调节效应是指在研究X对Y的影像过程中，自变量X与因变量Y的关系受到调节变量Z的影响，用于假设验证。相关分析研究变量之间的相关关系，回归分析研究变量之间的回归影响关系。
变量之间有了相关关系，才可能会有回归影响关系。调节效应分析是在有回归影响关系（自变量X对因变量Y的影像关系）的基础上进行的，因此首先需要对变量进行相关关系分析和回归影响关系分析。
针对调节效应分析，调节变量Z与自变量X和因变量Y之间不会有很强的相关关系，因此在进行相关关系分析时出现调节变量Z与自变量X和因变量Y之间的相关关系很弱，或者没有相关关系，均属于正常现象。
调节效应分析用于检验在自变量X对因变量Y的影响过程中，当调节变量Z取不同值时，X对Y的影响程度是否会有明显差异。如果有明显差异，那么说明调节效应存在，反之则不存在。
类似中介效应分析，在实际分析过程中，调节效应可能涉及多个自变量X和调节变量Z,甚至多个因变量Y，研究人员在进行调节效应分析时应该将复杂的模型拆分为多个简单模型，最终完成调节效应分析。调节效应基本原理示意图如图所示：
调节效应基本原理示意图
可以直观地看出，自变量X与因变量Y之间有着正向相关关系，当X增大时，Y也会随之增大，而当调节变量Z在不同水平时，X与Y之间的关系紧密程度不同：相对于调节变量Z在Z2水平，调节变量Z在Z1水平时，X与Y之间的同向增加幅度会更强。当有类似此类关系现象出现时，称变量Z为调节变量，此类分析被称为调节效应分析。
上述特征为调节效应的基本特征，具体操作中如何画出调节效应图呢？
方式一：利用SPSSAU
Step1：打开SPSSAU网站，登陆，可以微信直接登陆
Step2：选择【问卷研究】-【调节作用】
Step3：放入对应分析项。设置调节类型及数据处理方法。
如果X或者Z为定量数据，通常需要进行中心化或者标准化处理。
如果X或者Z为定类数据，则需要进行虚拟(哑)变量后才能分析。两种处理都在SPSSAU中进行了自动化处理，只需要在分析前进行设置即可。
如果自变量X和调节变量均为定类数据时，使用【进阶方法】-【双因素方差】分析。
Step4：点击开始分析即可。
Step5：SPSSAU分析结果会自动输出调节效应图。
Step6：也可以下载数据，在Execl中自行绘制折线图。
方式二：利用SPSS(process)插件
Step1：Hayes'PROCESS syntax
-下载PROCESS Custom Dialog并安装到SPSS
（process插件）
Step2：在SPSS中打开PROCESS。【分析】-【回归】-【PROCESS】-【Select Model 1(Moderation)】
Step3：按照教程展示选中自己的自变量、因变量与调节变量。以及其他需要选择的内容，点击确定便可以得到调节效应检验结果与调节效应图了。
上面展示了两种调节效应图的绘制操作，但是没有一样东西是绝对完美的，两种方式有利有弊。
SPSSAU：无需下载，在线即可操作，窗口按钮简单明了。但是非会员只可读取50条数据，就意味着如果是几百份问卷的话是不能进行的。开通会员可以使用但是会员费用较高。
SPSS-PROCESS：可以分析的数据量不受影响，但是前提是要先安装好SPSS软件，再安装PROCESS插件，操作过程中需要勾选的内容可能会选错，导致结果出问题。
