刚看调节变量，现学现卖，一起探讨。
如果自变量X,因变量Y。调节变量为M，那么所谓调节方程应为
Y = aX + bM + cXM + e
重新写成
Y = bM + ( a + cM ) X + e
对于固定的M ,这是Y对X 的直线回归。Y与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。故也即C值也就是你所说的调节变量是增还是减。
另外还要注意调节效应和中介效应的区别，我认为你所说的应是正确。
我推荐一篇文篇给你看
调节效应与中介效应的比较和应用（温忠麟1, 2 　侯杰泰2 　张　雷）
另外，前面的贴子里可能也有相关的题，如
http://bbs.pinggu.org/thread-358719-1-1.html你可以参考
（个人理解：里面所说的离均差应是中心化，也就原观察值减去观察值的均值）
不外，上面所说的外文文献我都没有找到，如果你找到了可以发给我，谢了！lrfdnv@163.com
我也是刚刚学，说错地方多多见谅。

8# lrfdnv

谢谢！你说的基本是正确的。
但是可能你们还没有明白我的意思：
（1）我这里并非讨论什么是“中介效应”和“调节效应”；
（2）我也并非讨论调节效应的检验。事实上，调节效应的检验有许多成熟的方法，例如通过分层回归分析（hierarchical regression analysis）、温忠麟，候杰泰提出的“无约束估计法”等。

我的意思是：通过以上程序，我们已经检验得出调节变量（M）在自变量（X）和因变量（Y）间起调节作用（Y 对 X*M 回归显著）；在此之后，我们如何确定该调节变量是增强了，还是减弱了自变量（X）和因变量（Y）的关系的强度？

按温的说法 调节效应并非是交互相应的一种 从统计上来说他们的分析是一致的 此外不知楼主关于调节效应的两种分类是从哪里看来的？