苹果/安卓/wp
积分 124, 距离下一级还需 21 积分
权限: 自定义头衔
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯, 金钱卡, 显身卡下一级可获得
道具: 匿名卡
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
上火签到天数: 1 天连续签到: 1 天[LV.1]初来乍到
根据温忠麟, 侯杰泰, 张雷的观点，如果自变量是连续型变量，调节变量是类别型变量，则在验证调节效应时应采取分组回归的方法
但是我查找原文，发现考察调节效应是否存在的标准是回归系数的差异程度。
19:35:25 上传
但是，我查到的文献却是通过说明R方、F值以及回归系数的变化程度来说明 调节效应的存在，这是否科学？
19:35:10 上传
如果要比较系数的差异性，需要怎么做？
fisher检验需要一个四格表，但分组回归只能提供两个值
支持楼主：、
购买后，论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
分组回归分析，如果要检验系数是否显著，需要用到结构方程模型才可以处理。而您所说的用R方改变量，这个是SPSS的分层回归分析。两者是不同的思路。
这两种方法不冲突，建议采取第二种方法。
温氏论文中的方法，分组回归，需要求联合标准误（spss中需要手算），且因为分组降低统计功效，现在一般不建议采用。
第二种方法是进行哑变量编码，乘积交互方法进行调节变量纳入，所以出现R2,ΔR2,及是否显著等指标，这是分层回归的操作。
同问，如果用fisher检验分组调节回归系数是否显著，它的具体步骤是什么？？如果用R方，F值的话，判断是否存在调节效应的临界值是什么呢？？
zlgsx 发表于
这两种方法不冲突，建议采取第二种方法。
温氏论文中的方法，分组回归，需要求联合标准误（spss中需要手算 ...实际上作者是按照第一种方法来做的
10:34:19 上传
而且仔细看会发现，他的表里面根本没有 自变量×调节变量的交互项
我猜测他是想通过报告R方、F值等指标的方式来说明 回归系数显著
carloszone 发表于
实际上作者是按照第一种方法来做的他这个说明不太严谨，需要联合检验说明增加是显著的。他这里没有显著性检验吧？
本帖最后由 zlgsx 于
16:16 编辑 carloszone 发表于
实际上作者是按照第一种方法来做的他这个说明不太严谨，需要联合检验说明增加是显著的。他这里没有显著性检验吧？
楼主可以把找的第二篇论文题目告知我吗？
zlgsx 发表于
这两种方法不冲突，建议采取第二种方法。
温氏论文中的方法，分组回归，需要求联合标准误（spss中需要手算 ...可以告知一下第二种方法有什么论文用过的吗？
正在做回归模型，如果自变量和调节变量都是哑变量，要怎么做调节效应啊，求大神解答。。。
无限扩大经管职场人脉圈！每天抽选10位免费名额，现在就扫& 论坛VIP& 贵宾会员& 可免费加入
加入我们,立即就学扫码下载「就学」app& Join us!& JoinLearn&
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
如有投资本站或合作意向，请联系（010-）；
邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
京ICP证090565号
京公网安备号
论坛法律顾问：王进律师求教：交互效应与调节效应 - 服事人的（路22:26） --
查看: 2141|回复: 6
最后登录注册时间威望0 金钱580 贡献137 阅读权限30积分717日志记录帖子主题精华0好友
秀才, 积分 717, 距离下一级还需 783 积分
注册时间最后登录积分717精华0主题帖子
在《组织与管理研究的实证方法》十章中讲到了调节变量 ，但对调节作用的检验实质上也只是检验了交互作用。那如果在实际当中如何区分到底是调节效应还是交互效应呢？因为在交互效应中两变量是对等的，也就是说X1在X2与Y之间起调节，X2也在X1与Y之间起调节作用。如果研究事先假设X2是调节变量，检验了交互效应存在后，怎么就能确定X2是调节变量而不是X1呢？# u1 Y! a# V& X; r$ r! F: J# Q
