针对#用分组回归方法检验调节效应，如何判断调节效应是否显著#的问题，搜索很多信息，论坛里也有一些相关帖子，但仍未得到解决。
由于用交互项检验调节效应不显著，于是采用分组回归的方法。（检验调节效应——交互项VS. 分组回归，论坛已有帖子进行了讨论 https://bbs.pinggu.org/thread-3796256-1-1.html）

以下是我的研究中存在的问题，望学术达人指点：
1.我所用的调节变量M是多维度构念（2个维度a和b），在分组时采用的方式是：对两个维度分别区分高低水平，选择同高同低的样本作为M的高低两组样本，这样的做法是否可行？
大部分研究在分组时（比如绘制调节效应图），大都采用 “Mean 加减SD” 的方式。我的样本采用此方法后得到的分组数据过少，故无法采用此方法。我的研究中，调节变量有两个维度。我采用的方法是分别进行中心化，＞0为高 ＜0为低，然后选择同高同低作为调节变量的高低两个分组。
2.采用SPSS做的分组回归，组1中变量A不显著，组2变量A很显著。是否能直接说明调节效应显著？
3. 组1和 组2中变量BBeta系数发生变化，且均显著, 组2显著性更高。要验证调节效应是否要用Z检验？怎么检验？
（有些帖子里面说T检验可以替代，楼主不确定是否可行，毕竟二者有差异，使用条件不一样）
一些研究者采用了Z检验来 检验变量差异的显著性，搜了很多资料也没找到怎么进行Z检验。

eg.“温忠麟 , 侯杰泰的《调节效应与中介效应的比较和应用》（2005）”我也看过，确实把书翻遍了都只看到那一句解释“若回归系数的差异显著, 则调节效应显著”
eg.文章“杨俊; 韩炜; 张玉利.工作经验隶属性、市场化程度与创业行为速度.管理科学学报, 2014, 17(8), 10-22”中的相关内容，也不详细。 具体内容包括：“为了检验调节效应假设，由于调节变量和自变量都是分类变量且整体样本量较小，本文采用先以调节变量为依据对自变量做分组回归再利用Z 检验来比较自变量回归系数差异显著性的方法来检验调节效应”
“两组样本中对创业行为速度的回归系数发生了变化． 为了检验其回归系数变化是否存在显著性，遵循文献［41］的建议，本文采用Z 检验来进行判断，计算得出体制内工作经验在两组样本中回归系数变化的Z 值为3． 16，体制外工作经验在两组样本中回归系数变化的Z 值为5.16，均大于2.58( P ＜ 0． 01) 的显著性临界值． 因此，可以判断在两组样本中，体制内工作经验和体制外工作经验的回归系数存在显著性差异”（原文引用的文献41为“Cohen J，Cohen P． Applied Multiple Ｒegression /Correlation Analysis for the Behavioral Sciences ( 2nd edition) ［M］． Hillsdale:Erlbaum，1983．”）



如果您解决过此类问题或者熟知此类问题，希望您能提供解答~~非常感谢！