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在撰写论文时，研究者最常苦恼的部分之一，就是“变量之间的关系设定”。
虽然已经确定了自变量和因变量，但中介变量或调节变量应不应该加入、要加入到什么程度、该设定哪些路径，常常让人感到困惑。
The Brain在这个分析结构设计过程中，帮助研究者将其所设想的理论背景与实际分析数据相连接。
1. 变量需要结构，才有意义
即使设置了很多题项（问卷项目），也不代表分析就会更好。如果变量之间缺乏结构，即便使用SPSS等工具做分析，也难以进行解释。
The Brain在接受分析委托时，会提出如下问题：
这个题项代表的是哪个变量（概念）？
这个变量是为了说明什么样的关系？
在结构方程或回归分析中，这个变量应处于什么位置？
只有整理好变量之间的连接结构，之后的分析才能具有说服力。
2. The Brain提供结构化的变量表
在实际分析之前，The Brain会根据研究目的，提供一个将变量之间关系以视觉方式整理的表格（或图示）。
例如：
| 分类 | 变量名 | 测量题项 | 角色 |
| 自变量 | 服务质量 | Q1~Q5 | 影响因素 |
| 中介变量 | 顾客满意度 | Q6~Q8 | 中介因素 |
| 因变量 | 再利用意图 | Q9~Q10 | 结果变量 |
通过这样的整理，问卷构成和分析设计之间的关联一目了然，撰写论文时“变量说明”部分也会更加明确清晰。
3. 中介/调节效应设定基于实例提出建议
许多研究者苦恼于“中介变量”和“调节变量”的设定。虽然在理论上可以理解，但在实际数据中是否能分析出来，常常令人担忧。
The Brain基于类似研究类型的分析案例，提出在实际中可行且可解释的结构。
例如：
情绪劳动 → 工作满意度 → 离职意图（中介效应）
自我效能感对情绪劳动与工作满意度之间关系具有调节效应（调节效应）
4. 设计与分析必须同步考虑
优秀的分析不仅仅在于使用了高级的统计技术。一个优秀的分析设计，是理论、变量、题项、以及受访者的逻辑流程彼此吻合的结果。
The Brain不仅提供统计分析，还基于对研究设计的理解，一起思考分析结构。因此，提供的不是单纯的数据，而是能够通过论文审查的结构与解释。
5.结论
变量之间的关系设定，是比统计技术更贴近研究本质的工作。
The Brain致力于将研究者的理论想法，转化为可分析的结构。
论文中具有说服力的统计解释，正是从这个阶段开始的。
