中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。

中介作用，是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X-M-Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。

调节作用，是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度 是否有着明显的不一样。

中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：

第1步：确认数据，确保正确分析。

中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y一定是定量数据。X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。

第2步：中介作用检验

检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。

中介作用共分为3个模型。针对上图，需要说明如下：

· 模型1：自变量X和因变量（Y）的回归分析

· 模型2：自变量X，中介变量(M)和因变量（Y）的回归分析

· 模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析

· 模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M)，因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。

第3步：SPSSAU进行分析

用户可以直接按照上图流程在SPSSAU中进行分析，生成结果。

在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图：

· a代表X对M的回归系数；

· b代表M对Y的回归系数；

· c代表X对Y的回归系数（模型1中）；

·c’代表X对Y的回归系数（模型3中）。

调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现；调节作用分析时，Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据（比如开车速度），调节变量Z可以为分类数据（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。

调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。具体可以使用spssau【问卷研究】中的调节作用分析。