這兩個詞經常被混用，但它們回答的是完全不同的問題。分清楚了，模型圖才畫得對，分析方法也才選得對。
一句話區分
- 中介（mediation）：X 透過 M 影響 Y。問的是「為什麼」——機制。
- 調節（moderation）：X 對 Y 的影響，在 W 不同的情況下不一樣。問的是「什麼時候」或「對誰」——條件。
舉例：主管支持（X）影響離職意圖（Y）。
- 如果是「主管支持提高了工作滿意度（M），滿意度再降低離職意圖」，這是中介。
- 如果是「主管支持對離職意圖的影響，在年資淺的員工身上更強」，這是調節。
統計上怎麼做
中介
傳統做法是 Baron & Kenny 的三步法，但現在多改用 Bootstrap 檢定間接效果。判斷標準是「間接效果的信賴區間是否包含 0」：不包含 0 表示中介成立。
SPSS 可用 PROCESS 巨集（Model 4），R 可用 mediation 套件，AMOS 與 SmartPLS 也都有對應功能。
調節
做法是建立交互項：Y = b0 + b1X + b2W + b3(X×W)。b3 顯著就代表有調節效果。連續變數通常會先做中心化（mean-centering）以降低共線性。
結果呈現上，多數期刊會要求畫「簡單斜率圖」：在 W 的高、中、低三個水準下，分別畫出 X 對 Y 的斜率。
三個常見的混淆
- 把調節寫成中介：模型圖上箭頭畫錯，後面全部要重做。畫圖時問自己：這條箭頭是指向另一個變數，還是指向另一條箭頭？
- 兩者都做但只報告一個：如果有理論依據支持，可以同時檢驗「被調節的中介」，但要說清楚順序與邏輯。
- 用相關係數判斷中介：X 與 M 相關、M 與 Y 相關，不代表中介成立。一定要做間接效果的檢定。
畫模型圖的時候，中介的箭頭接在變數上，調節的箭頭接在「路徑」上。這個視覺差異，就是兩者最本質的差別。