4 v1 i# F7 q3 m, l! ?8 a2 @
初学者，不知道我的问题有没有说清楚，也不知道以上理解是否正确，请教大家！
最后登录注册时间威望0 金钱580 贡献137 阅读权限30积分717日志记录帖子主题精华0好友
秀才, 积分 717, 距离下一级还需 783 积分
注册时间最后登录积分717精华0主题帖子
本帖最后由 mayecho 于
14:08 编辑
补充一个：记忆中在什么地方看到说调节变量与自变量和因变量要不相关，但现在找不到具体的出处了。这句话正确吗？
最后登录注册时间威望248 金钱16842 贡献11934 阅读权限255积分29024日志记录帖子主题精华0好友
注册时间最后登录积分29024精华0主题帖子
我也听过有人说∶「调节变量不影响因变量」，但是我个人不觉得调节变量有这样的限制。
mayecho，你第一个问题问得很有趣。量化的研究是「理论-&假设-&分析数据-&结论」。如果是这样的话，你为什么要 “验证”或是分开到底是调节还是交互呢？! \; _4 e7 _0 Q' \5 y- s/ d
这就等于如果你假设 X1和X2影响Y， 然后看见 X1和X2与Y的回归系数是0.4和0.3，那你就下结论说理论和假设得到支持了。 那时候，你会不会问到底是 X1 影响 Y， 还是 Y 影响 X1呢？如何验证和分开呢？
最后登录注册时间威望0 金钱580 贡献137 阅读权限30积分717日志记录帖子主题精华0好友
秀才, 积分 717, 距离下一级还需 783 积分
注册时间最后登录积分717精华0主题帖子
本帖最后由 mayecho 于
16:36 编辑
, y& `8 \) n+ I4 e5 v
谢谢kenneth！0 c% u* o7 w* B' c* s8 q1 C( |. D
也就是说，到底谁是调节谁是主效应是在理论部分确定的，而不是说用数据来确定？对吗?因为理论部分做的工作不够，所以就希望依赖于数据的结果，这是犯了量化研究的大忌了！: p+ {& D; X! X8 j0 L% |6 T
若调节变量可以与因变量相关，那在一个模型中，一个变量可以即是调节变量也可以是主变量吗？如果在模型中进行这样的假设，会不会有什么问题？
最后登录注册时间威望248 金钱16842 贡献11934 阅读权限255积分29024日志记录帖子主题精华0好友
注册时间最后登录积分29024精华0主题帖子
一个变量当然可以是调节变量也可以是主变量。为什么会有什么问题呢？
最后登录注册时间威望0 金钱580 贡献137 阅读权限30积分717日志记录帖子主题精华0好友
秀才, 积分 717, 距离下一级还需 783 积分
注册时间最后登录积分717精华0主题帖子
谢谢kenneth!只是心里有一些模糊，问了之后，更确定了自己的想法！
最后登录注册时间威望0 金钱29 贡献16 阅读权限10积分45日志记录帖子主题精华0好友
书童, 积分 45, 距离下一级还需 5 积分
注册时间最后登录积分45精华0主题帖子
弄清楚了这个问题了，谢谢尊敬的罗老师
2009年度勋章
2009年度勋章怎么在SPSS软件中用多元线性回归做调节效应分析？
这个问题是基于刘朝杰老师发给我的一篇文献温忠麟老师的《调节效应与中介效应的比较和应用》论文，当自变量和调节变量都是连续变量时，用带有
第三步，可以做多重线性回归了。但是要注意的是必须选用“enter”，而不是stepwise等其他变量进入的方法。就是让自变量强制进入模型。做回归的时候，先做Y对X，M的回归（第一个模型），然后做Y对X,
M, X*M的回归（第二个模型），每个模型的R
square的差值越大越好，表示调节效应显著。
&第四步，结果出来的时候，要看Unstandardized
Coefficients的结果。由于自变量在第一步已经标准化，所以这时的Unstandardized
Coefficients就是标准化的结果，而不能再看Standardized
Coefficients这一列的结果。另外，由于自变量是强制进入，所以所有变量都应在模型中，无论它是否有显著性。
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。}