电脑型号：华硕K555L

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

系统：win10

当我们在分析某个自变量和因变量之间的关系时，突然插入另一个变量，这时，我们就可以使用SPSS当中的调节分析功能，将这个额外增加的变量放入到我们的数据中进行联合运算。接下来，我就以“SPSS调节作用分析步骤，SPSS调节作用结果分析”为例，来向大家介绍一下调节分析的具体操作流程。

一、SPSS调节作用分析步骤

在这里，我使用SPSS向大家进行演示，方便大家更好地去理解。

如图1所示，我们使用菜单栏中的“文件”选项卡，导入需要进行分析的原始数据。在这里，我导入了一份产品的销售信息表。

在读取文件的过程中，会弹出提示窗口，我们可以通过窗口中的“预览”界面，查看信息是否有缺失或遗漏。

数据导入完成后，点击菜单栏中的“转换”选项，选择其下拉列表中的“计算变量”命令。

在弹出的设置界面中，我们将单价和天气温度做一个交互性的乘法。本组数据中我们分析的是单价对销售额的影响，而天气温度则是作为一个额外的变量导入其中，乘法就代表迫使他们进行交互分析，并生成一个新的自变量要素。

如图5所示，在设置完计算变量后，会在单元格中生成一组新的交互性参数。交互性参数生成后，点击菜单栏中的“分析”选项卡，选择其中的“回归-线性”命令。

进入线性回归的设置窗口，我们将销售额放置到“因变量”窗口，将单价、天气温度、交互项放置到“自变量”窗口。

随后，点击右侧的“统计”按钮，在弹出的界面中，“回归系数”依次选择估算值、模型拟合、R方变化量、共线性诊断，“残差”则选择PRESS以及德宾-沃森。设置完成后，点击底部的继续命令及确定按钮，开始进行数据分析。

二、SPSS调节作用结果分析

如图8所示，在弹出的分析界面查看器中，我们切换到“模型摘要”这一栏，查看R值。R值越接近1，则说明拟合程度越好，反之则越差。

除此之外，我们还要查看下方的“系数”表格，去观察交互项对销售额的显著性影响。若显著性小于0.05，说明此交互项对因变量的影响是较为明显的。

三、小结

以上，就是关于“SPSS调节作用分析步骤，SPSS调节作用结果分析”的解答。通过调节作用分析功能，可以快速辨别出某个调节因素对自变量和应变量的影响。如果大家在实际的操作过程中，遇到其他难题，欢迎前往SPSS的中文网站，在搜索框中输入需要咨询的问题，就会弹出相关的教程和操作指南。