三条件（1对照组+2处理组）SPSS序列中介分析方法咨询

一、数据编码方式 #

必须放弃单一三级有序变量编码，采用虚拟哑编码拆分多分类自变量（IV），适配名义分组逻辑：

• 定义哑变量D1：对照组=0，处理组1=1，处理组2=0（用于对比处理组1 vs 对照组）
• 定义哑变量D2：对照组=0，处理组1=0，处理组2=1（用于对比处理组2 vs 对照组）
  这种编码能精准捕捉每个处理组相对对照组的差异，避免有序编码带来的错误线性假设（你的分组是名义性质，并非等级有序）。

二、适用中介模型 #

选择多分类自变量的序列完全中介模型，对应Hayes PROCESS工具的扩展应用：

1. 核心逻辑基于预实验的序列完全中介框架（IV→M1→M2→DV），但将原二分IV替换为两个哑变量D1和D2
2. 无需使用有调节中介模型（你的需求是检验不同处理组的中介效应差异，而非某个调节变量对路径的影响，之前的尝试方向有误）
3. 可直接基于PROCESS的模型6（简单序列中介）改造：将模型中的单一IV替换为D1和D2两个预测变量，同时纳入M1和M2的序列路径

三、具体分析步骤 #

1. 组间差异前置检验
   • 先对DV、M1、M2做单因素方差分析，验证：处理组2的DV、M1、M2均值显著高于对照组和处理组1；对照组与处理组1的各指标无显著差异，匹配你的实验假设
2. 序列中介模型构建
   • 第一步：以D1、D2为预测变量，M1为因变量做回归
   • 第二步：以D1、D2、M1为预测变量，M2为因变量做回归
   • 第三步：以D1、D2、M1、M2为预测变量，DV为因变量做回归
     完全中介的判定标准：第三步回归中D1、D2的回归系数无统计学显著性，而M1→M2、M2→DV的路径系数显著
3. 中介效应显著性检验
   • 采用Bootstrap法（推荐10000次抽样），分别检验：
     • 处理组1 vs 对照组的序列中介效应（通过D1的路径组合）
     • 处理组2 vs 对照组的序列中介效应（通过D2的路径组合）
     • 处理组2 vs 处理组1的中介效应差异（对比D2与D1的中介效应值）

四、关于之前尝试的问题说明 #

• 用三级变量直接套用模型6存疑的原因：三级变量默认被视为有序变量，强制引入“处理强度递增”的线性假设，但你的分组是名义分类（处理组1和对照组无递进关系），会导致路径系数的解释偏差，结果不可靠
• 有调节中介模型无效的原因：你的研究场景是多分类IV的中介效应比较，并非“某个调节变量改变中介路径强度”，模型类型选择错误，自然无法得到有效结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sudarat V.