後是可以看看中介效果。

中介出發再講調節變項，最後再講調節中介、中介調節。

為何要研究中介效果？比如腦損傷→布洛卡→失語症，是因為我們想知道事前是如何發生的，我們可以直接對近因做處理，而非針對遠因。找出中間影響後果真正產生的媒介、歷程為何？(黑盒子、心理運作機制)

若是可觀察到的因子多為調節變項，如性別。

X→Y中間可能經過很多變項，如何找出中介變項？


可以從理論找出中介變項，理論有沒有用？你的中介變項是如何來得就很重要？應該是根據你找出的理論來支持你的假設。

編號10學生回答：「可以做參考使用，雖然離實務有點遠。」；講師回應：「理論像地圖，把所有不重要的資訊排除，只留下有用的資訊。同時你要根據目的的不同而選擇適合的地圖。」

以工商心理學來舉例：若薪水不高會影響員工離職，但中間可能也有哪些因素會影響員工離職？比如組織承諾理論指出員工對組織承諾可分為三種(持續性、情感性、規範性)，提升這三種承諾可讓員工離職率下降。

找到中介變項和解釋中介變項較為困難，但驗證中介變項不難。



因果關係的證明：



XY要有共變

因在果之前(時間序)：如何確定第二條件→理論、邏輯、其他研究文獻或證據作為支持

排除可能的原因



如何證明中介變項：


BK法：利用迴歸想法來證明中介效果的成立，盛行20年。

Sobel test：計量學家的想法，但現在反而是較多人使用。



完全中介和部分中介的概念已經過時了，大多數的心理計量學家已不用此說法了。過時的原因是，直接看效果量就好（完全和部分都是效果量，只是大小的差別而已），而且社會科學的研究很難真的篤定有完全中介的說法。目前有研究者跑模擬後發現，如果中介效果是一正一負的關係下，X和Y可能一開始是沒有關係的。

Sobel test：直到SEM出現後，此方法才被關注。此方式表示若樣本小於400可能結果會有偏誤，不會是常態分配，故此時要用拔薛法Bootstraping，利用模擬的方法，形成a*b的係數的分配。

未標準化係數可用來預測，標準化係數用於解釋(如我可以用身高解釋體重四成五)。

調節效果：S和Y的關係會因調節變項干擾或影響。

調節效果可以從數字或圖看出是否有交互作用效果。

沒有主效果，但有交互作用效果，這種事較為特別的交互作用效果。若在醫學領域（A、B藥物的藥效）較不喜歡看見交互作用效果，因為可能發生意想不到的副作用。

若X和M都是連續變項時，此時需要將兩者先減掉平均數再跑統計，避免共線性（兩相關太高）。