教育心理博士的筆記本
vocus logo

方格子 vocus

付費限定

使用PROCESS macro for SPSS 進行調節模式分析

Dr. Rover-avatar-img
Dr. Rover
發佈於統計分析 × 學術生涯
更新 發佈閱讀 1 分鐘

PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式使用調節分析。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.2版本的PROCESS macro for SPSS進行調節模式。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~

在研究中自變項對依變項影響可能很容易發現，但在現實中自變項對依變項影響可能受到其它變項影響。例如:對女性的影響可能很大，對男性的影響可能很小，或者在某些類型的人中是自變項正向關聯依變項的，而在其他類型的人中是負向的。當研究人員試圖確定某個變量是否調節自變項對依變項影響，調節分析是正確的分析策略。

程度不夠讀者，推薦先閱讀下面的文章:

在SPSS安裝PROCESS macro

有興趣讀者，可以閱讀下面的文章:

使用PROCESS macro for SPSS 進行中介模式分析

以行動支持創作者！付費即可解鎖
本篇內容共 3497 字、2 則留言，僅發佈於統計分析 × 學術生涯你目前無法檢視以下內容，可能因為尚未登入，或沒有該房間的查看權限。
教育心理博士的筆記本統計分析 × 學術生涯SPSS
留言
avatar-img
教育心理博士的筆記本
264會員
141內容數
文章內容以圖像式和步驟化方式，教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus)，執行多種統計方法。
教育心理博士的筆記本的其他內容
2024/11/28
多因子的變異數分析的同異質性假設沒過怎麼辦?
以前，若多因子的變異數分析的變異數同異質性假設未通過，那麼變異數分析的F值就會有所誤差，也沒有適當的無母數統計可以替代。最近，有學者提倡Welch-James統計量，這種方法相較於傳統的方差分析更具有穩健性，並且同樣可以檢驗因子主效應和交互作用。通過一些實際案例，我們展示瞭如何在R語言中使用本方法。
Thumbnail
2024/11/28
多因子的變異數分析的同異質性假設沒過怎麼辦?
以前，若多因子的變異數分析的變異數同異質性假設未通過，那麼變異數分析的F值就會有所誤差，也沒有適當的無母數統計可以替代。最近，有學者提倡Welch-James統計量，這種方法相較於傳統的方差分析更具有穩健性，並且同樣可以檢驗因子主效應和交互作用。通過一些實際案例，我們展示瞭如何在R語言中使用本方法。
Thumbnail
2024/05/01
高低分組簡介和上機操作
高低分組，顧名思義，就是把考生的成績分成兩組：表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939)，通常前27%的考生是高分組，後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大，那麼說明這題題目鑑別度高，能有效區分不同程度的考生。
Thumbnail
2024/05/01
高低分組簡介和上機操作
高低分組，顧名思義，就是把考生的成績分成兩組：表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939)，通常前27%的考生是高分組，後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大，那麼說明這題題目鑑別度高，能有效區分不同程度的考生。
Thumbnail
2023/11/23
使用R和SPSS做Groupmean centering
Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法，特別是多層次分析，若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R＆S)，要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法
Thumbnail
2023/11/23
使用R和SPSS做Groupmean centering
Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法，特別是多層次分析，若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R＆S)，要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
avatar-avatar
釀電影，啜一口電影的美好。
《傳奇：帕拉贊諾夫的十段殘篇》：以流亡書寫帕拉贊諾夫的政治寓言
賽勒布倫尼科夫以流亡處境回望蘇聯電影導演帕拉贊諾夫的舞台作品，以十段寓言式殘篇，重新拼貼記憶、暴力與美學，並將審查、政治犯、戰爭陰影與「形式即政治」的劇場傳統推到台前。本文聚焦於《傳奇：帕拉贊諾夫的十段殘篇》的舞台美術、音樂與多重扮演策略，嘗試解析極權底下不可言說之事，將如何成為可被觀看的公共發聲。
#釀電影#釀評論#藝術評論
Thumbnail
avatar-avatar
釀電影，啜一口電影的美好。
《傳奇：帕拉贊諾夫的十段殘篇》：以流亡書寫帕拉贊諾夫的政治寓言
賽勒布倫尼科夫以流亡處境回望蘇聯電影導演帕拉贊諾夫的舞台作品，以十段寓言式殘篇，重新拼貼記憶、暴力與美學，並將審查、政治犯、戰爭陰影與「形式即政治」的劇場傳統推到台前。本文聚焦於《傳奇：帕拉贊諾夫的十段殘篇》的舞台美術、音樂與多重扮演策略，嘗試解析極權底下不可言說之事，將如何成為可被觀看的公共發聲。
