用SPSS中的回归分析如何做具有多个测量条目的变量的调节效应分析！ - SPSS论坛

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楼主

xiaotuziwr 发表于 2011-5-24 17:19:54 |AI写论文

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最近在写论文，遇到一个比较麻烦的问题，需要做调节效应分析，看了论坛中的许多帖子，但感觉有些地方仍然说的不清晰！我要做的调节效应是潜变量A对潜变量B的影响受到潜变量C的调节，其中，A具有五个测量条目，B具有五个测量条目，C也具有五个测量条目！
我看论坛中有关于调节效用的帖子都是在说A、B、C都是具有直接的数据的调节作用，比如A是学习态度、B是焦虑、C是数学成绩的这类分析，这类分析相对来说简单一些，用SPSS回归分析或者层次回归就可以了（因为我要SPSS中回归分析做调节效应检验，不用SEM方法进行检验）！
但对于比如有五个测量题目的客户满意、五个测量条目的客户忠诚和五个测量条目的客户价值这种变量来说，做起来时感觉比较困难，特别是没有各个潜变量的得分数据，而只有各潜变量测量条目的得分数据，而在SPSS回归中要输入的数据是各个潜变量的得分数据，请问如何通过各个测量条目的得分算出各个潜变量的得分？这个问题困扰了我好几天了！
我看有些帖子和论文中说先要对数据（当然是各个测量条目的得分数据）进行“中心化处理”（Centering the independent predictor variables），请问这个中心化处理如何在SPSS中（抑或其他的软件）进行？我的意思是中心化处理后是否得到的就是各个“潜变量”的得分数据，而不是各个“测量条目”的得分数据，因为我看有些论文中说中心化处理是用各个“测量条目”的得分情况减去所有个案在该条目上的得分均值来得到，可是我想要是各个“潜变量”的得分数据！
诚请各位大侠释疑解答，不胜感激！最好有SPSS相关操作的视频！
因写论文急需，还请看到人士快速回复！再次诚谢！