調節變數可以是定性的，也可以是定量的。在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換。簡要模型：y=ax+bm+cxm+e。y與x的關係由迴歸係數a+cm來刻畫,它是m的線性函式,c衡量了調節效應(moderatingeffect)的大小。如果c顯著，說明m的調節效應顯著。2、調節效應的分析方法顯變數的調節效應分析方法：分為四種情況討論。當自變數是類別變數，調節變數也是類別變數時，用兩因素互動效應的方差分析，互動效應即調節效應；調節變數是連續變數時，自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做y=ax+bm+cxm+e的層次迴歸分析：1、做y對x和m的迴歸,得測定係數r12。2、做y對x、m和xm的迴歸得r22，若r22顯著高於r12，則調節效應顯著。或者,作xm的迴歸係數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；當自變數是連續變數時，調節變數是類別變數，分組迴歸:按m的取值分組,做y對x的迴歸。若迴歸係數的差異顯著,則調節效應顯著，調節變數是連續變數時，同上做y=ax+bm+cxm+e的層次迴歸分析。潛變數的調節效應分析方法：分兩種情形：一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數；二是調節變數和自變數都是潛變數。當調節變數是類別變數時,做分組結構方程分析。做法是,先將兩組的結構方程迴歸係數限制為相等,得到一個χ2值和相應的自由度。然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到一個χ2值和相應的自由度。前面的χ2減去後面的χ2得到一個新的χ2,其自由度就是兩個模型的自由度之差。如果χ2檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著；當調節變數和自變數都是潛變數時，有許多不同的分析方法，最方便的是marsh,wen和hau提出的無約束的模型。3．中介變數的定義自變數x對因變數y的影響,如果x透過影響變數m來影響y,則稱m為中介變數。y=cx+e1,m=ax+e2,y=c′x+bm+e3。其中,c是x對y的總效應,ab是經過中介變數m的中介效應,c′是直接效應。當只有一箇中介變數時,效應之間有c=c′+ab，中介效應的大小用c-c′=ab來衡量。4、中介效應分析方法中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應。步驟為：第一步檢驗系統c，如果c不顯著，y與x相關不顯著，停止中介效應分析，如果顯著進行第二步；第二步一次檢驗a，b，如果都顯著，那麼檢驗c′，c′顯著中介效應顯著，c′不顯著則完全中介效應顯著；如果a，b至少有一個不顯著，做sobel檢驗，顯著則中介效應顯著，不顯著則中介效應不顯著。sobel檢驗的統計量是z=^a^b/sab，中^a,^b分別是a,b的估計,sab=^a2sb2+b2sa2,sa,sb分別是^a,^b的標準誤。5.調節變數與中介變數的比較調節變數m中介變數m研究目的x何時影響y或何時影響較大x如何影響y關聯概念調節效應、互動效應中介效應、間接效應什麼情況下考慮x對y的影響時強時弱x對y的影響較強且穩定典型模型y=am+bm+cxm+em=ax+e2y=c′x+bm+e3模型中m的位置x,m在y前面,m可以在x前面m在x之後、y之前m的功能影響y和x之間關係的方向(正或負)和強弱代表一種機制,x透過它影響ym與x、y的關係m與x、y的相關可以顯著或不顯著(後者較理想)m與x、y的相關都顯著效應迴歸係數c迴歸係數乘積ab效應估計^c^a^b效應檢驗c是否等於零ab是否等於零檢驗策略做層次迴歸分析,檢驗偏回歸係數c的顯著性(t檢驗);或者檢驗測定係數的變化(f檢驗)做依次檢驗,必要時做sobel檢驗6.中介效應與調節效應的spss操作方法處理資料的方法第一做描述性統計，包括msd和內部一致性信度a（用分析裡的scale裡的realibilityanalsys）第二將所有變數做相關，包括統計學變數和假設的x，y，m第三做迴歸分析。（在迴歸中選線性迴歸linear）要先將自變數和m中心化，即減去各自的平均數1、現將m（調節變數或者中介變數）、y因變數，以及與自變數、因變數、m調節變數其中任何一個變數相關的人口學變數輸入indpendent2、再按next將x自變數輸入（中介變數到此為止）3、要做調節變數分析，還要將x與m的乘機在next裡輸入作進一步迴歸。檢驗主要看f是否顯著

能指出記敘的要素（時間、地點、人物、事情的起因、經過、結果）。理解論文所記敘的事件、人物、景物及其所表現的思想意義。

2．理解論文的人稱（第一人稱、第三人稱），記敘的順序（順序、倒敘、插敘）的特點和作用。

3．能歸納論文的中心思想，理解論文的中心和材料的關係、理解記敘的詳略得當。