#釀電影#釀評論#藝術評論
Thumbnail
avatar-avatar
趙鐸的沙龍
柏林劇團《三便士歌劇》：善讓人嚮往，惡卻更加迷人──布萊希特的疏離與慾望
柏林劇團在 2026 北藝嚴選，再次帶來由布萊希特改編的經典劇目《三便士歌劇》（The Threepenny Opera），導演巴里・柯斯基以舞台結構與舞台調度，重新向「疏離」進行提問。本文將從觀眾慾望作為戲劇內核，藉由沉浸與疏離的辯證，解析此作如何再次照見觀眾自身的位置。
#2026北藝嚴選#臺北表演藝術中心#北藝嚴選
Thumbnail
avatar-avatar
趙鐸的沙龍
柏林劇團《三便士歌劇》：善讓人嚮往，惡卻更加迷人──布萊希特的疏離與慾望
柏林劇團在 2026 北藝嚴選，再次帶來由布萊希特改編的經典劇目《三便士歌劇》（The Threepenny Opera），導演巴里・柯斯基以舞台結構與舞台調度，重新向「疏離」進行提問。本文將從觀眾慾望作為戲劇內核，藉由沉浸與疏離的辯證，解析此作如何再次照見觀眾自身的位置。
#2026北藝嚴選#臺北表演藝術中心#北藝嚴選
Thumbnail
avatar-avatar
花神沒有咖啡館的沙龍
《海妲．蓋柏樂》：晃晃跨幅町直球對決經典，解構現代女性的困頓與慾望
本文深入解析臺灣劇團「晃晃跨幅町」對易卜生經典劇作《海妲．蓋柏樂》的詮釋，從劇本歷史、聲響與舞臺設計，到演員的主體創作方法，探討此版本如何讓經典劇作在當代劇場語境下煥發新生，滿足現代觀眾的觀看慾望。
#2026北藝嚴選#北藝嚴選#臺北表演藝術中心
Thumbnail
avatar-avatar
花神沒有咖啡館的沙龍
《海妲．蓋柏樂》：晃晃跨幅町直球對決經典，解構現代女性的困頓與慾望
本文深入解析臺灣劇團「晃晃跨幅町」對易卜生經典劇作《海妲．蓋柏樂》的詮釋，從劇本歷史、聲響與舞臺設計，到演員的主體創作方法，探討此版本如何讓經典劇作在當代劇場語境下煥發新生，滿足現代觀眾的觀看慾望。
#2026北藝嚴選#北藝嚴選#臺北表演藝術中心
Thumbnail
avatar-avatar
涵柳的沙龍
《轉轉生 Re:INCARNATION》：從身體與服裝看見奈及利亞的重生
《轉轉生》為奈及利亞編舞家庫德斯．奧尼奎庫與 Q 舞團創作的當代舞蹈作品，融合舞蹈、音樂、時尚和視覺藝術，透過身體、服裝與群舞結構，回應殖民歷史、城市經驗與祖靈記憶的交錯。本文將從服裝設計、身體語彙與「輪迴」的「誕生—死亡—重生」結構出發，分析《轉轉生》如何以當代目光，形塑去殖民視角的奈及利亞歷史。
#2026北藝嚴選#北藝嚴選#臺北表演藝術中心
Thumbnail
avatar-avatar
涵柳的沙龍
《轉轉生 Re:INCARNATION》：從身體與服裝看見奈及利亞的重生
《轉轉生》為奈及利亞編舞家庫德斯．奧尼奎庫與 Q 舞團創作的當代舞蹈作品，融合舞蹈、音樂、時尚和視覺藝術，透過身體、服裝與群舞結構，回應殖民歷史、城市經驗與祖靈記憶的交錯。本文將從服裝設計、身體語彙與「輪迴」的「誕生—死亡—重生」結構出發，分析《轉轉生》如何以當代目光，形塑去殖民視角的奈及利亞歷史。
#2026北藝嚴選#北藝嚴選#臺北表演藝術中心
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
用SPSS進行HLM第四章:三層次之隨機截距斜率模型
接續第三章內容，有時候多層次資料不只一個層次，可能具有多種層次，例如:學生屬於某個學校，而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
#HLM#SPSS#MLM
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
用SPSS進行HLM第四章:三層次之隨機截距斜率模型
接續第三章內容，有時候多層次資料不只一個層次，可能具有多種層次，例如:學生屬於某個學校，而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
#HLM#SPSS#MLM
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
用SPSS進行HLM第三章:雙層次之隨機截距斜率模型
接續第二章內容，本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
#SPSS#HLM#MLM
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
用SPSS進行HLM第三章:雙層次之隨機截距斜率模型
接續第二章內容，本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
#SPSS#HLM#MLM
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
用SPSS進行HLM第二章:雙層次之隨機截距模型
本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始，到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。
#SPSS#模型#HLM
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
用SPSS進行HLM第二章:雙層次之隨機截距模型
本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始，到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。
#SPSS#模型#HLM
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
