有不同。
第二步，检验(a1+a3U)(b1+b2U)是否与U有关。
做依次检验，先检验方程(2)中的a1、a3是否显著，再检验方程(3)(直接效应没有受到调节)或者方程(4)(直接效应受到调节)中的b1、b2是否显著。如果a1≠0且b2≠0(调节后半路径)，或者a3≠0且b1≠0(调节前半路径)，或者a3≠0且b2≠0(调节前后路径)，至少有一组成立，则中介效应受到调节。
报告结果时，写出中介效应(a1+a3U)(b1+b2U)(不显著的a3或b2变成零)，并报告其在U的均值以及均值上下1个标准差处的中介效应值，这样就对中介效应受到调节的情况有比较清晰的了解。
综上所述，温忠麟等给出有调节的中介模型的层次检验流程。这个流程是针对前半路径和后半路径都受到调节的中介模型，如果理论假设是只有前半或后半路径受到调节，相应的回归方程和检验略有调整。如果只有前半路径受到调节，则方程(3)或(4)中不包含调节变量和中介变量的交互乘积项UW(即没有b2)；如果只有后半路径受到调节，则方程(2)中不包含自变量和调节变量的交互乘积项UX(即没有a3)。
4.2.2校正的非参数百分位Bootstrap置信区间法
Hayes 等人提出的校正的非参数百分位Bootstrap置信区间方法属于此类，该方法提供了多个可选择的模型，只需根据研究中所涉及的变量和关系，选择相应模型即可，例如，调节前半段选择模型7、调节后半段选择模型14、调节前后段选择模型21，调节前后和直接作用选择模型59等。查看结果时根据不同的调节位置查看不同的系数。操作方法与有中介的调节基本一致。
步骤一，运行SPSS，打开数据文件；
步骤二，在SPSS 程序的菜单栏中找到“分析”栏目下的“回归”，在“回归”下面找到已经安装的PROCESS插件；
步骤三，运行PROCESS程序，出现对话框；
步骤四，在对话框里的相应的输入框里，输入因变量为变量3，自变量为变量1，中介变量为变量4、调节变量为变量2(此处输入的中介和调节变量字母缩写要与Hayes等人的模型中的相对应，否则无法运行)；
步骤五，假设通过检验c3’显著，建立覆盖三个阶段的模型，Model Number选择59，把Bootstrap取样(Bootstrap samples)设定为1000，建议为5000，Bootstrap方法选择偏差校对方法(bias corrected)，置信区间选择95%置信区间；
步骤六，点击确定执行程序。
执行完程序，会出现输出文件。在输出文件中包括每一个调节阶段的交互项、调节变量不同调节水平的直接和间接效应。如果置信区间不包括0，那么研究假设成立，如果包括0，则研究假设不成立。