为什么心理学的研究都爱做中介调节作用？
不仅仅是心理学，社会科学中有定量分析的学科，除了经济学之外，有不少都很喜欢做中介和调节。因为这对于理解『自变量是如何解释因变量』非常的有用。 首先，在数据的意义上，什么叫做叫做A变量「解释」了B变量呢？这个一般来说是通过变化来度量的——当B变量的变化能够被A变量的变化能够按照某种映射关系对应起来的时候，我们可以说A变量在一定程度上「解释」了B变量。这样就非常容易理解所谓的「中介」和「调节」。如果说变量C「调节」了A和B的关系，其实就是说A的变化对B的变化的影响程度，和C的数值有关。 举个具体的例子，说学习时间和学习成绩之间的关系。如果数据支持这样一个结果：智商越高，学习成绩对学习时间越敏感，那么这个时候我们就可以说，智商正向的「调节」了学习时间和学习成绩的关系。这里自变量直接影响因变量，而调节变量只是改变了影响的强度。如果说变量C「中介」了A和B的关系，最极端的情况，也就是完全中介下，加入了C之后，A的波动会变得无关紧要，因变量B根本不在乎A。这说明因变量B之前随着自变量A波动，只是因为A影响了C，C影响了B。仅仅因为没有控制C，所以在回归中才出现了貌似A直接影响B的情况。一旦把真正起作用的C控制住了，A就变得无关紧要了。还用成绩作为例子： 我们假定这么一个场景：老师预先给了100道题，说随机抽10道考，那么显然如果能把这100道题都做出来，那么成绩就可以拿满分。所以这个时候做题的数量，从概率上决定了成绩的高低，而学习时间仅仅决定了做题的数量。在没有加入做题的数量之前，学习时间会非常显著，但是加入了做题数量之后，时间其实就变得无关紧要了：无论一个人学习10小时还是20小时，真正起作用的并不是时间，而是他/她做了多少道题。体现在「学习时间」这个变量的显著性被几乎彻底的「抽空」了，这时候就是完全中介。但是如果学习的场景没有这么严格，考试的范围也不固定，那么是把学习时间都用来做题，还是说分出一段时间来看概念呢？这时候加入「做题数目」这个自变量，可能确实也会抽空相当一部分的「学习时间」，但是如果有额外的「学习时间」用来读书加深理解，可能对学习成绩也有正面的影响，加入「做题数目」之前，「学习时间」三颗星显著（p<0.01）, 之后变成一颗星显著(p<0.1)，这个时候就可以说「做题数目」是一个部分中介变量。无论是全部还是部分，这都只是程度的区别，在统计上一般是通过Sobel检验来判断的。 大部分社会科学（非生物向），因为自变量和因变量都是人或者组织的行为、气氛、产出等等，如果真的要搜山检海，每一点都要追求到详细的物理、生物学上的「机制」怎么来的，那几乎是不可能完成的任务，也有太多不可控制和观察的因素。所以很多时候论文往往是通过基础数学和概率理论（信号理论，风险理论等等）和生物、神经的证据打底，然后在这个基础上通过各种推理和合理猜测来叠床架屋，最终提供一种「令人满意」的解释。 中介和调节，本质上也就是对真实机制的一个极大简化。无论是完全中介还是部分中介还是上面讲的调节，都是一个机械的统计过程，也就是「关联」，中介和调节只是相对来说更加复杂的「关联」而已。数据本身无法解释彼此，本身并不代表任何必然或者因果的关系。能够解释的是理论，这也就是说，单独回归出来一个结果，在研究中是没有任何意义的。因为这个结果完全可能是偶然的。 一个合格的标准，就是变量的测量能过了信度和效度检测，然后通过回归或者其他的统计检验，能够做出来数据上的「关联」，并且这种关联和论文中提供的理论推导的结果相吻合，这个时候就可以认为理论得到了数据/实验的支持。满足了这个合格的标准，如果研究的课题非常的有趣和有意义，都已经足以在大部分的社会科学领域发非常好的杂志了。如果实验过程或者数据比较优质，能够容许一些去除干扰，推断因果的手段（如工具变量），那么就是非常稳健的结果了。 经济学杂志也刊登很多具体社会科学领域的论文，比较类似的课题，经济学实证论文和领域专业论文相比，经济学论文的执念往往在分析方法，就是如何用各种计量方法来从数据中得到「因果关系」，单独搞一个调节或者中介，数据吻合的再好，大概率也是无法过审的，因为总会有人提出各种各样的内生性问题来反驳文章中所声明的因果不成立；而其他领域的专业论文执念往往在度量和实验设计上，就像心理学里面各种复杂的量表和实验设计来度量五花八门而又无法直接观测的各种变量一样；所以经济学论文中较少单独拿出来长篇大论来说变量的信度和效度，而在心理学中经常会花较大篇幅来探讨。       