PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式進中介模式。本文將介紹四種類型的變項，並解釋調節式中介的公式，還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
程度不夠的讀者，推薦先閱讀下面的文章:
使用PROCESS macro for SPSS 進行中介模式分析
使用PROCESS macro for SPSS 進行調節模式分析
本文將先簡單介紹四種類型的變項
之後範例中，X代表自變項，Y代表依變項，M代表中介變項，W代表調節變項，Z代表另一個調節變項
自變量（Independent Variable）是指在研究中可以被操縱和改變的變量，並用於預測或解釋另一個變量（依變量）的值。可以通過統計分析和實驗設計等方法來評估自變量對依變量的影響。
依變量（Dependent Variable）是指在研究中需要被解釋或被預測的變量，並受到自變量的影響。依變量通常是研究中的主要關注點，可以是各種各樣的，如心理健康、學習成績、消費行為等。
中介變量（Mediating Variable）是指影響自變量與依變量之間關係的變項。自變項主要透過中介變項來影響依變項。也就是說中介變項是自變項和依變項之間的橋樑。舉例來說，學習方式對學習成績的影響，其中學習方式是自變量(X)，學習成績是依變量(Y)，而學習時間是中介變量(M)，學習方式主要透過學習時間影響成績，如果今天學生都不花時間學習，那擁有很好的學習方式也對成績沒有幫助。
調節變量（Moderating Variable）指的是一種影響自變量對依變項的關聯強度的變項。舉例來說，性別(W)可能是運動時間(X)和肌肉量(Y)的調節變項，因為女生比較不容易長肌肉，所以運動時間和肌肉量的關聯不明顯，但如果是男生的話，運動時間和肌肉量的關聯就很明顯。
調節式中介公式解釋
示例 A :X對Y直接影響受到W調節
如下圖所示 在該模型中，存在 X 通過 M 對 Y 的單一間接影響，以及作為第四個變量 W ，其調節X對Y的直接影響。統計圖表示兩個方程式，一個用於依變項 M，一個用於依變項 Y，如下:
M = iM + aX + eM
Y = iY + c′1X + c′2W + c′3XW + bM + eY
在依變項 Y的方程式中，把X移位，可以改寫成
Y = iY + (c′1+ c′3W)X + c′2W + bM + eY其中 X 對 Y 的直接影響受到W調節，所以X對Y的係數為c′1(主要效果)+ c′3W(交互作用)。Simple slopes analysis時， PROCESS 會把W帶進代表高/中/低程度的數值，看X 對 Y係數的變化。
