求自变量为类别变量的调节作用分析方法

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当自变量为类别变量，调节变量为连续变量时的调节效应分析方法。希望高手指点的详细一点，本人水平有限，谢谢！！！

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关键词：调节作用 分析方法 自变量 效应分析 调节效应 自变量

调节效应重要理论及操作务实  
一、调节效应回归方程：      调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：  y=a+bx+cm+e                  1） y=a+bx+cm+c’mx+e            2）  在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。
二、检验调节效应的方法有三种：  1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12 和R22是否有显著区别，若R12和R22 显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；  2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；  3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；  4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2 。  注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关。
   
在本问题中分类自变量（x）+连续调节变量（m）     这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换，将自变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做层次回归分析。分类自变量转换为伪变量的方法：假设自变量X有n种分类，则可以转换为n-1个伪变量，例如自变量为年收入水平，假设按人均年收入水平分为8千以下、8000~2万、2万~5万、5万~10万、10万以上四种类型，则可以转换为3个伪变量如下：                 x1     x2     x3  10万以上        1      0      0  5万到10万      0      1      0  2万到5万       0      0      1  8千以下         0      0      0  上述转换在spss中可以建立3个伪变量x1、x2、x3,变量数据中心化后标准回归方程表示为：  y=b1x1+b2x2+b3x3+cm+e y=b1x1+b2x2+b3x3+cm+c1mx1+c2mx2+c3mx3+e    4)  x1=1表示10万以上；x2=1表示5万到10万；x3=1表示2万到5万；8千以下=0。此时8千以下的回归方程表示为：y=cm +e(在x1、x2、x3上的伪变量值为0)；之所以单独列出这个方程，是为了方便大家根据回归方程画交互作用图,即求出c值就可以根据方程画出8千以下变量的调节效应图。  检验方法为分析R2 显著性或调节系数C’显著性。  注：在这4种分类自变量的调节效应分析中，采用R12和R22 显著性检验时，是对4种类型自变量在调节变量作用下的调节效应的整体检验，总体显著的效果可能会掩盖某种类型自变量与调节变量的交互作用不显著的情况，此时，我们就要逐一审查各个交互项的偏相关系数。对方程4）而言，如果检查调节变量的偏相关系数，则有可能会出现一些调节变量偏相关系数不显著的情况，例如，c1显著、c2和c3不显著或c1和c2显著，c3不显著的情况等，此时可根据交互项的偏相关系数来发现到底是那种类型的自变量与调节变量的交互作用不显著。、

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