调节变量是连续变量，自变量是分类变量，交互效应需要中心化吗

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各个大大，有些个问题求教。 在我的模型中，自变量是X，因变量是Y，假设是调节变量Z会对X对Y的效应产生作用，方程是否应该写成： Y=a0+b1*X+b2*X*Z+e
1）对于交互项需要中心化、标准化吗？
2）如果b1为正，b2为负，是否说明X的净效应是正向，而调节变量对于X对Y的作用有削弱作用？
3）看到有帖子说调节变量和交互变量是不一样的，交互是指对称的，调节则是不对称的，因此处理方式有不同，我一直认为这两是一回事，希望有高手帮忙解答下。

谢谢！

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关键词：交互效应 调节变量 连续变量 分类变量 中心化 自变量

第一个问题，为了避免多重共线性的影响，在构建交互项前，需要对原始变量进行中心化处理。https://bbs.pinggu.org/thread-3065280-1-1.html，推荐谢宇老师这本《回归分析》，里面第13章是专门讲交互项的。有关于交互项的中心化（几种不同的中心化方式对结果的影响）；
第二个问题，我个人认为不能简单的单独只看b1和b2的大小和正负，要结合起来一起看，你想做的是看Z是否会对X产生影响，进而影响Y，所以对Y=a0+b1*X+b2*X*Z+e这个模型取X的偏导，得到b1+b2*Z，要结合这个式子来具体讨论下一步的分析。谢宇老师书里也有相关介绍。
第三个问题，在我看来调节变量和交互变量差不多，都是像你构建的这个模型式子一样，只是不同的称呼罢了。

补充一下楼主的方程是对的

分类变量，那个值是中心？ 连中心都没有，你怎么中心化？

1.对于分类变量不需要中心化（Hayes，2013）；
2.是削弱作用，但可能把x的正向作用全都削没了，所以净效应可能是负的；
3.严格的讲，调节变量和交互变量是不一样的。这是一个称呼和理论问题，但它们的统计实质是一样的。调节变量（比如性别）是相对于自变量来说的，自变量才是研究的重点。而交互变量意味着两个变量都是研究的重点，都是自变量。

连续变量的交互需要中心化，分类和连续，分类和分类变量之间，不用标准化。

受益匪浅，感谢！

bfzldh 发表于 2015-9-10 08:18
1.对于分类变量不需要中心化（Hayes，2013）；
2.是削弱作用，但可能把x的正向作用全都削没了，所以净效应 ...

老师，你好，看到你说到分类变量在做调节检验时不需要做中心化或标准化处理是在Hayes（2103）的文章里说的，，能麻烦老师告知这篇论文的全文名称吗？万分感谢！

提比留斯 发表于 2016-9-25 09:43
老师，你好，看到你说到分类变量在做调节检验时不需要做中心化或标准化处理是在Hayes（2103）的文章里说的 ...

bfzldh 发表于 2016-9-25 10:23

谢谢老师！