使用PROCESS macro for SPSS 進行調節式中介分析(moderated mediation)
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式學會調節中介模式。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~
#PROCESS#SPSS#程式
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
使用PROCESS macro for SPSS 進行調節式中介分析(moderated mediation)
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式學會調節中介模式。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~
#PROCESS#SPSS#程式
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
使用PROCESS macro for SPSS 進行調節模式分析
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式使用調節分析。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.2版本的PROCESS macro for SPSS進行調節模式。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
#SPSS#模型#程式
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
使用PROCESS macro for SPSS 進行調節模式分析
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式使用調節分析。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.2版本的PROCESS macro for SPSS進行調節模式。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
#SPSS#模型#程式
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
使用PROCESS macro for SPSS 進行中介模式分析
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式進中介模式。本文將介紹三種類型的變項，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~
#PROCESS#SPSS#學習
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
使用PROCESS macro for SPSS 進行中介模式分析
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式進中介模式。本文將介紹三種類型的變項，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~
#PROCESS#SPSS#學習
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
潛在類別／剖面／混合分析操作1:找出最佳組數
潛在類別模式（latent class modeling, LCM）和潛在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)是探討潛在類別變項的統計技術。兩者與因素分析最大的不同在於潛在變項(因素)的形式。本文將介紹潛在類別／剖面／混合分析操作1:找出最佳組數
#混合分析#找出最佳組數#Mplus
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
潛在類別／剖面／混合分析操作1:找出最佳組數
潛在類別模式（latent class modeling, LCM）和潛在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)是探討潛在類別變項的統計技術。兩者與因素分析最大的不同在於潛在變項(因素)的形式。本文將介紹潛在類別／剖面／混合分析操作1:找出最佳組數
#混合分析#找出最佳組數#Mplus
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
MANOVA和 MANCOVA 分析簡介
當與實驗設計結合使用時，MANOVA和ANOVA分析都特別有用； 也就是說，研究設計中研究人員直接控製或操縱一個或多個自變量以確定對因變量的影響。MANOVA比ANOVAＥ更好的地方在於同時考量多個依變項；MANCOVA比ANCOVA更好的地方在控制控制變項後，同時考量多個依變項。本文將參考Hair
#SPSS#研究人員#變異
Thumbnail
avatar-avatar
教育心理博士的筆記本
MANOVA和 MANCOVA 分析簡介
當與實驗設計結合使用時，MANOVA和ANOVA分析都特別有用； 也就是說，研究設計中研究人員直接控製或操縱一個或多個自變量以確定對因變量的影響。MANOVA比ANOVAＥ更好的地方在於同時考量多個依變項；MANCOVA比ANCOVA更好的地方在控制控制變項後，同時考量多個依變項。本文將參考Hair
#SPSS#研究人員#變異
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News