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[学习资料] 如何用分组回归检验调节作用? [推广有奖]

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spssau 发表于 2021-9-15 10:35:01 |显示全部楼层

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线性回归是使用最为广泛的一种研究方法,其可用于研究X对于Y的研究。分组回归是线性回归的拓展,其实质就是线性回归。比如研究X对于Y的影响,研究查看且对比不同组别时,X对于Y的影响是否有着不一致等。

当调节变量为定类数据,自变量为定量数据,就选择用分组回归的方法进行分析。与分层回归相比,分组回归的结果含义更明确,也更容易解释。

一、研究背景

当前有一项研究,收集了200份调查问卷,用于研究工作忠诚度(Y)影响。自变量分别为薪水X1、福利X2、同事关系X3。现希望以学历作为分组,研究薪水、福利、同事关系对于工作忠诚度的影响。

二、操作步骤

登录SPSSAU,选择【计量经济研究】–【分组回归】。

分别将薪水、福利、同事关系三项放入X框;学历放入分组项,工作忠诚度放入Y框。点击开始分析。

三、结果分析

(1)分组回归模型

上表展示的是,分组回归结果以及不同模型的比较情况。图中共有四个模型分别是:整体回归模型,以及学历分别为本科以下,本科和本科以上时3个组别单独得到的回归结果。

从每个模型的样本量中,也可以看出第一个模型为整体模型(样本量200),另外3个模型样本量总和为200。相当于分别筛选出对应学历的样本进行线性回归分析,其中本科以下样本为64人,本科为115人,本科以上21人。由于分组回归会分散每个回归的有效样本量,建议每个组别样本量较多时使用。

如何判断组间系数的差异(即是否有调节作用):

分组回归可分为两步,第一步先针对整体模型进行分析,第二步针对不同组别时的回归模型结果进行分析。分析时可能出现以下情况:

①情况1: 当出现整体模型中X对于Y没有影响。即说明X对Y没有影响(不显著,p 值大于0.05),那么第二步基本无意义。

②情况2:当整体模型通过F检验,X对Y有影响。第二步出现一部分组别显著一部分不显著,那么可以直接以某组别时X对Y有影响,某组别时X对Y无影响,作为研究结论(即有调节作用)。

③情况3:当整体模型通过F检验,X对Y有影响。第二步检验中每个组别下都有显著的影响,需要进一步针对回归系数的差异进行检验,如果回归系数具有显著性差异,则有调节效应,反着无调节效应。

根据上表结果,对整体回归模型进行分析:模型通过F检验,说明模型具有统计学意义,薪水和同事关系对工作忠诚度有正向影响关系。

对各分组回归模型进行分析:

当样本学历为本科以下时,薪水和同事关系会正向影响工作忠诚度;

当样本学历为本科水平时,薪水和同事关系会正向影响工作忠诚度;

当学历本科以上水平时,薪水、福利、同事关系均不会对工作忠诚度产生影响,即说明本科以上水平的样本,对于薪水、福利、同事关系的态度,并不会对他们的工作忠诚度产生影响。

(2)回归系数差异检验

表2:回归系数差异检验

回归系数差异检验结果是对上表结果的补充。如果在上一步回归模型结果中,显示在每个组别下X对于Y均有影响(显著,p 值小于0.05),那么可以通过检验对比回归系数,查看影响幅度是否存在的差异。

如果回归系数的差异显著,则在不同学历情况下,X对Y的影响幅度有显著性差异。即说明学历在X对Y的影响中起到了调节作用。

上表格展示‘薪水’,‘福利’和‘同事关系’分别对于工作忠诚度的影响,以及区分不同学历情况下时的回归系数差异情况。表格中红色部分表示在表1回归模型中有显著影响的结果。

  • 薪水对于工作忠诚度的影响,本科以下和本科时,薪水对忠诚度都有显著的正向影响,此时可对比此2个回归系数(0.459和0.312)的差异幅度(t =1.268,p =0.207>0.05),说明本科以下,本科时,薪水对于忠诚都有正向影响,影响幅度并没有明显的差异。

  • 同事关系对于工作忠诚度的影响,本科以下或本科时,同事关系对忠诚度都有着正向影响(回归系数分别是0.290和0.649),而且影响幅度有着显著的差异(t =4.323,p =0.000< 0.01),说明同事关系对忠诚度有着正向影响,而且本科学历(相对本科以下时)的影响幅度明显更大。

总结: 综上所述,学历在薪水、同事关系对工作忠诚度的影响关系中起到了调节作用。

薪水对于工作忠诚度的影响,在学历为本科以上或本科时,薪水对忠诚度都有显著的正向影响,学历为本科时以上并没有影响。

同事关系对于工作忠诚度的影响,在学历为本科以下或本科时,同事关系都会对忠诚度有着正向影响,且本科学历时同事关系的影响幅度明显更大;但是本科以上学历样本时,同事关系对忠诚度不会产生影响。

四、其他说明

分组回归可用于研究调节作用,同时SPSSAU也提供分层回归分析(进阶方法->分层回归)或直接使用SPSSAU[调节作用(问卷研究->调节作用)。

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关键词:分组回归 调节作用 回归检验 如何用 线性回归分析

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