1.自变量X对因变量Y做回归,查看X主效应。
2.将4分类调节变量的3个虚拟变量纳入分层回归第二层,查看第1层与第2层的R方差异,及差异的F检验,若F检验显著,说明此时的调节变量主效应也显著
3.将自变量与3个虚拟变量的交乘项(分作相乘,一共得到3个调节项),纳入分层回归的第3层,查看第2层和第3层的R方差异及差异的F检验,若F检验显著,说明此时的调节效应显著。
此时,得到回归模型:
Y=截距+a*X+b1*w1+b2*w2+b3*w3+c1*X*w1+c2*X*w2+c3*X*w3
选择具有代表性的X值,与w1、w2和w3的值代入方程,得到Y的值,做调节效应图,解释调节效应图。
w1-w3由于是虚拟化变量,所以有代表性的值只能是0/1,可以表示无/有,一次只有一个虚拟化变量存在。因为有4个分类,某个分类值=1并且其他分类值=0的时候就表示是对应该分类。如果所有w的值都为0,就是表示虚拟化过程中被选择为基准组的那个分类。
有代表性的X值常用数据中的均值、负1标准差和正1标准差。
如果SPSS有装process插件,可以直接使用process插件,并且轻松输出简单斜率与绘图数据。如果是自己手动操作,还要做简单斜率就比较麻烦。


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