假设H8的检验：情绪的调节作用

八、假设H8的检验：情绪的调节作用

在假设8中，情绪的维度为调节变量，满意度为自变量，重游意愿为因变量。本书采用多元回归方法检验调节变量，共执行4次回归分析。首先，控制了性别、年龄、教育程度和收入（模型1，M1）。其次，将满意度自变量加入回归方程（模型2，M2），加入情绪调节变量（模型3，M3）；最后加入调节变量×自变量的交互项（模型4，M4）。在回归中，先对自变量和调节变量进行中心化（因为变量都是连续变量），即把每个样本的变量得分值减去该变量的平均分。之后，将回归结果相互比较，检验调节效应是否存在。

（一）爱的调节满意度对重游意愿的影响

结果如表5.24所示。第二层回归分析中纳入满意度后，模型达到显著水平。第二层回归分析加入爱这一调节变量，R平方显著提高。第三层再加上爱乘以满意度的交互作用，结果显示R平方显著提高。假设H8a得到支持，爱促进满意度对重游意愿的正向关系。

（二）高兴的调节满意度对重游意愿的影响

结果如表5.25所示。第二层回归分析中纳入满意度后，模型达到显著水平。第二层回归分析加入高兴这一调节变量，R平方显著提高。第三层再加上高兴乘以满意度的交互作用，结果显示不显著，所以H8b假设没有得到支持，高兴没有调节满意度对重游意愿的影响。

（三）惊喜的调节满意度对重游意愿的影响

结果如表5.26所示。第二层回归分析中纳入满意度后，模型达到显著水平。第二层回归分析加入惊喜这一调节变量，R平方显著提高。第三层再加上惊喜乘以满意度的交互作用，结果显示R平方显著提高。假设H8c得到支持，惊喜促进满意度对重游意愿的正向关系。(https://www.daowen.com)

（四）不愉快的反向调节满意度对重游意愿的影响

结果如表5.27所示。第二层回归分析中纳入满意度后，模型达到显著水平。第二层回归分析加入愉快这一调节变量，结果显示不显著，所以H8 d假设没有得到支持，不愉快没有反向调节满意度对重游意愿的影响。