在复杂的因果关系中，中介变量如同一座桥梁，连接着自变量和因变量，帮助我们理解现象背后的深层机制。中介效应研究的核心在于，当我们知道自变量 X 如何影响因变量 Y 时，探寻这个过程中是否存在一个或多个中间变量 M 起着关键作用（通过 M 这一中介，X 的影响得以传递到 Y）。
在实际操作中，当所有变量均为连续且显性时，SPSS的process插件成为我们探索中介效应的利器。首先，打开数据集，启动process插件，它虽非标准组件，但其功能强大（从数据导入到回归分析，只需几个步骤）：
在结果解读阶段，我们通过具体案例来阐明。假设自尊（X）、心理弹性（M）和应对倾向（Y）是研究对象，结果显示（以清晰的图表辅助解读）：
中介效应的大小通过总效应（c = 直接效应 + 间接效应）体现，其中间接效应即为中介效应，本例中为0.34。此外，中介效应的量可以使用多种评估指标，如ab/c、ab/c'、R2med和K2来衡量，它们的数值均证实了中介效应的存在（具体数值直观呈现）。
通过采用Preacher和Hayes的Bootstrapping方法（5000次迭代），我们得到中介效应的置信区间，自尊对应对方式的直接效应不显著，但心理弹性作为中介变量，其间接效应显著。中介效应量的各个置信区间均不包含0，进一步强调了心理弹性的中介作用（严谨的统计检验强化了结论的可靠性）。
总的来说，中介效应的研究不仅有助于整合理论，还为我们揭示了自变量如何通过中介变量影响结果的机制。通过深入理解中介效应，我们能更好地解析复杂的因果关系，为理论研究和实证分析提供有力支持（中介效应，一个理解复杂关系的关键洞察工具）。