中介变量和调节变量是统计学和心理学研究中常用的两种变量类型，‌核心区别在于作用机制不同‌：‌中介变量解释自变量如何影响因变量‌（作用路径中的"桥梁"），‌调节变量则说明自变量何时或对谁的影响更强‌（作用条件中的"开关"）。

1. ‌作用机制差异‌

   • 中介变量：体现自变量通过该变量间接影响因变量的传导过程（例如：工作压力→睡眠质量→工作效率，睡眠质量是中介变量）。
   • 调节变量：改变自变量与因变量之间关系的强度或方向（例如：教育水平对收入的影响中，年龄可能调节这种关系，不同年龄段效应不同）。

2. ‌统计检验方法‌

   • 中介分析通常采用逐步回归法或Bootstrap法，验证路径系数是否显著。
   • 调节效应通过引入交互项（自变量×调节变量）检验，观察交互项是否显著。

3. ‌研究问题导向‌

   • 中介变量回答"为什么"或"怎样起作用"（机制挖掘）。
   • 调节变量回答"何时有效"或"对谁更有效"（边界条件）。

4. ‌可视化呈现‌

   • 中介模型常用路径图展示变量间的单向链条关系。
   • 调节效应通常通过分组回归或交互作用图显示斜率差异。

理解两者的区别能帮助研究者更精准地构建理论模型——‌中介揭示内在过程，调节界定适用范围‌。实际分析中，同一变量可能兼具两种角色，需结合理论假设进行区分。