在建立概念模型时，准确地描述各变量及其之间的关系非常重要。这有助于清晰地阐明研究的假设、理论基础和预期的影响路径。以下将介绍如何准确描述变量之间的关系，并提供各种变量描述的示例。
1. 变量类型
自变量（Independent Variables，IV）：影响其他变量的变量，也称为预测变量或解释变量。
因变量（Dependent Variables，DV）：受到其他变量影响的变量，也称为结果变量或响应变量。
中介变量（Mediator Variables，Me）：在自变量和因变量之间传递影响的变量。
调节变量（Moderator Variables，Mo）：影响自变量与因变量之间关系强度或方向的变量。
控制变量（Control Variables，CV）：可能影响因变量，但在研究中需要控制其影响的变量。
3.2 中介变量
示例：
3.3 调节变量
示例：
- 变量描述：
- 自变量：技术创新（Technological Innovation）
- 因变量：市场绩效（Market Performance）
- 调节变量：市场竞争程度（Degree of Market Competition）
- 关系描述：
- 假设4：市场竞争程度调节技术创新与市场绩效之间的关系。当市场竞争激烈时，技术创新对市场绩效的正向影响更强；反之，当竞争较弱时，该影响减弱。
3.4 多重关系的综合描述
示例：
3.5.1 明确控制变量的选择依据
示例：
- 在研究员工工作绩效时，可能需要控制年龄、性别、教育水平等人口统计学变量，因为这些因素可能影响员工的绩效表现。
示例1：
研究培训效果对员工绩效的影响，控制变量为工作年限
变量描述：
- 自变量：培训效果（Training Effectiveness）
- 因变量：员工绩效（Employee Performance）
- 控制变量：工作年限（Years of Experience）
关系描述：
- 培训效果预计对员工绩效正向影响，即有效的培训可以提高员工的绩效水平。
- 工作年限可能对员工绩效产生影响，因为有更多工作经验的员工可能具备更高的技能和效率。
在模型中的描述：
- 在统计分析中，将工作年限作为控制变量纳入回归模型，控制其对员工绩效的影响。
回归结果：
- 培训效果对员工绩效有显著正向影响（beta = 0.40, p < 0.001）。
- 工作年限对员工绩效也有显著正向影响（beta = 0.15, p < 0.05）。
解释：
- 控制了工作年限后，培训效果对员工绩效的影响仍然显著，说明培训的作用是独立且重要的。
- 工作年限的正向影响也表明，经验丰富的员工可能表现更好。
示例2：
研究媒体暴露对公众健康意识的影响，控制变量为受教育程度
变量描述：
- 自变量：媒体暴露（Media Exposure）
- 因变量：健康意识（Health Awareness）
- 控制变量：受教育程度（Education Level）
关系描述：
- 媒体暴露预计对健康意识有正向影响，即接触更多健康相关媒体内容的人，其健康意识可能更高。
- 受教育程度可能影响健康意识，因为教育水平较高的人可能更关注健康信息。
在模型中的描述：
- 将受教育程度作为控制变量，纳入模型，分析其对健康意识的影响。
回归结果：
- 媒体暴露对健康意识有显著正向影响（beta=0.35, p<0.001 ）。
- 受教育程度对健康意识也有显著正向影响（beta=0.20, p<0.01）。
解释：
- 在控制了受教育程度的影响后，媒体暴露仍然对健康意识有显著影响。
- 受教育程度的影响表明，提高公众教育水平也有助于提高健康意识。
4. 准确描述变量关系的要点
4.2 描述影响程度
4.3 结合理论和实证研究
4.4 注意变量间的相互作用
5. 总结
- 准确描述变量之间的关系是科学研究的重要组成部分。
- 在描述中，应明确变量的定义、关系方向、影响程度和理论依据。
- 结合模型的整体结构，考虑变量间的复杂关系，包括直接影响、间接影响、中介和调节作用。
- 使用规范的学术语言，确保描述的清晰度和准确性。
