简短回答：本质上可以是同一种统计模型（有调节的中介模型 / moderated mediation），但实现方式、灵活性和适用场景不同。没有绝对“更好”，只有“更适合”。”

下面我给你系统对比一下。

---

一、本质是不是一个东西？

如果你用：

• SPSS + PROCESS 宏（如 Model 7、14、58等）
• Mplus 做结构方程模型（SEM）

来分析“有调节的中介模型”（moderated mediation）

👉 在数学本质上，它们可以估计的是同一种路径结构：

例如：

text
X → M → Y
同时 W 调节 X→M 或 M→Y

这在统计上都是：

• 路径回归模型
• 加入交互项
• 计算条件间接效应
• Bootstrap置信区间

所以在“理论模型”层面，是同一个统计思想。

---

二、核心区别

① 模型层级不同

🔹 PROCESS 宏

本质是：

多重回归 + 交互项 + Bootstrap

特点：

• 所有变量默认都是观测变量
• 本质是回归框架
• 不是真正的SEM框架

---

🔹 Mplus（结构方程）

本质是：

真正的结构方程模型（SEM）

特点：

• 可以建潜变量
• 可以控制测量误差
• 可以做复杂路径模型
• 可以多层模型（HLM）
• 可以多群组模型
• 可以处理非正态、缺失值（FIML）

---

三、哪个更好？

这要看你的研究需求。

---

情况1：全部是问卷总分（显变量）

比如：

• X = 工作压力总分
• M = 情绪耗竭总分
• Y = 离职倾向总分
• W = 社会支持总分

👉 这种情况下：

PROCESS 完全够用

• 操作简单
• 输出清晰
• 发表没问题
• 审稿人很熟悉

👉 用Mplus不会更“高级”，只是更复杂。

---

情况2：你有潜变量（每个变量有多个题项）

比如：

• 工作压力（5个题）
• 情绪耗竭（6个题）
• 社会支持（4个题）

👉 这时候差别就出来了：

PROCESS 的问题

• 只能用总分
• 忽略测量误差
• 可能低估或高估路径

---

Mplus 的优势

• 可以建潜变量
• 控制测量误差
• 结果更精确
• 理论上更规范

👉 如果是博士论文或高水平期刊，Mplus更规范。

---

四、统计层面区别

对比点	PROCESS	Mplus
本质	回归	结构方程
潜变量	❌ 不支持	✅ 支持
多层模型	❌	✅
多群组	❌	✅
缺失值处理	列删除	FIML
测量误差	不控制	控制
学习难度	低	高
发表级别	普通期刊足够	顶刊更常见

---

五、结果会一样吗？

如果：

• 所有变量都是显变量
• 样本一样
• Bootstrap次数一样

👉 两者结果通常非常接近

但如果：

• 使用潜变量
• 数据有缺失
• 数据偏态严重

👉 结果会不一样
👉 Mplus通常更稳健

---

六、什么时候一定要用Mplus？

✅ 变量是潜变量
✅ 博士论文
✅ 顶级期刊（尤其心理学、管理学）
✅ 有多层结构（员工嵌套在团队）
✅ 要做跨群组比较
✅ 要做复杂模型（多个中介+多个调节）

---

七、什么时候PROCESS更合适？

✅ 硕士论文
✅ 普通问卷研究
✅ 所有变量都是总分
✅ 只做一个简单调节中介
✅ 不想写代码

---

八、学术层面的真实评价

在严谨程度上：

Mplus（SEM） > PROCESS（回归框架）

但在实务研究中：

PROCESS 足够用，而且更直观

很多SSCI论文都是用PROCESS。

---

九、核心结论

✔ 本质是同一类统计模型
✔ PROCESS 是回归实现
✔ Mplus 是结构方程实现
✔ 复杂研究用Mplus
✔ 简单模型PROCESS完全够用

---

如果你愿意，你可以告诉我：

• 你现在是硕士还是博士？
• 变量是潜变量还是总分？
• 有没有层级结构？
• 目标期刊是什么水平？

我可以帮你判断哪个更合适，甚至帮你设计模型路径。