请教一个调节效应的问题

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论文过程中要用到调节效应，本人浏览了论坛中有关调节效应的帖子，但还是有几个问题不太明白，求高手解答
1、关于变量。交互项中使用中心化后的变量数据相乘，那么主效应是否也要使用中心化后的变量数据，还是变量的原始数据？
2、关于显著性的问题。我的模型中，主效应（自变量和调节变量）比较显著，但调节效应却不显著，是不是因为调节变量和自变量相关度太高？
3、关于多重共线性问题。我的模型中，自变量只有一个，而调节变量却有9个，要研究调节效应，必须将自变量分别与这些调节变量相乘得到叫互项，这样会不会在叫互项之间、交互项与自变量之间产生多重共线性问题，如果有，如何解决？
4、会不会出现调节变量不显著，而调节变量与自变量之间的叫互项显著的可能，我好像在spss运行过程中遇到了此类问题。
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关键词：调节效应 多重共线性问题 多重共线性 求高手解答 自变量相关 自变量 论文 模型

怎么没有人回答啊，自己先顶一下

1、做调节分析前，要把所有变量中心化处理。
2、不完全吧，也有可能是数据的问题或者是变量设置的问题。
3、调节变量太多，自变量一个。这样的模型比较少见。可能得重新调整一下模型
4、会。

谢谢楼上的解答，关于第三个问题，我看到有很多老外的文献也存在一个自变量，6-7个调节变量哦，而且做出来都很显著，不知道他们是如何处理的。
另外还想问下，数据中心化处理后是不是可以解决多重共线性问题？

顺便再问一个问题，模型拟合（good-of-fit）的结果，pearson结果显著，deviance结果不显著，能否说明模型的拟合良好？各类R^2值都很大。谢谢了，好像没人解答啊，急

你的调节变量也起到自变量的作用了。建议删减调节变量数量，抓住主要因素，增加自变量数量。
调节效应分析时，作中心化处理的目的，我认为是消除不同变量数量级的影响，如果你的数据是Likert量表得到的，不做中心化也是得到一样的结果，因为中心化不会改变一组数据的相对位置。中心化解决不了共线性问题。可以用逐步回归分析看看。

那么，如何解决所产生的共线性问题呢

又没有人出来解答了，自己顶一下

同问啊，我有1个自变量，1个调节变量，7个控制变量，结果做出来发现调节作用不显著，分组做了，结果也不显著，郁闷啊

调节分析时，如果X或者Z为定量数据，通常需要进行中心化或者标准化处理；可以在网页版SPSSAU进行。