小兵现在想考察【替代者吸引力】是否改变读者【感知有用性】对【总体满意度】影响的方向和强弱。影响的模型图如下所示：
转换为统计分析的目标，就是要研究替代者吸引力是否在感知有用性和满意度之间起到调节效应。
首先我们在Process的模型模板中确认一下是否有我们要做的模型图。如果您的研究很复杂，在Process中找不到一致的模型图，那么此时谨慎一下，除非您对Process和中介理论非常熟悉，能自由自定义，否则轻易不要尝试，尤其是像小兵这样刚开始学习中介效应的新手，尽可能套用成熟的模型图。
本案例这个模型图，是最简单典型的调节效应，在Process模型模板中的编号是模型1。如何确认呢，Process有一个pdf的模型模板文件，文件中有90多个模型图，翻一翻就可以确认。
安装并打开Process插件（本例用v3.3），设置主界面参数如下：
（1）【Modelnumber】中选择模型1（2）以感知有用性作为自变量X，总体满意度为Y（3）以替代者吸引力为调节变量（连续数值）（4）点开【Options】对话框
勾选【Generatecode】和【Meancenterfor】两项以及选择均值加减1倍标准差来制作斜率图，其他参数跳开不用设置。
返回主对话框，点【确定】执行。
Process的结果非常爽利。
写出回归方程表达式：
Y=4.323+0.5427*X+0.1071*W-0.1937*XW
该模型具有统计学意义（P＜0.01），X、W回归系数有统计学意义（P＜0.05或接近a0.05），乘积项XW有统计学意义（P＜0.05），所以我们认为【满意度】与【有用性】之间的关系受到【替代者吸引力】的影响，【替代者吸引力】起到负向的调节效应。
那么该调节效应有多大的呢，我们可以借用乘积项引起回归模型R方的变化来估计，Process直接给出了R方变化量为0.0287，即调节效应对变异的贡献接近3%。
自不如表，表不如图。最后我们还需要绘制简单斜率图。
Process很贴心，已经帮我们给出了绘制斜率图的语法代码，就在刚才输出的文本结果结尾处，此时我们只需要复制这段代码（含9组数据），新建一个语法窗口，然后执行绘图操作，即可得到论文中所需要的斜率图了。
观察发现，低调节、中调节、高调节三条线段的斜率变化明显，斜率趋于平缓。随着调节效应的增强，干扰了感知有用性对总体满意度的影响。
本文完文/图=数据小兵
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数据小兵，统计学知识博主，长期从事统计软件应用研究与数据分析工作，付费学员5000+